在我国工业自动化程度不断提高的背景下，智能水质检测系统在锅炉水质分析中的应用变得尤为重要。锅炉作为工业生产中的关键设备，其水质的好坏直接影响设备的运行效率和使用寿命。传统的水质检测依赖人工取样和实验室分析方法，存在检测时间长、准确性不够高的问题。智能水质检测系统通过在线监测和实时分析，为锅炉水质控制提供了新思路。基于此，本文将深入分析智能水质检测系统在锅炉水质分析中的实际应用。

为提高机械装备的可靠性、降低事故发生率，对旋转机械中的滚动轴承开展故障诊断具有重要意义。基于深度学习的故障诊断方法是当下的研究热点。工业现场采集到的数据往往包含较强的噪声，这严重影响到了模型的性能。此外，有限的标签数据使得模型的训练更加困难。为此，本文提出了一种基于通道注意力机制的多尺度卷积自编码器（Multi-scale Convolutional Auto-encoder based on Channel Attention Mechanism, 简称 MSCAE-CAM），通过嵌入多尺度卷积层和注意力机制模块提升模型在噪声环境下的特征提取能力。在实验室轴承数据集上的实验结果表明，本文方法相较于其他主流方法对噪声有着更强的鲁棒性。

随着我国科学技术的不断进步与发展，互联网技术进入了一个崭新的阶段，并逐渐成为人们日常生活不可或缺的一部分，而以太网作为一种新型网络通信协议，其广泛的应用也为我们带来了更多的便利和创新性服务。本文通过对多业务交换机的定义进行阐述，分析了其在配网自动化中的优势，详细介绍了多业务交换机在配网自动化中的具体应用场景以及相关解决方案，总结了多业务交换机在配网自动化中的应用前景及其未来发展趋势。

随着城市化进程的不断加快，高层建筑工程的数量和规模正在逐渐增加和扩大。而在高层建筑中，电梯是其基本配置之一。因此，电梯运行的安全性和稳定性关系到高层建筑工程的整体质量。电梯共振是其装置运行过程中出现概率较大的风险事故之一。根据相关事故调查活动的结果显示，电梯共振不但会降低电梯乘坐过程的舒适度，还会严重影响电梯系统的运行安全性。鉴于此，本文将针对电梯检验中电梯运行共振原因及解决措施展开深入研究，以为后续电梯安全保障工作提供参考。

氢燃料电池发动机装配时，通过在工装上放置端板、双极板、气体扩散层、催化层、质子交换膜，形成单电池后重复放置相应物料,再紧固，性能检测。本文提出智能化设备来开展氢燃料电池发动机装配与检测，设置单电池自动化分装工位，通过机械手抓取到合装线，装配电脑板，保护壳，在检测室由红外线气体检测仪检测通入氮气泄漏情况。通过输送线到下一工位，由人机协作完成氢气循环泵，空气压缩机，电控单元等装配任务，再开展性能和安全测试。

当前阶段，为了让压力容器从项目生命周期内处于安全且稳定运行的状态，各国结合实际情况，纷纷落实了相关的压力容器规范以及标准，为材料结构、制造、检验等多方面提供良好的依据。随着科学技术的进一步完善，对于企业锅炉和压力容器的生产提出了十分严格的要求。各种各样的功能日益复杂，只有依照锅炉和压力容器检验规范要求，才能提升运行效率，将整体运行效果发挥到最大化。本文中结合压力容器检验的作用，分析和探究了存在的不足之处，提出了相应的解决对策。

针对海上平台透平发电机齿轮箱在线监测需求，分析了不同监测手段对齿轮箱故障的有效性，结合现场机组结构与运行特点，设计了传感器安装布局方案，利用在线监测系统完成了数据采集和分析诊断，可有效掌握海上平台齿轮箱关键部件运行状态。

本文在分析采煤机截割滚筒滚动轴组成结构基础上，全面分析了疲劳剥落、塑性变形、轴承表面裂纹、腐蚀失效以及保持架断裂等滚动轴常见的故障形式。对滚动轴承内部结构、制造安装误差、工作故障以及外部环境影响所引起的故障振动机理进行分析基础上，提出了基于谱峭度理论的滚动轴承故障诊断方法，通过振动信号接收器接收的实际振动信号与谱峭度理论计算的故障特征频率计算值进行对比，可以快速准确诊断出滚动轴故障位置。

目的：在飞利浦多层CT滑环电刷的维修过程中，发现该滑环电刷系统故障率高。分析其原因，认为该滑环电刷系统存在设计上的缺陷。我们根据多年飞利浦CT的维修经验，对该滑环电刷系统进行改进，实现了飞利浦系列多层CT滑环电刷系统故障率的降低。方法：根据多台CT滑环电刷系统磨损部位的研究，发现飞利浦多层CT滑环电刷系统刷丝前半部分不参与电力传输，且使用一段时间后极易断丝造成短路，根据其滑环及电刷的结构特点与磨损故障状况，对滑环电刷系统进行反复改进实验，将滑环电刷系统刷丝前半部分剪除，有效解决了该缺陷，且延长电刷使用寿命。结果：经过对几家医院的飞利浦CT滑环电刷系统的改进，通过长达4年多的使用验证，证明该方法安全可靠，实验取得成功。结论：经过实验证明，剪短滑环电刷系统前半部分刷丝后，可以延长电刷寿命3～4倍，滑环电刷系统故障率大幅度降低，获得了良好的经济效益和社会效益。

电力电网设备的可靠性和稳定性对于保障电力供应至关重要。本文针对电力电网设备故障诊断与智能维护技术展开研究。首先，分析了电力电网设备常见的故障类型及其诊断方法；其次，探讨了智能维护技术在电力电网设备中的应用，包括状态监测、寿命预测和维护决策优化等；最后，提出了一种基于大数据和人工智能的电力电网设备故障诊断与智能维护框架。通过实例分析验证了该框架的有效性，为提高电力电网设备的可靠性和智能化水平提供了新的思路。