高等职业教育是培养高素质技能人才的沃土，肩负着传承技能、促进就业创业的重要职责，而高职教育的实训课程则是教师传授技能和学生学习掌握技能的重要途径。因此，开展好理论实践课程对于培养学生的技能就显得尤为重要。目前，高职院校的不少学生心中存在重理论轻实践的思想，常常没有形成实践是检验真理、掌握技能的思想观念，学生时常表现出怕脏、怕累、怕麻烦而不愿上实训课的现象。这些现象无疑会让实训课程的教学效果大打折扣，教师很难将知识和技能快速、有效地传授给学生。为了解决高职学生被动参与实训课程而导致教学效果不好这一现实问题，本研究选择以数控实训课程教学方法改革为例，通过选择难易适中而又富有趣味性的实训项目作为实训加工课题，激发学生学习兴趣，让学生主动回归实训课堂，主动参与实训学习。充分运用教师对实训课程的精心组织、实施及教学过程控制等手段来培养高职学生的职业核心能力。

本文介绍了一种新型掘锚机及其快速掘进系统，新型掘锚机是一种集掘进、支护、锚护、装运、超探、除尘等多功能于一体的智能化快速掘进设备，具有一次成巷、快速收料、平行作业、远程操作等特点，完美地解决了煤矿采掘过程中面临的采掘失衡和掘锚失衡的问题，深受煤矿客户的青睐。

本研究针对锅炉受热面灰污问题，深入探讨灰污监测与智能吹灰系统的应用。首先对锅炉受热面灰污监测和智能吹灰系统应用的重要性进行分析，然后具体研究形成机制和监测技术。在此基础上，结合吹灰技术，开发一套智能吹灰系统，能够根据灰污积累情况自动调整吹灰策略，有效清除灰污。本研究对于提高锅炉运行效率、保障工业生产安全、降低维护成本等方面具有重要的指导意义，为推动锅炉技术的创新发展提供有力支持。

工程机械设备在现代工业中扮演着至关重要的角色，其运行效率和可靠性直接影响生产力和经济效益。本文旨在探讨工程机械设备的维护与故障预防策略，通过系统化的维护计划和科学的预防措施，提升设备的整体性能。研究发现，定期的预防性维护、实时监控和故障诊断技术的应用，可以有效降低设备的故障率，延长其使用寿命，并减少停机时间和维护成本。本文还分析了当前常见的故障类型及其原因，提出了针对性强、可操作性高的预防策略，为设备管理人员提供了实践指导。通过这些策略的实施，不仅可以确保设备的稳定运行，还能提高生产安全性和企业的经济效益。

本文针对沃尔沃 L220G 系列装载机运行约 4.7 万 h 出现齿轮组损坏、桥壳密封工作面磨损导致车辆无法使用的问题，采用“设备管理源头回溯”工具，查找问题存在的根源，通过对损坏部件材质化验、齿轮三维动画反复模拟演示、受力力学计算分析，发现太阳轮承载 3 倍行星轮力矩，在同等额定功率相同档位情况下，G 系列装载机太阳轮力矩较 F 系列装载机增大了 5.17%，但轮边齿轮传动的配置未做相应的加强和改进，随着降速增扭倍数增加，扭矩被进一步加大，致使太阳轮受力增多，齿面断裂，采用了轮边固定台时强制拆检轮边预防维修和桥壳“毫米级”修复的维修方案，避免了主齿轮损坏引发连锁故障，减少了设备停机的发生。

经济的快速发展推动了工厂规模的不断扩增，现代化工厂的智能化发展水平越来越高，对于安防监控系统的建设也越来越重视。针对传统工厂安防监控方式存在设备老旧、功能不全、系统运行效果不佳等问题，本文提出并设计了基于 5G 技术的智能工厂安防监控系统。分析了系统需求以及系统设计原则，以此为基础构建系统总体架构，主要由图像传感器、5G 通信模块、数据库以及安防监控模块组成。利用图像传感器采集智能工厂作业图像信息，通过 5G 通信模块将采集得到的图像信息传输至数据库及安防监控模块中，利用安防监控模块中的服务器构建控制中心，通过图像预处理、安全风险识别等操作完成系统设计。设计实验对系统硬件和软件进行了测试，结果表明，系统硬件结构能够保证图像和数据传输的稳定性，系统软件功能测试结果均显示“通过”，系统软件性能测试结果显示该系统性能基本符合要求，有些指标还超过了期望值，整体效果较好。

在智能制造驱动新质生产力发展的战略背景下，汽车装配制造业的转型正重构全球制造业价值链条。柔性制造成为应对多品种、小批量生产需求的核心策略。本文以具身智能（Embodied Intelligence）为核心理论框架，结合岛式生产、模块化架构及 MES 系统升级，提出智能机器人在柔性制造中的多层级协同解决方案。通过实际案例分析，验证了该方案在缩短产品导入周期、提升工艺灵活性及优化生产决策方面的显著效果，为制造业智能化升级提供理论支撑与实践路径。

随着智能电网的快速发展，智能电表作为电力系统的关键组成部分，其数据的准确读取与高效管理成为电力行业信息化建设的核心任务。然而，传统的人工抄表方式不仅效率低下，而且容易出错，难以满足现代电力管理对实时性、准确性的要求。因此，基于深度学习的智能电表数字识别系统应运而生，为解决这一难题提供了全新的思路。本文基于深度学习的智能电表数字识别系统设计与实现展开探讨。

随着 AI 技术的快速发展，消防行业也正发生深刻的变革，特别是通过智能监控、数据分析、自动化巡检等手段，消防监督执法质效得到显著提升，并逐渐从传统被动应对向智能化、主动预防转变。本文系统分析 AI 技术在消防监督执法中的应用现状，研究其未来的优势与挑战，并对未来发展趋势进行了探索。

针对翻车机摘钩复钩作业过程中存在的人工作业安全隐患及效率低下问题，本文设计了基于深度学习及机器视觉的自动化摘钩复钩系统。该系统通过 YOLOv5s 深度神经网络实现车钩目标检测，采用改进的 ICP 算法完成 3D 点云空间定位，结合 EPnP 与 RANSAC 方法实现稳定的姿态估计。优化设计的末端执行器采用 7075-T6 铝合金材料，具备 ±5mm 高精度定位能力。现场应用数据表明：该系统摘钩成功率达 99.2%，正钩成功率 99%，复钩成功率 98%，平均作业时间 8.7s，较传统人工作业效率提升 29.3%。优化后执行器质量减轻 28.9%，最大应力 185MPa，最大变形 0.42mm，能耗降低 18%，在 -30℃～ 50℃温度范围内保持稳定性能，为电厂自动化运营提供了可靠支撑。