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連接無限可能——PoE LED Lighting[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

以太網(wǎng)供電市場（PoE）調(diào)查數(shù)據(jù)以及對全球PoE市場預(yù)測情況顯示，截止到2022年底，全球PoE市場的年復(fù)合增長率（CAGR）預(yù)計(jì)將增長13%（如圖1所示），達(dá)到10億美金。最受歡迎的PoE產(chǎn)品主要有交換機(jī)、供電器、IP攝像頭、VoIP電話、無線AP這五種。根據(jù)市場研究公司Research And Markets的預(yù)測，無線AP和PoE Lighting將成為未來十年P(guān)oE市場的兩大主要增長動力。 PoE LED Lighting，PoE燈，PoE照明，以太網(wǎng)供電，PoE交換機(jī)

發(fā)表于：9/16/2021

學(xué)子專區(qū)-ADALM2000實(shí)驗(yàn)：浮動（2端口）電流源/吸電流[電源技術(shù)][其他]

　　本實(shí)驗(yàn)旨在研究如何利用ΔVBE概念來產(chǎn)生穩(wěn)定（對輸入電壓電平的變化較不敏感）的輸出電流。使用反饋來構(gòu)建在一定的電源電壓范圍內(nèi)產(chǎn)生恒定或調(diào)節(jié)輸出電流的電路。

發(fā)表于：9/15/2021

【技術(shù)大咖測試筆記系列】之六：曲線追蹤儀與I-V曲線追蹤儀軟件[電子元件][其他]

　　兩臺儀器放在一起，就是時(shí)代的見證。追溯歷史，泰克在1955年推出業(yè)內(nèi)第一臺曲線追蹤儀，顯示真空管的特征曲線。此后，泰克發(fā)布了更加復(fù)雜、更加完善的曲線追蹤儀，用來測試晶體管、二極管和其他固態(tài)器件。

發(fā)表于：9/14/2021

符合IEPE標(biāo)準(zhǔn)的CbM機(jī)器學(xué)習(xí)賦能平臺[人工智能][數(shù)據(jù)中心]

　　在工業(yè)應(yīng)用中，基于振動檢測的機(jī)器狀態(tài)監(jiān)控（CbM）越來越重要。公司尋求優(yōu)化機(jī)械壽命和性能并降低擁有成本，同時(shí)有些企業(yè)試圖圍繞此類信息的提供開發(fā)新的業(yè)務(wù)模式。為了準(zhǔn)確表示需要監(jiān)控的機(jī)械，必須收集大數(shù)據(jù)集以確定設(shè)備在正常工作模式下和故障情況下的基線工作點(diǎn)。一旦收集到這些數(shù)據(jù)，便可創(chuàng)建算法或閾值檢測例程來為該設(shè)備提供正確的分析。

發(fā)表于：9/14/2021

一種基于Selenium與Unittest的Web自動化測試框架[其他][其他]

由于產(chǎn)品需求的頻繁變更或功能缺陷的不斷迭代，出現(xiàn)了大量的軟件回歸測試中占用測試人力資源來保證產(chǎn)品質(zhì)量的現(xiàn)象。針對這一現(xiàn)象，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于Selenium與Uunittest的Web自動化測試框架。使用基于Python的Unittest測試框架，能夠非常容易地插入、設(shè)置與分解相關(guān)的測試功能。同時(shí)結(jié)合了Selenium，把常用的操作和查找封裝成基礎(chǔ)類，針對不同的產(chǎn)品或項(xiàng)目，可直接復(fù)用。使用該自動化測試架構(gòu)，不僅減少了回歸測試的人力成本，也減少了對測試人員在自動化測試開發(fā)腳本能力的要求。

發(fā)表于：9/10/2021

淺析我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全相關(guān)法律體系建設(shè)面臨的挑戰(zhàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)不斷應(yīng)用延伸的同時(shí)，各類安全問題接踵而至，諸如信息嗅探、數(shù)據(jù)泄露和設(shè)備故障等。如何在現(xiàn)存安全框架下降低安全風(fēng)險(xiǎn)成為各國關(guān)注的焦點(diǎn)。通過對比中外互聯(lián)網(wǎng)安全框架，從我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全框架和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的角度出發(fā)，分析存在的主要問題并提出有關(guān)法律體系建設(shè)的建議。

發(fā)表于：9/10/2021

復(fù)雜產(chǎn)品離散制造過程信息追溯模型研究[其他][其他]

針對復(fù)雜產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、生產(chǎn)工序不連續(xù)、制造過程中信息繁多、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化程度低,導(dǎo)致制造過程信息追溯的廣度和深度不高的問題，提出了追溯信息單元概念，采用EXPRESS-G表達(dá)模型對追溯信息單元中的產(chǎn)品信息、制造資源信息、生產(chǎn)作業(yè)信息、作業(yè)反饋信息進(jìn)行建模，并結(jié)合產(chǎn)品生產(chǎn)活動構(gòu)建了制造過程產(chǎn)品履歷樹形模型，有效實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品與制造過程信息的關(guān)聯(lián)，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜產(chǎn)品制造過程信息自頂向下和自底向上的追溯。

發(fā)表于：9/10/2021

工業(yè)控制系統(tǒng)漏洞補(bǔ)丁應(yīng)用策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

工業(yè)控制系統(tǒng)(ICS)網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)之間存在著關(guān)鍵的差異，較之IT漏洞修復(fù)，ICS漏洞修復(fù)面臨漏洞確認(rèn)、補(bǔ)丁開發(fā)、有效性驗(yàn)證、修復(fù)決策等系列現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。首先簡述了當(dāng)前ICS漏洞管理的基本流程以及通用漏洞評分系統(tǒng)(CVSS)被用作ICS漏洞修復(fù)決策時(shí)存在的局限，其次，介紹了四種ICS漏洞補(bǔ)丁應(yīng)用的決策樹方法并進(jìn)行了比較，最后提出了當(dāng)前ICS漏洞管理的可行方法。

發(fā)表于：9/10/2021

基于等保2.0的重點(diǎn)行業(yè)工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

在兩化融合的工業(yè)建設(shè)大背景下，工控系統(tǒng)的互聯(lián)互通性逐步加強(qiáng)，系統(tǒng)所面臨的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)也越來越大。針對工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全現(xiàn)狀，依據(jù)等級保護(hù)2.0相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，提出了一種可實(shí)現(xiàn)隔離、監(jiān)測、預(yù)警、審計(jì)等功能的工控網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)策略，并以煙草行業(yè)為例，完成了應(yīng)用部署與安全驗(yàn)證，為工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)提供了實(shí)踐參考。

發(fā)表于：9/10/2021

電力供應(yīng)鏈場景下智能合約個(gè)性化升級方法[其他][智能電網(wǎng)]

針對電力供應(yīng)鏈場景下智能合約升級機(jī)制存在的不足，提出了智能合約個(gè)性化升級方法。該方法使具備驗(yàn)證待升級合約有效性資質(zhì)的電力企業(yè)負(fù)責(zé)新合約及有關(guān)數(shù)據(jù)的上鏈驗(yàn)證，無資質(zhì)企業(yè)無法驗(yàn)證。為了驗(yàn)證模型效果，設(shè)計(jì)了一個(gè)電力交易合約升級數(shù)據(jù)上鏈的業(yè)務(wù)邏輯。結(jié)合區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了用戶通過應(yīng)用程序與區(qū)塊鏈進(jìn)行交互以完成合約的個(gè)性化升級。最后分析了合約升級驗(yàn)證場景的功能性、響應(yīng)速度和數(shù)據(jù)安全，結(jié)果表明該智能合約個(gè)性化升級方法有效降低了合約升級數(shù)據(jù)的失真風(fēng)險(xiǎn)，這種針對合約安全升級的增強(qiáng)方案也有助于加速鏈上鏈下數(shù)據(jù)的協(xié)同化。

發(fā)表于：9/10/2021

國產(chǎn)化泛在物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對物聯(lián)網(wǎng)的終端類型多、規(guī)模大、維護(hù)難度大、面對新型攻擊缺乏應(yīng)對手段等難題，以物聯(lián)終端資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)檢測為核心，基于海光國產(chǎn)化硬件平臺，融合物聯(lián)網(wǎng)終端分類、異常檢測、協(xié)議精細(xì)化識別、智能準(zhǔn)入控制等手段，形成了一套高效的一體化物聯(lián)網(wǎng)安全防護(hù)解決方案, 實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)、性能、資產(chǎn)、流量等全網(wǎng)數(shù)據(jù)的態(tài)勢感知分析與綜合呈現(xiàn)，多維度、多視角監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)流量、全網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)、屬性狀態(tài)、資產(chǎn)異變等情況。

發(fā)表于：9/10/2021

基于云計(jì)算的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺安全體系設(shè)計(jì)[人工智能][5G]

AI、區(qū)塊鏈、5G、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)發(fā)展導(dǎo)致新應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn)，新型安全威脅及攻擊手段屢見不鮮，給安全保障帶來極大的挑戰(zhàn)。建立了一個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全運(yùn)營體系，旨在為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺提供安全可靠的保證及全棧的安全能力。通過采用云計(jì)算虛擬技術(shù)，構(gòu)建了基于云計(jì)算的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)智能安全運(yùn)營的平臺。該平臺體系把物理層面的安全資源虛擬為安全資源池，可以為用戶提供多種全生命周期的云安全服務(wù)，從而滿足用戶個(gè)性化的需求。研究成果實(shí)現(xiàn)了對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、公有云環(huán)境、私有云環(huán)境、混合云環(huán)境的多場景綜合防護(hù)，可以有效發(fā)現(xiàn)并防御企業(yè)面臨的網(wǎng)絡(luò)威脅，并及時(shí)采取應(yīng)對措施避免損失，為企業(yè)提供堅(jiān)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)安全屏障。

發(fā)表于：9/10/2021

基于1d-MSCNN+GRU的工業(yè)入侵檢測方法研究[其他][其他]

針對傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法對特征依賴大，以及傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只通過提取重要的局部特征來完成識別分類，收斂速度慢的問題，提出了一維多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元相結(jié)合的入侵檢測方法。該方法使用一維多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)對特征的捕捉能力，加快收斂速度，采用門控循環(huán)單元把握空間特征，減少通道數(shù)量擴(kuò)張，降低數(shù)據(jù)維度。使用KDD CUP 99數(shù)據(jù)集和密西西比州大學(xué)的天然氣管道的數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明與經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器相比，該方法具有較高的入侵檢測性能和較好的泛化能力。

發(fā)表于：9/10/2021

私有工控協(xié)議分類方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

工控協(xié)議是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的一個(gè)分支，在工控系統(tǒng)的信息安全研究中，協(xié)議安全是其中相當(dāng)重要的一部分。目前工控協(xié)議缺乏統(tǒng)一規(guī)范，產(chǎn)生了大量的私有未知協(xié)議，這些私有協(xié)議的逆向分析在報(bào)文分類方面研究有限。通過對基于網(wǎng)絡(luò)流量的協(xié)議逆向方法研究，提出了一種私有工控協(xié)議報(bào)文分類方法，通過N-gram算法進(jìn)行報(bào)文切分，然后通過關(guān)鍵詞提取算法提取關(guān)鍵詞，最后依據(jù)提取的關(guān)鍵詞進(jìn)行報(bào)文聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的方法能對未知的工控協(xié)議進(jìn)行較好的按照功能分類。

發(fā)表于：9/10/2021

基于故障模式的裝備質(zhì)量問題文本分類方法[其他][其他]

面對大規(guī)模的海量裝備質(zhì)量問題文本，如何精準(zhǔn)有效地將它們按照故障模式分類具有重要的理論意義。目前，主要以專家人工判定的傳統(tǒng)方式開展問題分類費(fèi)時(shí)費(fèi)力，難以滿足實(shí)際的應(yīng)用需求。在此背景下，提出了一種基于故障模式的裝備問題自動分類方法。該方法首先利用中文分詞技術(shù)開展文本切詞，生成文本關(guān)鍵詞特征向量，進(jìn)而計(jì)算質(zhì)量問題與故障模式文本特征向量的相似度，最后按照相似度的閾值判定質(zhì)量問題歸屬故障模式的種類。采用信息化技術(shù)進(jìn)行裝備質(zhì)量問題分類方法簡單易行，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明效果良好。

發(fā)表于：9/10/2021