随着当今社会信息化程度不断提高，网络应用范围不断扩大，全球网络安全形势愈发严峻，网络安全问题越来越受到人们的关注。作为事关国计民生的电力行业，人们对电力监控系统网络安全提出了更高的要求。因此，本文主要对电力监控系统网络安全加固技术进行了认真的分析，以作参考。

不良地质情况严重影响着公路建设工程施工的安全、进度和效率。为查明公路边坡工程勘察中可能存在的不良地质情况及岩层起伏情况，本文从地球物理勘探技术领域以高密度电法的原理和优缺点出发，对某公路边坡工程区域地下地质情况进行高密度电法勘探，通过高密度电法圈定物探异常、划分异常界线，并推测不良地质范围、岩层分界，再进行相应的钻探验证工作。通过高密度电法勘探与钻探相结合的勘查方式，对边坡区进行定性、半定量分析与研究，能有效地勘探地下基础岩石风化厚度、岩层起伏情况以及不良地质情况，为公路隧道边坡施工提供重要的地质依据。

混合蓄能水电站是一种结合水力发电和抽水蓄能技术的水电站，它能够将电能和水能进行有效转换，实现对电能的储存和利用，在电力系统中承担着调峰填谷、调频调相、储能、事故备用和电网黑启动等功能，对于完善电网结构，消纳吸收风光清洁能源，提高电网可靠性有着重要意义。本文以混合蓄能水电站为研究对象，探讨了电能储存的分类及特点，并对混合蓄能水电站的组成、储能原理及系统设计进行了分析，最后介绍了国内的三座抽水蓄能水电站在平衡电力系统负荷、保障电力系统稳定性、提高电力系统效率等方面的应用。以期为混合蓄能水电站及电能储存技术的研究提供一些参考。

化工行业生产时，会涉及各类危险或储存条件相对苛刻的化学品，在储存、运输或放置此类危险化学品时，需要使用到各式各样的压力容器。而在长期投入使用后，压力容器极易出现泄漏、破损等问题，不仅会为化工企业带来严重的经济损失，还有可能会引发严重的安全事故，造成人员伤亡。基于此，本文分析了压力容器的主要破坏类型及破损原因，随后提出了针对性的预防策略，坚持以防为主，在化工生产过程中，积极采取相应的预防措施，尽可能避免压力容器在使用的过程中遭到破坏，将因压力容器破损引发安全事故的概率降至最低。

本文主要探讨了在螺旋管断层放疗设备中使用非物理连接方式同步 X 射线平板探测器、球管和高压发生器的可能性，提出了利用平板探测器内置传感器自动检测 X 射线信号的方法。通过简单的测试验证了平板探测器面板 FET 关断模式与跳跃式扫描读出模式相结合下 X 射线自动检测的可实现性。这种方法可以利用 X 射线信号的上升沿和下降沿判断 X 射线的发生以及计算曝光的时长。

CFRP 是一种具有较低的相对密度、较高的比强度和较大的比模量的材料，它已经被广泛应用于航空航天、汽车等领域。然而，由于它在生产和使用过程中容易出现分层缺陷，这会严重影响它的力学性能。因此，我们开发了一种新的超声相控阵检测方法来解决这个问题。首先，利用超声相控阵检测仪器测量了不同大小和位置的分层缺陷超声 A 扫描信号；其次，通过设置 A 扫描信号的闸门，提取闸门内的幅值和深度信息作为表征分层缺陷大小和位置的信号特征；最后，利用提取的幅值和深度信号特征分别构建了分层缺陷的 C 扫描图像。结果表明，超声相控阵技术对分层缺陷有良好的成像效果，基于深度特征的图像可以准确识别分层缺陷的位置；而基于深度和幅值特征的图像，用于识别分层缺陷的轮廊。

O 型密封圈是目前较为常见的密封零部件，针对 O 型密封圈性能的检测，本文从 O 型密封圈对小腔体泵性能的影响入手，对O 型密封圈的固有性能和实用性能进行检测，并从环境适应性和实际环境应力方面着手，设计了一套适用于小腔体泵的 O 型密封圈性能检测方法。

工程机械一直以来在大型企业生产作业过程中发挥着重大作用，直接影响着企业的作业效率与生产效益。随着工程机械技术的发展，设备结构越来越复杂，成本越来越昂贵，对工程机械设备的日常维护以及故障时的诊断处置提出了较为严格的要求。因此，工程机械的故障处置与设备管理越来越得到从业人员的重视。本文主要介绍了根据作者多年来的从业经验，总结了工程机械故障处置与设备管理方法。

叉车是工业生产和物流运输中常用的装卸货工具，但是，叉车在制动时存在不同步的问题，会影响叉车的行驶和使用安全，因此，需要进行相关的分析和检验检测研究。本研究通过对叉车制动不同步的原因进行分析，明确了各种因素对制动不同步的影响，同时也研究了检验检测的方法，提出了相应的解决方案，为叉车使用和维护提供了一定的参考。

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号特征不平稳，导致诊断算法的泛化性变差，抗噪能力弱，难以实现有效的故障诊断的问题，提出一种改进卷积神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法在深度卷积神经网络的基础上，引入门控循环单元（GRU）解决神经网络中梯度爆炸问题，引入注意力机制（Attention）提高网络自适应能力，降低超参数选择的难度，采用SVM分类器代替深度卷积神经网络的分类层，提高分类的准确度。为了验证所提方法在强噪声环境下的鲁棒性和泛化性，利用西储大学轴承数据集进行验证。实验结果表明，所提算法的分类准确度的最大高于 WDCNN 算法24.7%，证明了所提方法在高噪声背景下具有较好的抗噪性和泛化性。