德国Schmalenberger公司创办于1954年，今已有50多年的历史, 为世界较有名的泵类设备生产厂家。自创立以来一直保持着以的技术和秀的质量来服务于各类行业。泵是非常有效，可靠性强的产品，无论是单一作用的还是多样复杂的用于安装船物或管道工作的泵， 都会提供给你可以应用于任何渠道的合适方法。主要的应用领域：冷凝供给，环境保护技术，表层技术，水供给，过滤技术，空气调节装置，干式保护装置、流体密封舱和热量较大的媒介，下水道排污和表面清洁技术等。

Schmalenberger主要产品：
Schmalenberger自动起动注油离心泵—SM系列，
Schmalenberger力矩流离心泵（筒装式）—FB系列、FZ系列，
Schmalenberger低压离心泵 （筒装式）— Z系列、NZ系列、NB系列、WP系列、NV系列，
Schmalenberger高压离心泵（筒装式）— ZHT系列、THK系列、ZHS系列
Schmalenberger吸入式离心泵：SZ系列。

Schmalenberger常用型号：
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 多级泵
ZHT XII 32-08/2-4; IE2 ET 575 多级泵
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 垫圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 涨套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 叶轮
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 垫圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 涨套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48576 W-S-HüLSE 35X45X98,Pos.524 垫圈

 现阶段，人工智能技术在信息处理方面已取得较大进步，为机械设计制造工程带来了较大的竞争优势。通过机械电子工程与人工智能的有效融合，实现了企业节约成本、提速保质的目标。因此，各大机械设计制造企业应高度重视人工智能技术的应用，提高自身在市场中的竞争力，促进机械设计制造领域蓬勃发展。

1人工智能技术的特征

人工智能技术主要指依托计算机网络及电子信息系统，基于哲学与社会心理学等学科内容，形成综合性较强的现代化技术。人工智能系统的构建水平远胜于其他技术，其智能自动模式由自动化软件组建而成。作为一种以数字多用表、仪器控制器为基本配置的新型应用型技术，人工智能技术在电子机械设计制造中具有较大的应用空间，帮助电子机械工程完成施工计划。人工智能技术主要经历了萌芽阶段、初始阶段、发展阶段和辉煌阶段。初，随着科技的进步，计算机技术日益兴盛，人工智能技术在此期间不断显现出优点。多媒体时代，人工智能技术逐渐走入千家万户，被广泛应用于各大生产领域，尤其是机械电子设计制造工程。信息化时代，人工智能技术不断创新，逐步进入辉煌阶段[1]。

2信息化时代机械设计制造中人工智能技术的实际应用

2.1模糊推理系统

模糊推理系统是人工智能中较为重要的系统之一。电子机械设计制造中，在数据处理方面，比其他系统性能更强，为电子机械工程自动化生产提供了重要保障，提升了企业产品质量。实际上，模糊推理系统主要采用人类大脑处理信息、信息判断的方式，通过模仿，借助语言等学科知识进行设计与转换，从而正确传达数据[2]。机械设计制造领域，模糊推理系统通过表达连续函数呈现数据信息，具有较大的实用价值与优势，但存在一些不足，如系统之间连接不稳定等，意味着相关人员应继续深入研究人工智能模糊推理系统，让其在电子机械工程中发挥更大作用。

2.2神经网络系统

神经网络系统是人工智能技术中一个较为重要的系统。电子机械设计制造中，利用神经网络系统的神经元，将资源共享信息或数据直接上传到各大网络渠道，在有效时间内保存或分享信息，促进整个电子机械工程行业的长远发展。另外，神经网络系统可以完成动态数据处理，分析电子机械设计制造中涉及的可变数据，给出操作指令，实施工程制造作业。事实上，神经网络系统模拟人类大脑中神经系统处理信息的方式，将其应用在各大生产领域。通过神经网络系统中的神经元反射特性，可以获取电子机械工程中的数据分析结果，为数据存储提供重要保护。人工智能技术主要应用于电子机械工程的机床运动误差补偿、热变形控制、设备管理等方面。电子机械工程的加工工艺方面，其可评定工艺参数，预测加工过程中产生的误差；电子机械工程零件设计方面，其能指导齿轮强度、齿轮形态、齿轮CAD等设计。人工智能技术在电子机械设计制造中的应用，有效改善了以往机械工程设计不合理而造成生产效率低下、经济受损等状况，为企业的自动化生产提供了较大助力。

2.3故障诊断系统

机械设计制造中，机电设备常常会在运行过程中发生故障，造成生产不连续等问题。为了快速处理故障，可在故障诊断系统中引进人工智能技术，有效解决故障预测、排除等问题，一定程度上为企业节省维修成本和准定位故障提供帮助。故障诊断系统主要包括规则推理、案例推理、故障树模型诊断三种方法。故障诊断系统之所以能够完成故障预测、检修、排除等工作，是因为它具有机械故障案例库、故障推理机、故障诊断过程解释机等结构。故障诊断系统能够有效收集机械设计制造领域中机电设备发生故障的所有案例及相关处理知识，通过后期分类总结，形成满足实际需求、便于检索的诊断系统。机械设计制造中，故障诊断系统的具体操作流程如下：（1）用户利用人机交互界面或机电设备实时监测系统输入的相关信息；（2）系统根据用户输入的信息进行科学分析及判断，充分结合诊断库中的相关资料，给出诊断结果；（3）系统结合诊断结果与故障案例库中相似的案例，为用户提供终故障分析结果与机电设备维修建议，用户可根据提示进行操作，从而节省维修时间与成本，为企业生产提供高效服务。

2.4电子信息系统

机械设计制造过程中，一般需要利用电子信息系统的输入输出模式，监控、传递机械设计制造过程中的信息。但是，工程运行期间易发生信息泄露或者输出错误等现象，尤其是在数据量较大的工程，失误率更高，提高机械工程的不安全性，影响工程正常运行。电子信息系统中应用人工智能技术，可以妥善解决这一问题。人工智能技术可以严格控制电子信息系统实际运行过程中数据处理结果的准确度，一旦电子信息系统中出现运行不稳定、数据出错等状况，其会发出预警，为操作人员提供及时修正的机会，确保高效准输出电子信息，为机械设计制造工程提供重要的信息保障。

2.5自动识别系统

传统自动化生产过程中，控制器执行工程任务时需要建立控制模型，利用动态控制方程完成控制工作。但是，动态控制方程较为复杂，适应性较差，无法准确判断机械工程的预算，尤其是工况条件较差的工程，动态控制方程基本不能发挥作用，无法及时完成控制工作。信息化时代，引入人工智能技术，可有效保证机械设计制造工程的正常运行，防止发生安全事故。比如，应用人工智能技术，传感器可实时监控机电设备的运行参数，如果出现参数异常现象，传感器会立即发出报警提示，提醒工作人员及时关闭机电设备电源，从而保证操作人员的人身安全。另外，机械工程识别过程中，主要利用超声波传感、激光扫描、自动识别等技术，促使机械设计制造准确完成作业对象识别工作。

3结语

人工智能技术具有自动化控制优势，为人们的生活与工作带来了积极影响。电子机械设计制造企业应合理应用人工智能技术，结合自身实际情况进行改革，提高人工智能技术的应用水平与使用效率，提高企业在电子机械设计制造领域的地位，同时，为企业节省一定资金支出，增加经济效益，实现可持续发展。
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 叶轮
48722 LAUFRAD OFFEN 105X06-18-1.4408 叶轮
23127 Prelonring 40X53X11 垫圈
50524 Drosselbuchse 40X50X40-SIC Pos. 542 涨套
S 25-12/2-0,75 2006012265/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 叶轮
49980 Laufrad 170X11-WD25-1.4408 pos.233 叶轮
22040+20117 密封圈
23127 Prelonring 40X53X11 垫圈
50522 W-S-HüLSE 25X40X50-SIC,Pos.524 涨套
ZHB V 32-08/2-2,2 2007002589/10 泵
48598 AXIALLAUFRAD M24X1,5 links Pos.238 叶轮
12687 STüTZSCHEIBE 53X42X8,Pos.504/1 垫圈
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
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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
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S20-08/2,No.2007006514/10
SM50-20/2-7.5??NR.2011006410/20
SM 32-10/2-7.5,NR.2011006410/20
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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 叶轮
ZHT632-0/8/2 22KW 电机
FBB 4013/(2-4 IE2)L 电机+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 叶轮

Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏见

Schmalenberger泵S25-12/2-0.75放下偏见

 现阶段，人工智能技术在信息处理方面已取得较大进步，为机械设计制造工程带来了较大的竞争优势。通过机械电子工程与人工智能的有效融合，实现了企业节约成本、提速保质的目标。因此，各大机械设计制造企业应高度重视人工智能技术的应用，提高自身在市场中的竞争力，促进机械设计制造领域蓬勃发展。

1人工智能技术的特征

人工智能技术主要指依托计算机网络及电子信息系统，基于哲学与社会心理学等学科内容，形成综合性较强的现代化技术。人工智能系统的构建水平远胜于其他技术，其智能自动模式由自动化软件组建而成。作为一种以数字多用表、仪器控制器为基本配置的新型应用型技术，人工智能技术在电子机械设计制造中具有较大的应用空间，帮助电子机械工程完成施工计划。人工智能技术主要经历了萌芽阶段、初始阶段、发展阶段和辉煌阶段。初，随着科技的进步，计算机技术日益兴盛，人工智能技术在此期间不断显现出优点。多媒体时代，人工智能技术逐渐走入千家万户，被广泛应用于各大生产领域，尤其是机械电子设计制造工程。信息化时代，人工智能技术不断创新，逐步进入辉煌阶段[1]。

2信息化时代机械设计制造中人工智能技术的实际应用

2.1模糊推理系统

模糊推理系统是人工智能中较为重要的系统之一。电子机械设计制造中，在数据处理方面，比其他系统性能更强，为电子机械工程自动化生产提供了重要保障，提升了企业产品质量。实际上，模糊推理系统主要采用人类大脑处理信息、信息判断的方式，通过模仿，借助语言等学科知识进行设计与转换，从而正确传达数据[2]。机械设计制造领域，模糊推理系统通过表达连续函数呈现数据信息，具有较大的实用价值与优势，但存在一些不足，如系统之间连接不稳定等，意味着相关人员应继续深入研究人工智能模糊推理系统，让其在电子机械工程中发挥更大作用。

2.2神经网络系统

神经网络系统是人工智能技术中一个较为重要的系统。电子机械设计制造中，利用神经网络系统的神经元，将资源共享信息或数据直接上传到各大网络渠道，在有效时间内保存或分享信息，促进整个电子机械工程行业的长远发展。另外，神经网络系统可以完成动态数据处理，分析电子机械设计制造中涉及的可变数据，给出操作指令，实施工程制造作业。事实上，神经网络系统模拟人类大脑中神经系统处理信息的方式，将其应用在各大生产领域。通过神经网络系统中的神经元反射特性，可以获取电子机械工程中的数据分析结果，为数据存储提供重要保护。人工智能技术主要应用于电子机械工程的机床运动误差补偿、热变形控制、设备管理等方面。电子机械工程的加工工艺方面，其可评定工艺参数，预测加工过程中产生的误差；电子机械工程零件设计方面，其能指导齿轮强度、齿轮形态、齿轮CAD等设计。人工智能技术在电子机械设计制造中的应用，有效改善了以往机械工程设计不合理而造成生产效率低下、经济受损等状况，为企业的自动化生产提供了较大助力。

2.3故障诊断系统

机械设计制造中，机电设备常常会在运行过程中发生故障，造成生产不连续等问题。为了快速处理故障，可在故障诊断系统中引进人工智能技术，有效解决故障预测、排除等问题，一定程度上为企业节省维修成本和准定位故障提供帮助。故障诊断系统主要包括规则推理、案例推理、故障树模型诊断三种方法。故障诊断系统之所以能够完成故障预测、检修、排除等工作，是因为它具有机械故障案例库、故障推理机、故障诊断过程解释机等结构。故障诊断系统能够有效收集机械设计制造领域中机电设备发生故障的所有案例及相关处理知识，通过后期分类总结，形成满足实际需求、便于检索的诊断系统。机械设计制造中，故障诊断系统的具体操作流程如下：（1）用户利用人机交互界面或机电设备实时监测系统输入的相关信息；（2）系统根据用户输入的信息进行科学分析及判断，充分结合诊断库中的相关资料，给出诊断结果；（3）系统结合诊断结果与故障案例库中相似的案例，为用户提供终故障分析结果与机电设备维修建议，用户可根据提示进行操作，从而节省维修时间与成本，为企业生产提供高效服务。

2.4电子信息系统

机械设计制造过程中，一般需要利用电子信息系统的输入输出模式，监控、传递机械设计制造过程中的信息。但是，工程运行期间易发生信息泄露或者输出错误等现象，尤其是在数据量较大的工程，失误率更高，提高机械工程的不安全性，影响工程正常运行。电子信息系统中应用人工智能技术，可以妥善解决这一问题。人工智能技术可以严格控制电子信息系统实际运行过程中数据处理结果的准确度，一旦电子信息系统中出现运行不稳定、数据出错等状况，其会发出预警，为操作人员提供及时修正的机会，确保高效准输出电子信息，为机械设计制造工程提供重要的信息保障。

2.5自动识别系统

传统自动化生产过程中，控制器执行工程任务时需要建立控制模型，利用动态控制方程完成控制工作。但是，动态控制方程较为复杂，适应性较差，无法准确判断机械工程的预算，尤其是工况条件较差的工程，动态控制方程基本不能发挥作用，无法及时完成控制工作。信息化时代，引入人工智能技术，可有效保证机械设计制造工程的正常运行，防止发生安全事故。比如，应用人工智能技术，传感器可实时监控机电设备的运行参数，如果出现参数异常现象，传感器会立即发出报警提示，提醒工作人员及时关闭机电设备电源，从而保证操作人员的人身安全。另外，机械工程识别过程中，主要利用超声波传感、激光扫描、自动识别等技术，促使机械设计制造准确完成作业对象识别工作。

3结语

人工智能技术具有自动化控制优势，为人们的生活与工作带来了积极影响。电子机械设计制造企业应合理应用人工智能技术，结合自身实际情况进行改革，提高人工智能技术的应用水平与使用效率，提高企业在电子机械设计制造领域的地位，同时，为企业节省一定资金支出，增加经济效益，实现可持续发展。