本文旨在探究新型电力系统场景下如何利用人工智能技术实现输变电装备状态感知与诊断的智能化。文章从多源异构数据融合、深度学习特征提取、自适应信号处理、分布式边缘计算等关键技术切入，提出了知识图谱与专家经验融合诊断、深度强化学习与故障诊断决策、增量学习与在线诊断以及区块链技术在诊断结果可信存储中的应用等一系列智能化诊断策略和措施，旨在提高输变电装备运维的智能化水平，确保电网安全稳定运行。

目前，数控机床系统的发展已不仅仅局限于性能的优良，更趋向于智能化。随着智能技术的引入，数控机床已具有规划加工运动的能力。通过推理、决策能力、智能监控和智能故障诊断，将智能化的人因技术应用于数控系统，形成智能化的诊断系统。数控机床作为一个复杂的被控对象，结合了多种先进技术，难以建立精确的数学模型。传统的控制理论虽然可以解决一些控制问题，但在加工过程控制和故障诊断与维修智能化方面存在很大的困难。为了解决这一问题，引入智能故障诊断技术，及时、有效地预测机床的故障趋势是非常重要的。