一、项目需求

随着工业4.0和智能制造的发展，工业设备日益复杂化、智能化，传统故障诊断方法（如人工巡检、阈值报警）已难以满足现代工业的需求。工业互联网与大数据技术的融合为设备故障诊断提供了新范式（如预测性维护、智能运维）。

构建集数据采集、智能分析、故障诊断、可视化展示于一体的实验平台。支持工业设备全生命周期健康管理，推动产学研用结合。

工业互联网（IIoT）与大数据技术的融合为智能故障诊断提供了新思路；进行实时监测：通过传感器和边缘计算实现设备状态实时采集。

智能分析，利用机器学习（ML）、深度学习（DL）挖掘数据规律，实现预测性维护。数据驱动决策，结合知识图谱、数字孪生技术，提升故障诊断的准确性和可解释性。

二、建设方案及预期收益

1.实验室布局与采购设备信息

计划建设实验室面积80-100㎡。实验室将按照功能划分为旋转机械故障模拟实验区、大数据云在线数据采集数据分析区、备品备件工具放置区、教学区等多个区域。每个区域将放置相应的硬件设备和软件，以满足各种教学实验和研究需求。

拟采购完整的VALENIAN故障诊断实验平台系统，包括机械故障仿真实验台、传感器系统、大数据云在线采集、信号处理、故障诊断等具体模块。该系统将能够实时监测旋转机械的运行状态，对异常数据进行快速处理和分析，准确诊断出故障原因。建立一套状态监测系统，对旋转机械的主要部件进行实时监测，及时发现潜在故障，预防性维修，提高设备运行效率。该系统将配备多种传感器和检测设备，能够全面、准确地反映旋转机械的运行状态。