电解铝生产过程的人工巡检存在的工作环境强磁、高温和电解槽底路况复杂、巡检时间长等特点，对人体造成伤害。研究开发抗磁干扰、图像识别自动纠偏、多传感器见图等技术，实现了电解槽智能化巡检机器人的开发和应用，将巡检时间由人工巡检时 20 分钟 / 槽缩短至 6 分钟 / 槽，进而加快数据传输及快速处理能力，提升电解铝生产管理的信息化和智能化，确保电解铝生产的安全性。

随着科技的飞速发展，智能化机械设备电气自动化技术在工业生产、电力系统、建筑智能化以及交通运输等多个领域展现出巨大应用价值，推动了电气自动化领域的智能化发展。本文对电气自动化技术进行简要概述，分析智能化机械设备电气自动化的关键技术，并在此基础上进一步探讨智能化机械设备电气自动化技术的应用策略，希望能够推动该技术在更多领域的广泛应用，促进产业升级和技术创新。

城市化进程提速，城市轨道交通已然成为公共交通体系的核心支柱，其设备运行的安全可靠，直接影响公众出行安全及运输效率。预测性维护依托状态感知实现精准维护，可提前预判设备故障风险，是先进的维护理念，而人工智能技术的兴起，为该模式落地提供核心技术支撑。本文聚焦轨道交通设备预测性维护，先剖析当前实践核心问题，再梳理 AI 驱动该模型构建的关键技术体系；继而结合RAMS 管理指标完成模型整体设计，最后详细阐述其构建流程与实现路径。

本文针对中药材真空干燥过程中温度控制的非线性、时滞性问题，提出了一种融合模糊逻辑与 PID 算法的参数自适应控制系统。通过模糊推理机制实时修正 PID 参数，有效协调稳态精度与动态响应 。实验显示，相较于传统方法，模糊 PID 控制使温度波动幅度降低，调节时间缩短，稳态误差稳定在 ±0.5℃以内 。该系统显著提升了热敏性物料干燥的品质一致性，为中药材活性成分保存提供了可靠技术方案。

某油田 A 区块 3 台双燃料燃气轮机组成的发电站在运行中承担关键供电任务，其运行模式为2用1备，孤网运行。一旦发生单台燃气轮机故障，极易引发频率崩溃，为此，电网配备有电源管理系统（PMS），系统在故障时自动退出部分负载，保证电网的持续供电。在实际运行中发现：当一台机组足够带动全站负载时，系统仍退出部分负载，严重影响油田的正常生产。本文基于孤网电力系统相关理论，结合 PMS程序分析及机组负载特性测试结果，根据实际负载情况，考虑高温环境对系统的影响，提出参数修改意见。通过合理调整参数，提升系统可靠性，为同类双燃料燃气轮机运维提供实践参考。

为适应新工科背景下对光电类人才培养的需求，本文针对机器视觉领域的创新应用型人才培养，开展了基于 CDIO 工程教育理念的机器视觉实践课程改革探索。通过重构课程体系、引入项目驱动式教学、优化实验、强化校企合作及改进考核机制，构建以学生为中心和实践为导向的教学模式。改革后的课程显著提升了学生的实践能力、团队协作能力及解决复杂工程问题的能力，为培养创新型人才提供了有效路径。

本文研究了将 3D 视觉技术融入高压组合电器对接技术，提出了一种新型的 GIS 精密对接安装装置，通过多自由度平台和 3D 视觉识别技术，实现了高压组合电器的安全可靠，高精度智能安装。实验结果表明，该技术在提高对接精度和效率方面具有显著优势，为电力工程的高效施工提供了新的解决方案。

加强监护仪质量管理，减少监护仪故障率，降低不良事件发生率，确保设备使用安全可靠。方法：分析监护仪管理过程中存在的问题，利用精细化管理理念，完善监护仪从采购、验收、日常使用、维护、维修、巡检、质控到报废的全生命周期各个环节的管理流程，制定各环节操作规程。结果：2021~2023 年监护仪维修数量显著下降，监护仪类医疗器械不良事件数量大幅度减少，监护仪完好率得到提升，临床科室满意度得到提升。讨论：监护仪作为一种实时监测患者生命体征的重要医疗设备，其使用质量对患者安全有重要影响。监护仪全生命周期精细化管理能够提高监护仪参数准确性，降低故障率，从而减少临床使用中的风险，是一种可推广的医疗设备管理方法。

本文为加强输血输液加温器使用质量管理，发现设备固有风险，减少设备故障率，降低不良事件发生率，确保设备使用安全可靠，并根据重点监测要求，使用信息化手段，详细了解医院输血输液加温器设备基本情况，通过科室访谈、文献分析、故障分析等找到影响重点监测设备使用质量的因素，通过加强培训、定期预防性维护、与厂家沟通改进设计、设备质控等方法加强风险控制。通过医疗器械重点监测过程中的使用质量调查、原因分析改进反馈等一整套闭环管理，有效地改善了医疗器械安全性，提高了临床科室满意度，确保医疗器械的安全有效治疗。医疗器械重点监测能够提升医院医疗器械管理水平，保证医疗器械规范使用，发现医疗器械固有风险，优化产品设计，推动行业技术创新，确保器械安全有效，其管理方法和经验值得推广到其他医疗设备管理中。

随着矿山智能化建设快速推进，露天矿山无人驾驶已逐步扩展应用，呈现出快速发展趋势，然而在部分极端复杂工况下的矿区，无人驾驶运输作业依然面临挑战。本研究以西北某大型露天矿为工程背景，针对矿区特殊的地理环境与复杂的作业条件难题，对露天矿在狭窄装载区、长距离单行道与 U 型弯、大规模混行及动态环境干扰等复杂工况下所面临的技术挑战进行了系统剖析，提出了一套集成多次自主换向、多模态感知、高精定位与动态决策的无人驾驶综合解决方案。结果表明，该技术方案体系能够有效提高无人驾驶作业效率，保障了无人驾驶作业常态化运行，显著提高了矿区的作业效率与安全性，研究结果能够为类似条件下的露天矿智能化建设提供重要借鉴。