Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏見
德國Schmalenberger公司創辦于1954年，今已有50多年的歷史, 為世界較有名的泵類設備生產廠家。自創立以來一直保持著以的技術和秀的質量來服務于各類行業。泵是非常有效，可靠性強的產品，無論是單一作用的還是多樣復雜的用于安裝船物或管道工作的泵， 都會提供給你可以應用于任何渠道的合適方法。主要的應用領域：冷凝供給，環境保護技術，表層技術，水供給，過濾技術，空氣調節裝置，干式保護裝置、流體密封艙和熱量較大的媒介，下水道排污和表面清潔技術等。
Schmalenberger主要產品：
Schmalenberger自動起動注油離心泵—SM系列，
Schmalenberger力矩流離心泵（筒裝式）—FB系列、FZ系列，
Schmalenberger低壓離心泵 （筒裝式）— Z系列、NZ系列、NB系列、WP系列、NV系列，
Schmalenberger高壓離心泵（筒裝式）— ZHT系列、THK系列、ZHS系列
Schmalenberger吸入式離心泵：SZ系列。
Schmalenberger常用型號：
S25-12/2-0.75, material: cast iron 泵
IE2-AF132S/2F-31S+E2,NR.12736G 泵
IE2-AF132S/2F-31S+E2,NR.12736G 泵
SZ 50-16/2-5.5C IE2, 59188021802 泵
Z 5016/2-5,5 IE2 Nr. 2003003854/3 泵
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575 多級泵
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575 多級泵
S25-12/2-0.75, material: cast iron 泵
Z 32-16/2-1.5 ET 450,2009003000/10 泵
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30，motor ：11kw 泵
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old) 泵
2003003854/3 , Z 50-16/2-5,5; with 5.5KW motor 泵
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old) 泵
22040+20117 密封圈
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524 墊圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 漲套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 葉輪
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 墊圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 漲套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524 墊圈
現階段，人工智能技術在信息處理方面已取得較大進步，為機械設計制造工程帶來了較大的競爭優勢。通過機械電子工程與人工智能的有效融合，實現了企業節約成本、提速保質的目標。因此，各大機械設計制造企業應高度重視人工智能技術的應用，提高自身在市場中的競爭力，促進機械設計制造領域蓬勃發展。
1人工智能技術的特征
人工智能技術主要指依托計算機網絡及電子信息系統，基于哲學與社會心理學等學科內容，形成綜合性較強的現代化技術。人工智能系統的構建水平遠勝于其他技術，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術，人工智能技術在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術主要經歷了萌芽階段、初始階段、發展階段和輝煌階段。初，隨著科技的進步，計算機技術日益興盛，人工智能技術在此期間不斷顯現出優點。多媒體時代，人工智能技術逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術不斷創新，逐步進入輝煌階段[1]。
2信息化時代機械設計制造中人工智能技術的實際應用
2.1模糊推理系統
模糊推理系統是人工智能中較為重要的系統之一。電子機械設計制造中，在數據處理方面，比其他系統性能更強，為電子機械工程自動化生產提供了重要保障，提升了企業產品質量。實際上，模糊推理系統主要采用人類大腦處理信息、信息判斷的方式，通過模仿，借助語言等學科知識進行設計與轉換，從而正確傳達數據[2]。機械設計制造領域，模糊推理系統通過表達連續函數呈現數據信息，具有較大的實用價值與優勢，但存在一些不足，如系統之間連接不穩定等，意味著相關人員應繼續深入研究人工智能模糊推理系統，讓其在電子機械工程中發揮更大作用。
2.2神經網絡系統
神經網絡系統是人工智能技術中一個較為重要的系統。電子機械設計制造中，利用神經網絡系統的神經元，將資源共享信息或數據直接上傳到各大網絡渠道，在有效時間內保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業的長遠發展。另外，神經網絡系統可以完成動態數據處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數據，給出操作指令，實施工程制造作業。事實上，神經網絡系統模擬人類大腦中神經系統處理信息的方式，將其應用在各大生產領域。通過神經網絡系統中的神經元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數據分析結果，為數據存儲提供重要保護。人工智能技術主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數，預測加工過程中產生的誤差；電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態、齒輪CAD等設計。人工智能技術在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產效率低下、經濟受損等狀況，為企業的自動化生產提供了較大助力。
2.3故障診斷系統
機械設計制造中，機電設備常常會在運行過程中發生故障，造成生產不連續等問題。為了快速處理故障，可在故障診斷系統中引進人工智能技術，有效解決故障預測、排除等問題，一定程度上為企業節省維修成本和準定位故障提供幫助。故障診斷系統主要包括規則推理、案例推理、故障樹模型診斷三種方法。故障診斷系統之所以能夠完成故障預測、檢修、排除等工作，是因為它具有機械故障案例庫、故障推理機、故障診斷過程解釋機等結構。故障診斷系統能夠有效收集機械設計制造領域中機電設備發生故障的所有案例及相關處理知識，通過后期分類總結，形成滿足實際需求、便于檢索的診斷系統。機械設計制造中，故障診斷系統的具體操作流程如下：（1）用戶利用人機交互界面或機電設備實時監測系統輸入的相關信息；（2）系統根據用戶輸入的信息進行科學分析及判斷，充分結合診斷庫中的相關資料，給出診斷結果；（3）系統結合診斷結果與故障案例庫中相似的案例，為用戶提供終故障分析結果與機電設備維修建議，用戶可根據提示進行操作，從而節省維修時間與成本，為企業生產提供高效服務。
2.4電子信息系統
機械設計制造過程中，一般需要利用電子信息系統的輸入輸出模式，監控、傳遞機械設計制造過程中的信息。但是，工程運行期間易發生信息泄露或者輸出錯誤等現象，尤其是在數據量較大的工程，失誤率更高，提高機械工程的不安全性，影響工程正常運行。電子信息系統中應用人工智能技術，可以妥善解決這一問題。人工智能技術可以嚴格控制電子信息系統實際運行過程中數據處理結果的準確度，一旦電子信息系統中出現運行不穩定、數據出錯等狀況，其會發出預警，為操作人員提供及時修正的機會，確保高效準輸出電子信息，為機械設計制造工程提供重要的信息保障。
2.5自動識別系統
傳統自動化生產過程中，控制器執行工程任務時需要建立控制模型，利用動態控制方程完成控制工作。但是，動態控制方程較為復雜，適應性較差，無法準確判斷機械工程的預算，尤其是工況條件較差的工程，動態控制方程基本不能發揮作用，無法及時完成控制工作。信息化時代，引入人工智能技術，可有效保證機械設計制造工程的正常運行，防止發生安全事故。比如，應用人工智能技術，傳感器可實時監控機電設備的運行參數，如果出現參數異常現象，傳感器會立即發出報警提示，提醒工作人員及時關閉機電設備電源，從而保證操作人員的人身安全。另外，機械工程識別過程中，主要利用超聲波傳感、激光掃描、自動識別等技術，促使機械設計制造準確完成作業對象識別工作。
3結語
人工智能技術具有自動化控制優勢，為人們的生活與工作帶來了積極影響。電子機械設計制造企業應合理應用人工智能技術，結合自身實際情況進行改革，提高人工智能技術的應用水平與使用效率，提高企業在電子機械設計制造領域的地位，同時，為企業節省一定資金支出，增加經濟效益，實現可持續發展。
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 葉輪
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 葉輪
23127 Prelonring 40X53X11 墊圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 漲套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 葉輪
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 葉輪
22040+20117 密封圈
23127 Prelonring 40X53X11 墊圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 漲套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 葉輪
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 墊圈
Z 32-16/2 50HZ 2009003000/10 泵
Z 40-16/2-4 ET: 450 泵
Z 40-16/2-4 ET: 450
Z 32-16/2 50HZ 2009003000/10
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1
23127 Prelonring 40X53X11
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408
22040+20117
S 25-12/2-0,75 2006012265/10
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old)
Pumpe 2003003854/3 , Z 50-16/2-5,5; with 5.5KW motor
055660002126,ZHT VI32-13/2-11ET520,(New), 2004002425/10(old)
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30，motor ：11kw
S25-12/2-0.75, material: cast iron
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575
NBO 65-16/4 2013010191/10
SM 50-13/2 50 HZ 2007004275
schmalenb SM50-13/2(2003008602)Q:24,P:2.2KW
Schmalenb SM 32-10/2-1,50
Schmalenb SM 32-10/2-1,50
ZHT VII 32-13/2-11;Pumpe Nr. 2004011775/30??motor ??11kw
Z32-16/2 50Hz 1.5kW,3bar,6M3/h NO:2009007996/10
FZL50-16/4 50HZ
SM 50-20/2-5,5 P=5.5KW p=2BAR O=24 Q=860 Y=20 201100185610
49870 IMPELLER OPEN 200*15-20-0.5020 POS.233
49870 Impeller open 195X15-20-0.6020
Z32-16/2
ZHT X32-13/2-15 NR:ZH251310600
T32-10/2-0.55??280L/MIN 2M 0.55KW??
schmalenberge 2011009574/10,FBB 40-13/2 50HZ
ZHT632-08/2 50HZ22KW
SM50-20/2 50HZ
Z 32-16/2 2012012318/10
NB65-16/2-50HZ 2008012849
Z40-16/2 3.0KW B5 2012007220/10
1.Z40-16/2 50HZ NO:2006010023
S20-08/2,No.2007006514/10
S20-08/2,No.2007006514/10
SM50-20/2-7.5??NR.2011006410/20
SM 32-10/2-7.5,NR.2011006410/20
ZHT8 32-08/2 50HZ NO:2004011973
Z40-16/2 50HZ NO:2010006655/10
2010001402/10
ZHT 5 32 -13/2 50HZ nO:2006008644
GmbH pump,ZHT6,32-08/2-2,2
GmbH ZHT6.32-13/2 ,No??2011011297/10
SM50-20/2 5.5kw
SM50-20/2 50HZ,NR.2011007736/10
nr:2009008033/10 SMS 50-13/2
Type Z50-16/2 50HZ P??KW??5.5 No. 2003003854/3
433 VSC7 SEALING/for TH XVII32-08/2-5.5
SZ 50-16/2-5.5C IE2, 159188021802
TH1732-08/2 50HZ 5.5Kw 2010006988/10??with motor)
SM80-13/2(no:2003008822r)
SM50-20/2-7.5
ZHT XII 32-08/2-4;IE2 ET 575,PUMPE 2004001775/1
Z32-16/2 No.2005000371/10 6 m3/h 1000kg/m3 1.5kW 2.7bar
Z32-16/2 No.2011006486/10 6m3/h 1000kg/m3 2.2kW 3bar
Z32-16/2 No.2011006325/10 6m3/h 1000kg/m3 1.5kW 3bar
SM50-13/2 50HZ
Z32-16/2-1.5 380V/50HZ 3.5A/1.5KW 2840 1/MIN 1650851
SM50-20/2 50HZ
1245585-92090 Z50-16/2-5,5
1240807-92100 Z32-16/2-2,2
GmbH+Co.KG K32R200L3DSD FDS-SR/10040,Nr.0867532040002
Z32-16/2-2 (2KW 2910r/min i=4.8KW)
GmbH & Co. KG Z32-16/2-2(2KW 2910r/min i=4.8KW)
195X15-20-0.6020,POS.233,NR.49870 葉輪
ZHT632-0/8/2 22KW 電機
FBB 4013/(2-4 IE2)L 電機+泵
Z 5016/2-5,5 IE2 Nr. 2003003854/3 泵
24114 O-Ring 126,00X 4,00 pos.412 密封
12690 UNTERLEGSCHEIBE 14X30X4,0,FüR GRD 18,Pos.554 密封
23053 Flachdichtung 144X130X0,5 pos.400 密封
20137 Gleitringdichtung D=18, Pos. 433 密封
20157 Gleitringdichtung D=25, Pos. 433 密封
195X15-20-0.6020,POS.233,NR.49870 葉輪
Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏見
Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏見
現階段，人工智能技術在信息處理方面已取得較大進步，為機械設計制造工程帶來了較大的競爭優勢。通過機械電子工程與人工智能的有效融合，實現了企業節約成本、提速保質的目標。因此，各大機械設計制造企業應高度重視人工智能技術的應用，提高自身在市場中的競爭力，促進機械設計制造領域蓬勃發展。
1人工智能技術的特征
人工智能技術主要指依托計算機網絡及電子信息系統，基于哲學與社會心理學等學科內容，形成綜合性較強的現代化技術。人工智能系統的構建水平遠勝于其他技術，其智能自動模式由自動化軟件組建而成。作為一種以數字多用表、儀器控制器為基本配置的新型應用型技術，人工智能技術在電子機械設計制造中具有較大的應用空間，幫助電子機械工程完成施工計劃。人工智能技術主要經歷了萌芽階段、初始階段、發展階段和輝煌階段。初，隨著科技的進步，計算機技術日益興盛，人工智能技術在此期間不斷顯現出優點。多媒體時代，人工智能技術逐漸走入千家萬戶，被廣泛應用于各大生產領域，尤其是機械電子設計制造工程。信息化時代，人工智能技術不斷創新，逐步進入輝煌階段[1]。
2信息化時代機械設計制造中人工智能技術的實際應用
2.1模糊推理系統
模糊推理系統是人工智能中較為重要的系統之一。電子機械設計制造中，在數據處理方面，比其他系統性能更強，為電子機械工程自動化生產提供了重要保障，提升了企業產品質量。實際上，模糊推理系統主要采用人類大腦處理信息、信息判斷的方式，通過模仿，借助語言等學科知識進行設計與轉換，從而正確傳達數據[2]。機械設計制造領域，模糊推理系統通過表達連續函數呈現數據信息，具有較大的實用價值與優勢，但存在一些不足，如系統之間連接不穩定等，意味著相關人員應繼續深入研究人工智能模糊推理系統，讓其在電子機械工程中發揮更大作用。
2.2神經網絡系統
神經網絡系統是人工智能技術中一個較為重要的系統。電子機械設計制造中，利用神經網絡系統的神經元，將資源共享信息或數據直接上傳到各大網絡渠道，在有效時間內保存或分享信息，促進整個電子機械工程行業的長遠發展。另外，神經網絡系統可以完成動態數據處理，分析電子機械設計制造中涉及的可變數據，給出操作指令，實施工程制造作業。事實上，神經網絡系統模擬人類大腦中神經系統處理信息的方式，將其應用在各大生產領域。通過神經網絡系統中的神經元反射特性，可以獲取電子機械工程中的數據分析結果，為數據存儲提供重要保護。人工智能技術主要應用于電子機械工程的機床運動誤差補償、熱變形控制、設備管理等方面。電子機械工程的加工工藝方面，其可評定工藝參數，預測加工過程中產生的誤差；電子機械工程零件設計方面，其能指導齒輪強度、齒輪形態、齒輪CAD等設計。人工智能技術在電子機械設計制造中的應用，有效改善了以往機械工程設計不合理而造成生產效率低下、經濟受損等狀況，為企業的自動化生產提供了較大助力。
2.3故障診斷系統
機械設計制造中，機電設備常常會在運行過程中發生故障，造成生產不連續等問題。為了快速處理故障，可在故障診斷系統中引進人工智能技術，有效解決故障預測、排除等問題，一定程度上為企業節省維修成本和準定位故障提供幫助。故障診斷系統主要包括規則推理、案例推理、故障樹模型診斷三種方法。故障診斷系統之所以能夠完成故障預測、檢修、排除等工作，是因為它具有機械故障案例庫、故障推理機、故障診斷過程解釋機等結構。故障診斷系統能夠有效收集機械設計制造領域中機電設備發生故障的所有案例及相關處理知識，通過后期分類總結，形成滿足實際需求、便于檢索的診斷系統。機械設計制造中，故障診斷系統的具體操作流程如下：（1）用戶利用人機交互界面或機電設備實時監測系統輸入的相關信息；（2）系統根據用戶輸入的信息進行科學分析及判斷，充分結合診斷庫中的相關資料，給出診斷結果；（3）系統結合診斷結果與故障案例庫中相似的案例，為用戶提供終故障分析結果與機電設備維修建議，用戶可根據提示進行操作，從而節省維修時間與成本，為企業生產提供高效服務。
2.4電子信息系統
機械設計制造過程中，一般需要利用電子信息系統的輸入輸出模式，監控、傳遞機械設計制造過程中的信息。但是，工程運行期間易發生信息泄露或者輸出錯誤等現象，尤其是在數據量較大的工程，失誤率更高，提高機械工程的不安全性，影響工程正常運行。電子信息系統中應用人工智能技術，可以妥善解決這一問題。人工智能技術可以嚴格控制電子信息系統實際運行過程中數據處理結果的準確度，一旦電子信息系統中出現運行不穩定、數據出錯等狀況，其會發出預警，為操作人員提供及時修正的機會，確保高效準輸出電子信息，為機械設計制造工程提供重要的信息保障。
2.5自動識別系統
傳統自動化生產過程中，控制器執行工程任務時需要建立控制模型，利用動態控制方程完成控制工作。但是，動態控制方程較為復雜，適應性較差，無法準確判斷機械工程的預算，尤其是工況條件較差的工程，動態控制方程基本不能發揮作用，無法及時完成控制工作。信息化時代，引入人工智能技術，可有效保證機械設計制造工程的正常運行，防止發生安全事故。比如，應用人工智能技術，傳感器可實時監控機電設備的運行參數，如果出現參數異常現象，傳感器會立即發出報警提示，提醒工作人員及時關閉機電設備電源，從而保證操作人員的人身安全。另外，機械工程識別過程中，主要利用超聲波傳感、激光掃描、自動識別等技術，促使機械設計制造準確完成作業對象識別工作。
3結語
人工智能技術具有自動化控制優勢，為人們的生活與工作帶來了積極影響。電子機械設計制造企業應合理應用人工智能技術，結合自身實際情況進行改革，提高人工智能技術的應用水平與使用效率，提高企業在電子機械設計制造領域的地位，同時，為企業節省一定資金支出，增加經濟效益，實現可持續發展。
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