抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。

基于深度学习的集成电路光刻版图热点检测技术研究

这是一篇关于超大规模集成电路,光刻版图热点检测,深度学习,数据不平衡,胶囊网络,应用系统集成的论文, 主要内容为随着超大规模电路尺寸不断缩减,芯片制造受到光刻可印刷技术限制,即光源波长与电路特征尺寸不匹配会引起光刻版图热点(包括:边角圆化、线端缩短、线宽偏差),这些热点模式将影响电路电学特性。传统基于光刻仿真、模式匹配和机器学习的光刻版图热点检测方法仍存在一定的局限性:1)仿真模型的搭建耗时严重,且受限于专家经验;2)未知热点模式造成热点库不完整,导致热点召回率低;3)基于机器学习算法的检测方法泛化性能低,且不同类别下样本数量分布不平衡问题会降低少样本类别检测识别的可靠性。为解决上述问题,本文以集成电路生产中的光刻版图为研究对象,结合图像处理和深度学习理论方法,分别从数据增强、模型优化、系统集成等角度,开展集成电路光刻版图热点检测研究。本文的主要工作归纳如下:针对热点样本和无热点样本不同类别样本数量分布不平衡的问题,开展基于混合数据增强模型和改进Goog Le Net模型的数据平衡方法研究。其中,混合数据增强模型结合几何变换和改进的生成对抗网络生成高质量辅助样本,Goog Le Net模型通过缩减尺寸和拆分卷积核结构改进Inception模块,增加模型提取特征多样性,并压缩计算耗时,最终提高热点检测精度。针对空间特征信息难以提取而造成检测准确率低的问题,在原始胶囊网络的基础上,引入残差网络和注意力机制网络思想,开展基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络(CBAM-Res Caps Net)的光刻版图空间特征提取研究。其中,卷积块注意力机制使网络专注于任务关键信息,解决信息过载问题;残差模块有效避免深层网络模型训练中存在的梯度消失问题;胶囊网络利用胶囊矢量代替传统深度学习模型的神经元,以增强检测系统对版图空间特征的敏感性。针对传统Java开发软件系统存在的开发任务不明确、开发周期长等问题,开展基于Vue和Spring Boot框架的光刻版图热点检测软件研发,实现光刻版图数据预处理、检测分析等功能。其中,软件前端采用Vue渐进式框架,并结合现代化工具链和丰富第三方库,提高前端开发效率;软件后端采用Spring Boot框架,能够简化开发配置和规范开发流程,有效压缩开发周期。本文通过实验分析验证所提方法的有效性。结果表明,混合数据增强方法能够有效扩充热点样本,当热点样本和无热点样本比例为1:2时效果最佳,减少了数据不平衡对检测结果的影响;且改进的Goog Le Net模型与对比模型相比具有最高的召回率98.3%。针对现有模型难以提取空间特征问题,建立基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络模型,相比于原始的胶囊网络模型,F1分数提升14.9%。在此基础上,搭建一套光刻版图热点检测原型验证软件,通过人机交互操作和测试,验证了所提检测模型的有效性和实用性。

抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。

抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。

抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。

基于深度学习的集成电路光刻版图热点检测技术研究

这是一篇关于超大规模集成电路,光刻版图热点检测,深度学习,数据不平衡,胶囊网络,应用系统集成的论文, 主要内容为随着超大规模电路尺寸不断缩减,芯片制造受到光刻可印刷技术限制,即光源波长与电路特征尺寸不匹配会引起光刻版图热点(包括:边角圆化、线端缩短、线宽偏差),这些热点模式将影响电路电学特性。传统基于光刻仿真、模式匹配和机器学习的光刻版图热点检测方法仍存在一定的局限性:1)仿真模型的搭建耗时严重,且受限于专家经验;2)未知热点模式造成热点库不完整,导致热点召回率低;3)基于机器学习算法的检测方法泛化性能低,且不同类别下样本数量分布不平衡问题会降低少样本类别检测识别的可靠性。为解决上述问题,本文以集成电路生产中的光刻版图为研究对象,结合图像处理和深度学习理论方法,分别从数据增强、模型优化、系统集成等角度,开展集成电路光刻版图热点检测研究。本文的主要工作归纳如下:针对热点样本和无热点样本不同类别样本数量分布不平衡的问题,开展基于混合数据增强模型和改进Goog Le Net模型的数据平衡方法研究。其中,混合数据增强模型结合几何变换和改进的生成对抗网络生成高质量辅助样本,Goog Le Net模型通过缩减尺寸和拆分卷积核结构改进Inception模块,增加模型提取特征多样性,并压缩计算耗时,最终提高热点检测精度。针对空间特征信息难以提取而造成检测准确率低的问题,在原始胶囊网络的基础上,引入残差网络和注意力机制网络思想,开展基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络(CBAM-Res Caps Net)的光刻版图空间特征提取研究。其中,卷积块注意力机制使网络专注于任务关键信息,解决信息过载问题;残差模块有效避免深层网络模型训练中存在的梯度消失问题;胶囊网络利用胶囊矢量代替传统深度学习模型的神经元,以增强检测系统对版图空间特征的敏感性。针对传统Java开发软件系统存在的开发任务不明确、开发周期长等问题,开展基于Vue和Spring Boot框架的光刻版图热点检测软件研发,实现光刻版图数据预处理、检测分析等功能。其中,软件前端采用Vue渐进式框架,并结合现代化工具链和丰富第三方库,提高前端开发效率;软件后端采用Spring Boot框架,能够简化开发配置和规范开发流程,有效压缩开发周期。本文通过实验分析验证所提方法的有效性。结果表明,混合数据增强方法能够有效扩充热点样本,当热点样本和无热点样本比例为1:2时效果最佳,减少了数据不平衡对检测结果的影响;且改进的Goog Le Net模型与对比模型相比具有最高的召回率98.3%。针对现有模型难以提取空间特征问题,建立基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络模型,相比于原始的胶囊网络模型,F1分数提升14.9%。在此基础上,搭建一套光刻版图热点检测原型验证软件,通过人机交互操作和测试,验证了所提检测模型的有效性和实用性。

抽水蓄能机组运行状态分析与智能故障诊断研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,智能故障诊断,经验小波变换,模糊聚类分析,应用系统集成的论文, 主要内容为随着我国能源结构转型的持续推进,抽水蓄能机组以其启停灵活、响应迅速、运行范围广等特点,在现代电力系统中发挥调峰调频、消纳电能、事故备用的关键作用,为提高供电侧电能质量、维护电网安全稳定运行,抽水蓄能电站智能化建设已成为水电行业发展的新方向。本文充分利用电站的基础设备信息和运行数据,对抽水蓄能机组进行模型机理探究和测量信号处理,开展系统运行状态的定量分析,实现了状态信号的特征提取和智能故障诊断,在此基础上,针对抽蓄电站特定工况下的实际工程应用场景,结合先进的系统集成理论和软件技术,完成电站网络化、可视化评估系统的设计与实现。本文主要研究内容和创新性成果如下:(1)与水电机组相比,抽水蓄能机组的运行状态更加复杂且转换频繁,工况切换过程中的水力大范围波动对过流管道、机组等设备的稳定运行产生了严重威胁。基于压力管道、调压室、球阀和水泵水轮机等关键过流部件的水力传播特性,引入各部件特征线方程构建了抽水蓄能机组调节系统的机理模型,提出基于GB-BP神经网络的水泵水轮机全特性曲线拟合方法,进而提升了机组参数的插值精度,通过将机组多种工况的数值仿真结果与实测数据对比,验证了所建机理模型的精度和适应性。(2)对水-机-电状态信号的预处理与分析,是评估抽水蓄能机组运行稳定水平的重要途径。本文结合压力脉动信号的特性,针对原始经验小波变换的信号分析方法的不足,提出了基于多尺度空间的自适应频谱分割改进措施和保证Hilbert谱图完整性的趋势项提取方法。在理论研究基础上,将该方法应用于某电站水泵断电工况下实测压力脉动信号的波形分析,有效提取出包含主要频率成分的模态分量,通过Hilbert谱图展现了特征频率的时空分布,并结合机理模型的机组参数仿真曲线对该工况下的机组运行状态进行了分析。(3)为实现抽水蓄能机组的无监督故障诊断和工况识别,解决传统FCM聚类无法自动优选聚类数,从而对未知故障模式识别失效的关键科学问题,研究提出混合编码的回溯搜索算法优化聚类有效性指标,对聚类数和聚类中心分别采取二进制和实数编码形式同时进行迭代进化,并通过经验小波分解、混合特征提取、主成分分析确定最终的信号特征子集。所提方法在轴承故障诊断实验和基于压力脉动信号的抽蓄机组运行工况识别实验(检验)中均取得了较高的分类精度。(4)依托工程项目中运行分析模块的实际业务需求,针对传统的电站控制优化与性能评估系统中存在的前后端高度耦合、开发任务不明确等缺点,设计了一种前端为Vue.js框架、后端基于Spring boot的前后端分离架构,实现了包含机组模型仿真、信号与指标分析等功能的抽水蓄能机组运行状态评估系统,并在实际工程中成功应用。

基于深度学习的集成电路光刻版图热点检测技术研究

这是一篇关于超大规模集成电路,光刻版图热点检测,深度学习,数据不平衡,胶囊网络,应用系统集成的论文, 主要内容为随着超大规模电路尺寸不断缩减,芯片制造受到光刻可印刷技术限制,即光源波长与电路特征尺寸不匹配会引起光刻版图热点(包括:边角圆化、线端缩短、线宽偏差),这些热点模式将影响电路电学特性。传统基于光刻仿真、模式匹配和机器学习的光刻版图热点检测方法仍存在一定的局限性:1)仿真模型的搭建耗时严重,且受限于专家经验;2)未知热点模式造成热点库不完整,导致热点召回率低;3)基于机器学习算法的检测方法泛化性能低,且不同类别下样本数量分布不平衡问题会降低少样本类别检测识别的可靠性。为解决上述问题,本文以集成电路生产中的光刻版图为研究对象,结合图像处理和深度学习理论方法,分别从数据增强、模型优化、系统集成等角度,开展集成电路光刻版图热点检测研究。本文的主要工作归纳如下:针对热点样本和无热点样本不同类别样本数量分布不平衡的问题,开展基于混合数据增强模型和改进Goog Le Net模型的数据平衡方法研究。其中,混合数据增强模型结合几何变换和改进的生成对抗网络生成高质量辅助样本,Goog Le Net模型通过缩减尺寸和拆分卷积核结构改进Inception模块,增加模型提取特征多样性,并压缩计算耗时,最终提高热点检测精度。针对空间特征信息难以提取而造成检测准确率低的问题,在原始胶囊网络的基础上,引入残差网络和注意力机制网络思想,开展基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络(CBAM-Res Caps Net)的光刻版图空间特征提取研究。其中,卷积块注意力机制使网络专注于任务关键信息,解决信息过载问题;残差模块有效避免深层网络模型训练中存在的梯度消失问题;胶囊网络利用胶囊矢量代替传统深度学习模型的神经元,以增强检测系统对版图空间特征的敏感性。针对传统Java开发软件系统存在的开发任务不明确、开发周期长等问题,开展基于Vue和Spring Boot框架的光刻版图热点检测软件研发,实现光刻版图数据预处理、检测分析等功能。其中,软件前端采用Vue渐进式框架,并结合现代化工具链和丰富第三方库,提高前端开发效率;软件后端采用Spring Boot框架,能够简化开发配置和规范开发流程,有效压缩开发周期。本文通过实验分析验证所提方法的有效性。结果表明,混合数据增强方法能够有效扩充热点样本,当热点样本和无热点样本比例为1:2时效果最佳,减少了数据不平衡对检测结果的影响;且改进的Goog Le Net模型与对比模型相比具有最高的召回率98.3%。针对现有模型难以提取空间特征问题,建立基于卷积块注意力机制的残差胶囊网络模型,相比于原始的胶囊网络模型,F1分数提升14.9%。在此基础上,搭建一套光刻版图热点检测原型验证软件,通过人机交互操作和测试,验证了所提检测模型的有效性和实用性。

山东鲁能集团有限公司企业门户系统的设计与实现

这是一篇关于企业门户,单点登陆,应用系统集成,Spring的论文, 主要内容为山东鲁能集团有限公司下属各个部门和下属单位拥有数量众多的应用系统,其中,既包括公司通用的全局性系统,如OA系统、协同办公系统等,也包括各部门自有的局部应用系统,如法律事务系统,招投标管理系统等。需要建立企业门户系统,能够提供企业信息访问的统一入口,建成可规范集成应用系统、企业资源的信息展现平台,支持个性化定制的协同工作平台,访问各类集成企业资源的统一授权管理平台。本文首先调研了山东鲁能集团现有系统,分析了建设统一企业门户的必要性,采用面向对象的分析与设计方法对门户系统的单点登陆、应用系统集成管理、待办事项管理、内部信息门户、个人门户等功能进行了集成分析和功能用例分析,在系统设计部分描述了系统的逻辑架构、部署架构、技术架构,描述了系统的功能架构,采用活动图、类图、流程图等方式描述了系统的详细设计,着重描述了基于用户映射的单点登录设计和基于验证约定的单点登录设计。给出了系统的数据库设计,在系统的实现与测试部分通过算法的流程、界面的展示描述了关键技术的实现过程和系统功能的实现,描述了系统的测试过程。技术方面,在展现层和控制层采用Beehive的PageFlow框架,后台业务逻辑层和持久层采用Spring框架,数据层采用Hibernate框架,数据库采用Oracle 10g。山东鲁能集团有限公司企业门户系统实现了对现有多个系统的集成,通过统一用户和统一身份管理实现了各个系统的单点登陆,将各个系统的待展现信息集成到门户系统中来,并将各个系统的待办事项集成到门户系统中来,系统还实现了统一的内部信息门户和个人个性化门户,实现了个人工作计划、工作日历、待办工作、个性化桌面等功能。系统的应用实现了集中展现企业生产、经营等信息资源,用户通过授权才能访问；集成企业应用系统,实现统一待办、关键指标等应用；提供个性化定制、信息订阅服务；提供访问企业信息、资源的统一授权管理。