关于离心泵智能化及路径探讨( 六 ) 0前言当你走进工厂

专家系统在工业企业中的典型应用：
1）诊断型专家系统。根据症状，得到故障的原因及排除故障的方案。如设备的故障诊断。
2）解释型专家系统。根据表征现象和信息解释其深层含义。如频谱分析。
3）预测型专家系统。根据以往数据预测未来情况。如根据趋势预测设备寿命。
4）控制专家系统。根据控制过程的状态变化，依据专家经验，合理地选择控制动作，达到优化的目的。
6.4 数据挖掘数据挖掘是指从大量的、模糊的、随机的数据中通过算法搜索或提取隐藏于其中的潜在有用的信息和知识的过程，是一种能够智能的自动的将数据转换成有用信息和知识的技术及工具。
数据挖掘在工业企业中的典型应用：
1）商务。主要包括电子商务、客户关系管理等。可以用数据挖掘发现电子商务客户的共性和个性的信息、独立和关联的信息、现实和预测的信息等，所有这些信息经过分析，能对客户的消费行为等做出统计和分析，为管理者提供决策依据。
2）运维。通过对历史时间序列数据的挖掘、分析，预测未来一段时间内的发展趋势及其带来的影响。
6.5 实际工程案例实际工程应用中，制造商可以将结合了理论知识、设计数据和最佳工程实践的离心泵专家系统进行标准化、模型化、软件化封装成不同的工业APP ，如振动、性能、寿命预测APP等，通过数据对比、推理、判断和挖掘，以发现设备运行中可能潜在的问题，最终的目的是优化运行、提高效率、延长寿命，同时实现对设备预测性维护。
某核电站反映现场位号为3CEX002MO（立式VS6）的离心泵组长期存在电动机上轴承（座）振动偏高的问题，提供了以下信息、并做出自己的初步判断：
1）振动值不稳定，泵组启动后在1~7 mm/s之间来回波动。
2）停泵状态下（相邻泵组在运行），电动机上轴承振动达到2 mm/s 。
3）单泵试车期间振动正常，凝汽器抽真空后再启动，振动明显升高。
4）泵的振动随流量升高呈下降趋势。
现场实测振动频率与电机上部的固有频率一致，由此，现场怀疑电机的振动是由于流体激振频率和电动机固有频率之间产生共振所致。
带有专家系统的振动诊断工业APP（如有）所列出的引起振动偏高的可能的原因有：
1）转子部件不平衡。
2）轴发生弯曲或变形。
3）动/静零部件发生碰擦。
4）轴承存在缺陷或损坏。
5）泵组接近临界转速运行。
6）零部件松动或损坏。
7）零部件强度不足。
8）基座松动。
9）基础强度不足。
10）泵在偏小流量或偏大流量处运行。
11）泵入口压力偏低和/或进水箱压力偏低。
12）泵发生汽蚀。
13）泵叶轮叶片外圆与导叶之间的径向间隙偏小（叶片通过频率产生的低频振动）。
14）泵组不对中。
15）泵或管路没有充分地排气。
16）润滑油/脂品质下降……
由于该泵为成熟产品，已广泛应用于国内各大核电站，具有很多相同工况非常良好的运行业绩。经带有专家系统的工业APP（如有）对所有信息的对比、分析、排除、推理，最终判断电动机上轴承振动偏大可能的原因如下：
1）现场基础强度不足（相邻泵之间互相干扰）；和/或
2）机械松动（检查泵组地脚螺栓是否松动）；和/或
3）泵偏离高效区运行。
说明：以上仅提供一种可参考的预测或诊断思路，结果不一定非常准确。
7 分析结果的实施
当发现潜在问题时，监控系统可以通过自动电子邮件报告通知设备供应商和/或用户和/或现场操作人员，确定报警级别（是否需要立即处理还是需要关注）和产生的根本原因，提出可行的解决方案。故障模式包括轴承故障、机械密封失效、性能偏差、联轴器未对中、转子不平衡、汽蚀、基础松动、振动、噪声等。