建設意義
(1) 設備智能運維技術的一個重要核心是設備的狀態監測及對獲取的信號進行現代信號分析，并進行診斷給出維修決策建議。而對信號進行分析，對設備進行診斷的基礎是掌握機械設備故障機理，弄清不同設備在不同故障時的信號響應規律。因此，搭建機械故障模擬試驗平臺，模擬出相關故障信號是進行故障診斷的重要基礎。此外，通過模擬出相關故障信號，一方面可讓工程技術人員快速了解不同故障信號的表現特征，另一方面也可逐步讓工程技術人員掌握機械故障的機理。
(3) 不論是基于現代信號處理的故障診斷方法還是基于人工智能的故障診斷方法，都是通過建立相關模型對采集到的數據進行分析，然而，模型的準確性和可靠性卻有待驗證。通過試驗模擬產生的數據對其進行驗證是一個相對可靠、高效、低成本的方法。
(2) 基于人工智能的故障診斷方法對過程數據進行分析處理，從而不需要知道系統精確解析模型的情況下完成系統的故障診斷。然而這類方法通常需要大量過程故障情況下的樣本數據，并且診斷精度與準確率與樣本的完備性和代表性有很大的關系，但是，實際工作的設備可靠性是較高的，故障數據種類及其數量都不多。因此，通過試驗模擬出故障信號擴充樣本數據庫對于故障智能診斷準確率的提高具有重大意義。
(4) VALENIAN教學通過建立設備狀態檢測與智能診斷綜合實驗室，可有效幫助工程技術人員學習了解數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、波形識別、信號分析以及診斷等全過程的機械故障診斷技術，提高工程技術人員專業技能水平，為公司培養滿足新模式新業務需求的多層次人才。
