由于同一集控中心的变电站数量较多，操巡队员对设备实际运行状态缺乏了解，容易导致倒闸误操作等。为此，提出了一种智能集控型区域防误系统，实现了跨区域调控操作和数据集中管理。该系统以 GPRS 通信技术为基础，设计集控中心遥控操作模式、操巡队遥控操作模式、受控站遥控操作模式、各级就地操作模式和检修操作模式。工程应用结果表明，该系统能够共享并统一管理变电站间防误信息，保障变电站的安全稳定运行，提升变电站智能化和数字化水平。

无人机是灭火救援行动中“出场率”非常高的一类消防装备器材，在灭火救援实战中的应用范围非常广泛、功能十分多样、作用高效显著。随着消防事业改革全面推进，消防救援队伍作战装备器材进行了大规模更新换代，为了满足消防事业“全灾种、大应急”的转向发展需求，配合消防救援队伍的规范化、专业化、职业化转型发展，无人机作为应急救援中重要设备，正在成为应急行业关注研究的重点设备器材，并在灭火救援实战中得到了广泛应用，也能够发挥出积极有效的灭火救援处置作用。基于此，本文简要分析了无人机在灭火救援中的实战应用优势及其具体应用场景，随后探究了无人机在灭火救援中的实战应用策略。

智能超表面（Reconfigurable intelligent surface 简称 RIS)RIS 是一种基于超材料的二维结构实体，具有成本低、复杂度低、易于部署等优点，有望在未来的无线通信系统中得到应用，用于解决各项实际问题。受到 RIS 引入的影响，未来无限传播环境将从以往的被动适应，逐步向主动可控转变，进而打造出智能无线环境。本文首先分析了智能超表面技术原理，其次，从几个方面深入说明智能超表面关键技术与 5G 化演进可行性，以供参考。

随着人工智能技术的不断发展和应用，各行各业都在探索如何将其运用到自己的领域中，消防救援领域也不例外。传统的消防救援装备大多是“机械 + 人力”的组合，但是这种模式存在诸多弊端，如效率低、安全性较差等问题。而随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的消防救援装备开始智能化，以更高效、更安全的方式帮助救援人员进行任务的完成。智能化消防救援装备的发展，正在成为未来消防救援领域的重要趋势。基于此，本文首先分析了消防救援装备智能化发展的必要性，接着介绍了人工智能技术在消防救援领域的应用，最后研究了人工智能背景下消防救援装备智能化的具体应用，旨在为该领域的发展做出一定贡献。

随着科技的不断发展，部队作战方式及其军事运输体系都发生了巨大的变化。当前如何保障海上战斗力，更好地维护沿海权益，如何提升军事运输质效，节约人力资源，如何加快无人化智能化军事运输，成为我国发展的重点问题，本文围绕无人化智能化军事运输的时代背景和影响，理性分析无人化智能化军事运输建设在预测性、精确性、时效性、针对性 4 个方面的需求，并对如何加强无人化智能化军事运输装备体系建设的措施提出了几点思考。

近年来，我国科学技术的发展极快，基于各式各样的新兴技术，各种以 PLC 系统为核心的大型公共建筑电气智能化系统，在我国建筑领域的应用日益广泛。此类以 PLC 控制系统为核心的智能电气化系统的应用，能够有效提高大型公共建筑的实用性能，完善功能模块，优化建筑内空间及环境。基于此，本文对建筑电气智能化做出了简要描述，分析了大型公共建筑电气智能化系统的设计现状，对PLC 控制系统在该领域的设计重点、设计方式做出了研究，以供同行参考。

随着现代化信息技术的快速发展，人工智能技术在人们的生产生活中得到了广泛且深入的应用，对于提升社会发展智能化水平起到了重要的促进作用。尤其是人工智能在电气工程自动化中的应用，更是进一步提升了电气自动化水平，从而促进了电气行业的高质量发展，并实现了企业效益最大化。为了更好地发挥人工智能的效能，为电气工程自动化提供更多智能支持，必须加强人工智能分析，掌握其对电气自动化的推动作用，明确深入应用人工智能的具体方面，以实现电气自动化水平提升。本文主要分析了人工智能及电气自动化系统的内容，提出了人工智能应用电气工程自动化的价值，并探讨了人工智能在电气工程自动化中的具体应用方面，以期为电气工程自动化、智慧化发展奠定坚实的基础。

第五代移动通信技术为传统交通行业带来了重要的革新，通过开展智慧交通工程建设适配智慧化城市的发展。在智慧交通工程中运用云计算、大数据等信息化技术，实现实时收集与分析，为人们提供更具价值的交通服务数据信息，有效地提升了数据传输过程中的信号稳定性、信号收发质量。研究智慧交通工程与 5G 技术的概念，结合其功能详细分析 5G 技术支持的智慧交通工程创新应用。

为了实现原料厂大型移动设备的无人值守自动运行，针对生产过程中易出现的设备故障问题，研发了混匀取料机在线监测与故障诊断系统，实现了混匀取料机生产运行状态的实时检测及故障诊断。经实验验证，采用的故障诊断模型具有较高的可靠性，从而为混匀取料机的连续安全生产提供了保障。

针对绞车受基座晃动、横向风载及起放钻具外部冲击等影响，故障信号噪声成分复杂，难以实现准确故障预警的问题。提出了基于迭代奇异值分解 (Iterative Singular Value Decomposition，ISVD) 和高斯混合模型 (Gauss mixture model，GMM) 的绞车故障预警方法。采用 ISVD 分解原始信号并提取故障信号的有效成分；通过小波包变换 (Wavelet Packet Transform，WPT) 重构信号增强微弱故障信号成分；利用 GMM 方法建立统计分布，结合 KL 距离进行故障预警。最后通过实验验证了基于 ISVD-GMM 的绞车故障预警方法的有效性。