江蘇
工業互聯網與大數據智能故障診斷實驗室
新建項目可行性報告
一、項目需求
隨著工業4.0和智能制造的發展，工業設備日益復雜化、智能化，傳統故障診斷方法（如人工巡檢、閾值報警）已難以滿足現代工業的需求。工業互聯網與大數據技術的融合為設備故障診斷提供了新范式（如預測性維護、智能運維）。
構建集數據采集、智能分析、故障診斷、可視化展示于一體的實驗平臺。支持工業設備全生命周期健康管理，推動產學研用結合。
工業互聯網（IIoT）與大數據技術的融合為智能故障診斷提供了新思路；進行實時監測：通過傳感器和邊緣計算實現設備狀態實時采集。
智能分析，利用機器學習（ML）、深度學習（DL）挖掘數據規律，實現預測性維護。數據驅動決策，結合知識圖譜、數字孿生技術，提升故障診斷的準確性和可解釋性。
二、建設方案及預期收益
1.實驗室布局與采購設備信息
計劃建設實驗室面積80-100㎡。實驗室將按照功能劃分為旋轉機械故障模擬實驗區、大數據云在線數據采集數據分析區、備品備件工具放置區、教學區等多個區域。每個區域將放置相應的硬件設備和軟件，以滿足各種教學實驗和研究需求。
擬采購完整的故障診斷實驗平臺系統，包括瓦倫尼安教學機械故障仿真實驗臺、傳感器系統、大數據云在線采集、信號處理、故障診斷等具體模塊。該系統將能夠實時監測旋轉機械的運行狀態，對異常數據進行快速處理和分析，準確診斷出故障原因。建立一套狀態監測系統，對旋轉機械的主要部件進行實時監測，及時發現潛在故障，預防性維修，提高設備運行效率。該系統將配備多種傳感器和檢測設備，能夠全面、準確地反映旋轉機械的運行狀態。
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