在信息化时代，信息技术、大数据技术以及人工智能等先进技术手段的发展，为轨道交通检修业务的开展，提供了新的方向和路径。对此，轨道交通检修行业要顺应时代的发展趋势，通过对现代科学技术的有效应用，实现数字化、智能化转型。基于此，本文简要分析了轨道交通检修行业的工作模式后，从检修机器人、专家诊断系统以及生产现场管理系统等多个角度出发，重点阐述了轨道交通检修行业的数字化转型路径，旨在提高轨道交通车辆的检修质量和效率。

我国目前的电动列车维修计划主要遵循“以预防性维修为主，临时维修为辅”的策略。固定的维修间隔往往会导致部件的“过维修”或“欠维修”。转向架作为保障电动列车安全、稳定运行的关键子系统，对其检修模式优化的研究可为电动列车的系统运维策略提供决策支持。本文基于真实故障和维修记录，以及关键部件之间的相关性，建立了轨道交通电动列车中多部件系统的综合维修优化方法,保证转向架系统的可靠性和可用性。

受到锅炉压力容器裂纹焊缝内部或管道弯曲处位置的影响，微小裂纹的检测对检测方法有着更高的要求，现阶段检测结果的压力偏差值高，导致检测精度下降，为此研究基于X射线实时成像的锅炉压力容器管道裂纹无损检测。利用神经网络处理裂纹位置信号分布，解析信号分布得到在神经网络结构的作用下裂纹位置上的应力特征，根据应力特征结果建立管道裂纹 X 射线检测模型，X 射线穿透管道后图像的曝光量来判断裂纹的数量，从而完成压力管道的裂纹检测。实验结果表明，实验组对裂纹检测结果更为清晰，有效地去除了图像中的尖锐噪声点，保留了裂纹的边缘与细节信息；当裂纹位置的压力偏差值波动频率保持在 3.5 以下时，裂纹识别过程所得参量具有较高的可信度。本方法显著改善检测精度，为裂纹的准确识别与评估提供了有效手段。

无人机在高速公路监控中易因自身运动造成静止车辆虚假运动，影响异常停车检测。本文提出融合光流估计与背景校正的检测模型：采用 RAFT 网络生成光流场，设计自适应 RANSAC 算法校正全局运动，结合 YOLOv8 定位实现多帧判别。研究构建了首个高速公路异常停车航拍数据集，实验显示 F1-score 达 92.4%，误报率 1.8%，为无人机交通检测提供有效方案。

在钻井作业的过程中，尤其是用于油田作业的钻具，会经常出现钻具失效的状况，这极大地影响了钻探施工的工作进度，并且，其失效原因复杂多样，但最主要的原因包括钻具自身的性能、作业环境以及人为因素，都会影响钻具的状况。当钻具出现问题时，轻者需要重新起钻，严重的则会导致钻具断裂等情况，极大影响工作进度并且造成资金损失。那么，探究钻具失效的内在原因并给出相对应的对策就显得尤为重要了，对降低开采成本、减少安全事故的发生以及推进钻探作业的进度发挥着重要作用。

电力巡检对电力系统的正常运营十分重要，是保证电力正常传输的基础。一般而言，部分电力传输线路分布在偏远地区，且地形复杂，对线路进行巡检需要花费大量人力物力。为了提高电力巡检效率，本文探讨使用无人机集群技术，通过对无人机集群进行通信组网，从而对多架无人机进行有效控制，高效实现电力巡检任务。本文主要提出电力巡检系统的总体架构，并针对无人机集群通信组网技术进行阐述，说明无人机集群在电力巡检领域的作用。通过此技术的应用，无人机集群通信组网技术能将偏远地区巡检到的信息传回信息管理平台处理，有效提高巡检的效率和巡检人员的作业安全性。

随着火力发电厂的规模不断扩大和自动化程度的提高，辅机设备的健康监测与诊断成为保障电厂安全的重要环节。基于此背景设计的火力发电辅机设备健康监测与诊断数字看板，能够实现设备状态的精准分析和故障的早期预测，从而提高生产安全性、降低维护成本并提升整体生产效率。

本文基于 RB/T214-2017《检验检测机构资质认定能力评价 检验检测机构通用要求》的规定，介绍了典型智能卫浴检验检测机构设备、记录、文件等档案的主要管理内容，分析了该领域检验检测档案管理与保存的方法及目前存在的问题，并提出了相关的改进意见。

本文针对油气长输管道焊口是否应强制规定焊后 24h 开展无损检测的问题，调研了管道无损检测行业相关国行企标、工程建设项目设计施工文件等各项数据，明确管道无损检测标准仅规定“有延迟裂纹倾向的材料、返修口、金口、弹性敷设段，应在焊后 24h 进行无损检测”相关要求。同时通过研究压力容器等相关行标、科技研究成果等，提出高寒地区、大湿度施工环境、沿海施工环境、非低氢焊条施焊条件等相关项目推荐采用焊后 24h 甚至更长间隔周期的无损检测时机规定，宜通过设计文件、无损检测合同、检测规程等形式强制要求 24h 间隔的检测时机，此类做法不会对工期、工效产生较大的实质性影响。

针对现有抽油机状态监测中单一数据源局限性大、抗噪声性能弱及诊断精度不足等问题，本研究提出基于多模态传感器数据融合的抽油机状态智能感知与诊断方法。研究创新点在于：构建改进深度残差收缩神经网络（DRSN），融合振动、音频等多模态传感器数据，通过软阈值化机制实现动态权重分配。实验表明，改进 DRSN 模型故障诊断准确率提升 3% ～ 8%。本研究为油田设备智能运维提供了高精度、低成本的解决方案，具有一定的技术创新价值与工程应用前景。