I AE S   I n t e r n at ion al  Jou r n al   of   Ar t if icial   I n t e ll ig e n c e   ( I J - AI )   Vol.   14,   No.   5:  Oc tober   2025 ,   pp.   4390 ~ 4402   I S S N:  2252 - 8938 ,   DO I 10 . 11591/i jai . v 14 .i 5 . pp 43 90 - 4402             4390     Jou r n al  h omepage ht tp: // ij ai . iaes c or e . c om   D e si gn in g   an   in t e ll ig e n t   sys t e m   f or   vi b r at io n   d ia gn osi s   of   c e n t r if u gal   w at e r - c ool in g   p u m p s   u si n g   B ay e si an   n e t w o r k s       Wiwit   S u p r ih at in i n gs ih 1 ,   De d ik   Rom ah a d i 1 , 2 ,   A b e r h am   Genet u   F e leke 2   1 D e pa r tm e nt   of   M e c h a ni c a l   E ngi ne e r in g,   F a c ul ty   of   E ngi ne e r in g,   U ni ve r s it a s  M e r c B ua na ,   J a ka r ta ,   I ndone s ia   2 S c hool   of   M e c ha ni c a l   E ngi ne e r in g,   B e ij in g   I ns ti tu te   of   T e c hno lo gy,   B e ij in g,   C hi na       Ar t icle   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le   h is tor y :   R e c e ived   J ul  4,   2024   R e vis e d   J ul  27,   2025   Ac c e pted   Aug  6,   2025       Imp l eme n t i n g   mo n i t o r i n g   met h o d s   is   a   v i ab l e   met h o d   to   red u ce   s u b s t a n t i al   d amag e   to   c o o l i n g   w a t er   cen t ri f u g a l   p u m p s .   E n g a g i n g   in   ma n u a l   v i b rat i o n   an al y s i s   req u i re s   co n s i d erab l e   t i me   a n d   a   req u i s i t e   l ev el   of   co m p et e n ce.   Smal l   d at a s et s   p o s e   c h al l en g es   w h e n   ap p l y i n g   c l as s i f i cat i o n   s y s t ems   t h a t   u t i l i ze   l i n ear   cl a s s i fi ca t i o n   m o d e l s   an d   d ee p   l earn i n g .   G i v en   t h e s e   i s s u es ,   our   p ro p o s al   en t a i l s   d ev e l o p i n g   a   s y s t em   cap ab l e   of   au t o n o mo u s l y ,   p rec i s e l y ,   an d   accu rat el y   d i ag n o s i n g   v i b ra t i o n s   u s i n g   a   l i mi t ed   d at as e t .   The   s y s t em   is   an t i ci p at e d   to   p o s s es s   t h e   ca p ab i l i t y   to   d e t ect   mu l t i p l e   cat e g o r i es   of   mech an i cal   d efec t s ,   s u c h   as   s t a t i c   i mb a l a n ce,   d y n am i c   i mb al a n ce,   mi s a l i g n me n t ,   ca v i t at i o n ,   l o o s en e s s ,   a n d   b eari n g   co rr o s i o n .   T h e   Bay e s i a n   n et w o r k   (BN s t ru c t u re   w as   co n s t ru c t e d   u s i n g   t h e   MA T L A B   s o f t w are.   T h e   i n p u t   d at a   p arame t ers   co m p ri s e   v i b rat i o n   s i g n a l s   meas u red   in   t h e   freq u e n cy   d o ma i n   an d   v al u es   rep r es e n t i n g   p h a s e   d i ffere n ce s .   The   co n s t ru c t ed   i n t el l i g en t   s y s t em   w as   s u b s e q u e n t l y   a s s e s s e d   u s i n g   a   d at as e t   i n c l u d i n g   1 2 0   s amp l es .   T h e   s mar t   s y s t em   ca n   rap i d l y   a n t i ci p at e   a n d   p rec i s e l y   i d e n t i fy   ev ery   fo rm   of   h arm   w i t h   ex cep t i o n a l   accu racy   an d   s en s i t i v i t y ,   rel y i n g   on   t es t   o u t co me s .   The   t e s t   d a t a   an al y s i s   rev ea l s   t h a t   the   i n t e l l i g en t   s y s t em   at t ai n ed   an   av erag e   accu rac y   of   9 4 . 7 4 % ,   p rec i s i o n   of   9 5 . 3 2 % ,   s en s i t i v i t y   (recal l )   of   9 3 . 6 7 % ,   an d   F - s c o re   of   9 4 . 3 6 % .     K e y w o r d s :   B a ye s ian   ne twor ks   C e ntr if uga pump   I ntelli ge nt  s ys tem   M a c hine  lea r ning   Vibr a ti on   a na lys is   Th i s   is   an   o p en   a c ces s   a r t i c l e   u n d e r   the   CC   BY - SA   l i ce n s e.     C or r e s pon din g   A u th or :   De dik   R omaha di   De pa r tm e nt  of   M e c ha nica E nginee r ing ,   F a c ult y   of   E nginee r ing ,   Unive r s it a s   M e r c B ua na   J a ka r ta,   I ndone s ia   E mail:   de dik . r omaha di @me r c ubua na . a c . id       1.   I NT RODU C T I ON   A   pump   is   a   de v ice   t ha t   c a n   mo ve   f lui d   f r om   a   hi ghe r   e leva t ion   or   an   a r e a   wi th   lo we r   pr e s s u r e   to   a   loca ti on   w it h   hi ghe r   p r e s s ur e   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T he   k inet i c   e ne r gy   or   ve loc it y   of   t he   i mpel ler   is   a lt e r e d   d ur in g   t he   pumpi ng   p r oc e s s   to   f a c il i tate   i ts   r ota ti on   a nd   pr ov ide   the   ne c e s s a r y   powe r   f o r   f l uid   m ove me nt   [ 3] .   Vibr a ti o n   r e s ult s   f r om   t he   pu mp's   r otat iona l   mo ve men t,   whic h   c a us e s   the   i mpel ler ,   p ump   s ha f t ,   c l utch ,   a n d   oth e r   m ovin g   pa r ts   to   r o tate .   E xc e s s ive   vib r a t ion   in   the   p ump   can   lea d   to   de t r i menta l   e f f e c ts   s uc h   as   s ha f t   a nd   be a r i ng   da mage ,   no is e   ge ne r a t ion ,   de c r e a s e d   he a d   a n d   c a pa c it y ,   a nd   e ve n   lo we r   pump   e f f ic ienc y   [ 4 ] .   Util izing   pr e d icti ve   main tena nc e   a ppr oa c he s   can   he l p   take   p r e ve n ti ve   s teps   to   li m it   th e   li ke li ho od   of   a br u pt   pump   br e a k d owns .   T his   e n tails   pr e d ict ing   p os s ibl e   e ngine   ha r m   by   e xa mi ning   qua n ti f iab le   pa r a me ter s   a nd   c onduc t ing   a   c o mp r e he ns i ve   a na lys is .   Vi br a ti o n   a n a lys is   is   a   p r oa c t ive   mea s ur e   to   mi ti ga te   e x c e s s ive   vibr a ti o n   in   the   pum p.   Vi br a ti on   can   a d ve r s e l y   a f f e c t   a   p u mp's   o pe r a ti o n,   lea din g   to   nois e ,   r e du c e d   pe r f o r m a nc e ,   a nd   e ve n   ha r m   to   c r i ti c a l   c ompo ne nts   l ike   s ha f ts   a nd   be a r in gs   [ 5 ] .   Vib r a t ion   a na lys is   is   c r uc ia l   f o r   p r e dicti ng   da mage   as   it   is   a   s i gni f ica nt   t ool   f o r   id e nt if y ing   a n d   de tec t ing   mec ha n ica l   is s ue s .   By   s tudy ing   c ur r e n t   vibr a ti o n   c ha r a c te r is ti c s ,   it   is   pos s ib le   to   e va luate   e q uip ment   de ter io r a ti on   wit hou t   dis a s s e mbl y   [ 6 ] ,   [ 7 ] .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       De s igni ng  an  int e ll igent  s y s tem   for   v ibr ati on  diagn os is   of  c e ntr if ugal  w ater   …  ( W iw it   Supr ihat ini ngs i h )   4391   T he   mos t   r e c e n t   i ter a ti o n   of   v ib r a ti on   moni to r in g   e qui pmen t   e x hib it s   e n ha nc e d   c a pa b il i ti e s   a n d   a utom a ted   ope r a t ions   c om pa r e d   to   e a r li e r   mo de ls .   S p e c i f ic   de v ice s   dis pla y   an   e nt ir e   v ibr a ti o n   s pe c tr u m   on   thr e e   a xe s   c onc ur r e nt ly ,   p r ov idi n g   a   ho li s t ic   de p ictio n   of   the   ope r a ti o na l   c ha r a c ter is ti c s   of   a n y   p a r ti c ula r   mac hine .   To   e f f e c ti v e ly   ut il ize   c o ntem por a r y   vi b r a ti on   mea s u r ing   s ys tems ,   it   is   e s s e n ti a l   to   ha ve   a   ba s ic   unde r s tandi ng   of   vib r a t ion   a na lys is ,   n otw it hs ta n ding   th e   nume r ous   tec hnol ogica l   f e a tur e s   a n d   a utom a ted   f unc ti ons   they   of f e r .   Ana l yz in g   s e ve r a l   pa r a m e ter s   in   c o ll e c t ing   vib r a t ion   da ta   mi g ht   p r ov ide   h e lp f ul   knowle dge   of   the   e xa c t   d a mage   inf li c ted   on   the   e q uipm e nt .   T he r e f o r e ,   doi ng   a   t ho r oug h   a na l ys is   can   ge ne r a te   s uit a ble   r e c om menda ti ons   f or   e f f ic ient ly   ha nd li n g   e ve r y   oc c ur r e nc e   of   e quip ment   f a il ur e .   S e ve r a l   vibr a ti o n   mea s ur e ments   ins t r um e nts   do   not   pos s e s s   d iagnos t ic   i ntel li ge nc e   s k il ls ,   pa r ti c u lar ly   whe n   c las s i f yi ng   da mag e   c a us e d   by   t he   im ba lanc e   [ 8] ,   [ 9 ] .   Us e r s   mus t   ha v e   a   ba s ic   c omp r e he ns ion   of   the   f u nda men tals   of   vibr a ti o n   a na lys is   c onc e r n ing   d if f e r e nt   t ype s   of   s t r uc tu r a l   da mage .   E v e n   pr of e s s i ona ls   r e qui r e   s ig ni f ica n t   t im e   to   diagnos e   da mage   c a us e d   by   im ba lanc e .   T his   is   mainl y   a tt r ib uted   to   the   c o ns tr a ined   f unc ti o na li ti e s   of   the   e xis ti n g   t ools ,   w hich   ge ne r a l ly   pr o vide   im ba lanc e d   da ma ge   pa r a me ter s .   T he r e f or e ,   the   us e r   mus t   un de r ta ke   a   s e que nc e   of   da ta   a na l ys is   meth ods   to   a s c e r tain   t he   pr e c is e   na tur e   of   th e   da mage   t ha t   ha s   take n   plac e .   A   B a ye s ian   ne twor k   ( B N)   is   a   model   that   is   r e p r e s e nted   vis ua ll y,   de picting   p r oba bil is ti c   int e r a c ti ons   be twe e n   int e r c onne c ted   va r iable s ,   il lus tr a ti ng   c a us a l   li nka ge s   a nd   de pe nde nc ies   [ 10] [ 12] .   BN   can   o f f e r   f our   dis ti nc t   methods :   BN   de mons tr a tes   pr o f icie nc y   in   pr ope r ly   ha ndli ng   ins tanc e s   of   da ta   incomplet e ne s s   or   is s ue s .   M or e ove r ,   us ing   BN s   e na ble s   the   ga th e r ing   of   knowle dge   a bout   c a us e - a nd - e f f e c t   c or r e lations .   Ga ini ng   inf or mation   a nd   s kil ls   is   c r uc ial   f or   c omp r e he nding   the   e xtent   of   the   pr oblem   domain .   F u r t he r mor e ,   BN   can   s uppor t   the   a malga mation   of   do main   kno wle dge   a nd   da ta.   Ove r a ll ,   BN   of f e r s   a   s c ientif ica ll y   r igor ous   a nd   e f f icie nt   a ppr oa c h   to   mi ti ga te   the   is s ue   of   ove r f it ti ng   in   da ta   pr oc e s s ing.   T he   pr oc e s s   of   c ons tr uc ti n g   a   model   in   BN   c ompr is e s   two   s e pa r a te   s tage s :   th e   f ir s t   s tep   include s   e s tablis hing   the   ne twor k   s tr uc tur e .     In   c ont r a s t,   the   s ubs e que nt   s teps   e ntail   e s ti mating   the   pr oba bil i ty   va lues   a s s oc iate d   with   e a c h   node .   M AT L AB   is   a   s of twa r e   pr ogr a m   that   e na bles   th e   c ons tr uc ti on   of   BN   a lgor i thm s .   Due   to   the   s c a r c it y   of   a va il a ble   da tas e ts ,   the   nu mer ous   a dva ntage s   of   BN   as   a   de c is ion - making   tool ,   a nd   the   e ndo r s e ment   f r om   mul ti ple   s c ientif ic   jou r na ls ,   BN   wa s   c hos e n   as   the   pr e f e r r e d   method   f or   c r e a ti ng   a   diagnos ti c   s y s tem   f or   wa ter - c ooled   c e ntr if uga l   pump   e ngines   [ 13 ] ,   [ 14] .     N u m e r ou s   i n qu i r i e s   h a ve   b e e n   c on d uc t e d   in   t h is   a r e a   of   r e s e a r c h   [ 1 5 ] [1 7] .   O u r   p r e v io us   s t u dy   a l s o   d i s c us s e d   t he   de s ig n   of   an   i nt e l l ig e nt   s y s te m   to   de t e c t   t y pe s   of   i m ba l a n c e s   by   u t il i z in g   B N ,   a nd   s a ti s f a c t o r y   r e s u lt s   w e r e   o b t a i n e d   [ 1 8 ] .   T h e   da m a g e   l oc a ti o n   can   be   de t e r m in e d   by   e xa m i ni n g   t he   v ib r a t i on   s ig n a l ,   in   w h ic h   t h e   a m p l i tu d e   of   t h e   v i b r a t i o n   w i l l   be   q ua n t i f ie d .   T h e   r e s u l ts   w i l l   be   d is p la y e d   in   t h e   f r e q ue nc y   d o m a in   u t i l i z in g   t h e   f a s t   F o u r i e r   t r a ns f o r m   ( F F T )   a p p r o a c h .   T h e   s t ud y   c o n du c te d   by   C a s t e l la n os   et   al .   [ 3 ]   s p e c i f i c a l l y   e x a m in e d   t h e   a n a ly s is   of   v i b r a t i o ns   in   m o to r s   a n d   p u m ps .   T he   v i b r a t i o n   a na l ys is   wa s   p e r f o r me d   ma n ua l l y   u s in g   t h e   FFT   t e c hn o l o gy .   T h i s   m e t h o d   is   e mp l o ye d   to   a s s e s s   th e   e x te n t   of   ha r m   i n f l i c t e d   on   t h e   p um p ,   as   e v i de n c e d   by   f r e q u e nc y   s p e c t r u m   me a s u r e m e n ts .   E m p i r ic a l   da t a   in d i c a t e s   t ha t   h a r mo n i c   a m p l it u d e s   me a s u r e d   at   wh o le   n u m be r   m u l t i p le s   of   e n gi n e   s pe e d ,   p r e c is e l y   at   1,   2,   a n d   3,   c a n   be   u s e d   as   a   d e pe n da b le   s i g n a l   f o r   d e te c t i n g   m is a l i g n m e n t   i s s u e s   in   t h e   p r e s e nc e   of   v a r ia t i o ns   in   m o t o r   l e g   he i gh t .   In   a d d i t i o n ,   r e s e a r c h e r s   h a ve   e x a m in e d   c e n t r i f uga l   p u m ps   u t i l i z e d   in   c o o l in g   w a te r   s ys t e ms   to   a s s e s s   t h e   m a g n it u d e   of   v i b r a t io n - i n du c e d   h a r m .   T h e   p u m p 's   v i b r a ti on   d a t a   is   s u bs e q u e n t l y   p r o c e s s e d   u s in g   FFT   t e c h n i qu e s   to   e n a b l e   v i s u a l   e xa m i na t i o n   a nd   d e t e r mi n a t io n   of   t h e   s p e c i f i c   t y p e   of   d a m a g e   th a t   ha s   o c c u r r e d   [ 1 9 ] .   A na l ys is   of   t he   v i b r a t i o n   s pe c t r um   i n d ic a tes   t h e   p r e s e nc e   of   me c ha n i c a l   l o o s e n e s s   d a m a ge   in   t he   m o t o r   a n d   p u mp   c o mp on e n ts .   T h e   e ng i ne   c o nd i t i o n   a s s e s s me n t   is   o f t e n   c o n d u c t e d   a c c o r d i n g   to   th e   I S O   1 08 1 6 - 3   s ta n da r d ,   e nc o mp a s s in g   s p e e d   a n d   a c c e le r a t i on   m od e s .   A c c o r d in g   to   d a t a   s p e c t r u m   i n v e s t i ga t i on s ,   t he   p r i m a r y   c a u s e   of   d a m a ge   is   r o t o r   i m b a l a nc e .   W i th i n   v ib r a t io n   a na l ys is ,   e x pe r t   s ys t e ms   p r i o r i t i z e   t h e   de pe n d a b i l i ty   of   BN s   in   e f f ic i e n t l y   a d d r e s s i n g   c i r c u ms ta n c e s   t h a t   in v o l ve   u nc e r ta i n t y .   T h e   BN   m e t h o d   is   w id e l y   r e g a r de d   as   a   p r a c t ic a l   wa y   to   de v e l o p   i n t e l l i g e n t   v i b r a t i o n   de t e c t i on   a p p li c a t i o ns   [ 2 0 ] [ 2 2 ] .     O u r   p r o p os e d   r e s e a r c h   a i ms   to   p r o v i de   a   n o v e l   a p p r o a c h   f o r   c o n s t r uc t i ng   a   s ys t e m   c a p a b l e   of   d i a g no s in g   da m a g e   to   t he   P - 9 11 4 B   t y pe   wa t e r   c o o li n g   c e n t r i f u ga l   pu m p   us in g   v ib r a t io n   da t a .   We   ha ve   de v e lo p e d   a   m e th o d   to   i n te r p r e t   t h e   r oo t   me a n   s qu a r e   ( R M S )   as   a   p e r f o r ma nc e   in d i c a t o r   ba s e d   on   t he   I S O   1 0 8 16 - 3   s t a n da r d .   We   u t il i z e   a   no v e l   BN   mo d e l   to   a n a ly z e   t h e   s pe c t r um ,   e n a b li n g   it   to   m a k e   de t e r mi n a t io ns   b a s e d   on   th e   s p e c i f ic   t y p e   of   m a c h in e r y   d a m a ge .   T h i s   s t u dy   y i e l de d   a   h i g h l y   e f f ic i e n t   a p p r o a c h   t h a t   can   be   u t i l iz e d   e x p li c i t l y   f o r   d i a g no s in g   p u mp s .   T h is   r e s e a r c h   a i ms   to   a i d   i n du s tr y   p e r s o n ne l   in   e f f ic i e n t l y   a n d   a c c u r a t e ly   i d e n t i f y ing   v a r i o us   t y p e s   of   m a c h i ne   d a ma ge ,   e v e n   w i t ho u t   a   c o m p r e he n s i v e   kn o w le d ge   of   t h e   f un d a m e n ta l   p r i nc i p le s   a nd   i d e a s   of   v i b r a t io n   a n a l y s i s .   R e s e a r c h i n g   t he   u t i l i z a t i on   of   BN   to   d i a g n os e   i n d us t r ia l   m a c h i n e r y .   T h e   r e s e a r c h   f i n di n g s   c a n   p o t e n ti a l ly   s e r v e   as   a   ba s is   f o r   e s t a b l is h i ng   a   d i a g n os t i c   s ys te m   on   a   b r oa de r   s c a l e .       2.   M E T HO D   P u mp   v ib r a t io n   da ta   wa s   o bt a i ne d   t h r o ug h   th e   c o n duc t io n   of   v ib r a t io n   mea s u r e me nts .   Da ta   wa s   c ol le c t e d   us in g   t he   V ibX pe r t   II   ins t r u me nt   at   b ot h   t he   b e a r i ngs   at   t he   d r ive   e n d   ( DE )   a n d   th e   o ne   at   th e   no n -   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14,   No.   5:  Oc tober   2025 :   43 90 - 4402   4392   d r iv e   e n d   ( ND E )   p os i t io ns .   M e a s ur e m e n ts   we r e   c on d uc t e d   in   h o r i z o nta l ,   v e r t ica l ,   a n d   a x ia l   o r ien ta t io ns   on   bo th   t he   m ot or   a n d   p um p   s ides .   A f t e r   t ha t ,   t he   d a t a   p r o c e s s in g   o pe r a ti on   wa s   e xe c u ted   us in g   M A T L A B   s o f tw a r e .     2. 1.    Vib r at io n   d a t a   ac q u is it ion   Vibxpe r t   II   mea s ur e ment   ins tr uments   a r e   e mpl oye d   in   thi s   inves ti ga ti on   to   qua nti f y   pump   vib r a ti ons   a s   s hown  in  F igur e   1 .   T he   ins tr uments   us e d   to   a c quir e   vibr a ti ona l   da ta   a r e   de picte d   in   F igu r e   1( a ) .   T a ble   1   dis plays   the   s pe c if ica ti ons   of   the   Vibxpe r t   II   vibr a ti on   mea s ur ing   de vice ,   while   T a ble   2   dis plays   the   s pe c if ica ti ons   of   the   v ibr a ti on   a c c e ler omete r   s e ns or ,   whic h   a r e   6 . 142 .   F or   thi s   a na lys is ,   we   uti li z e d   a   c ooli ng   wa ter   c e ntr if uga l   pump,   de picte d   in   F igur e   1( b ) ,   a   c r uc ial   e leme nt   of   the   c ooli ng   towe r   s ys t e m.   T he   c e ntr if uga l   pump,   r otating   at   a   s pe e d   of   1 , 450   r p m ,   ha s   a   powe r   output   of   114. 4   kW .   At   PT   S AU ,   th e   f lui d   is   tr a ns f e r r e d   f r om   a   c ooli ng   towe r   to   a   he a t   e xc ha ng e r   us ing   the   P 9114B   pump .   T he   P 9114B   DE   pump   uti li z e s   a   3314 - type   a ngular   c ontac t   be a r ing,   while   the   N DE   a nd   DE - NDE   mot or   s ide   uti li z e s   a   ba ll   c us hion   in   the   6314 - type   gr oo ve .   T he   g land   pa c king   kind   is   us e d   to   s e a l   a s be s tos   r a ther   than   pr ovide   lubr ica ti on.   T he   s pe c s   f or   the   P 9114B   c e ntr if uga l   c ooli ng   wa ter   pump   a r e   dis playe d   in   T a ble   3.           ( a )   ( b)     F igur e   1 .   Vibr a ti on   mea s ur e ment   s e tup   of   c e ntr if u ga l   pump   P 9114 B ,   ( a )   VibXpe r t   II   da ta   c oll e c tor   with   s e ns or   6. 142   us e d   f or   vibr a ti on   a na lys is   a nd   ( b)   c e ntr if uga l   pump   with   labe led   mea s ur e ment   point s   at     DE - NDE   mot or   a nd   pump       T a ble   1 .   VibXpe r t   II   s pe c if ica ti on   N a me   S pe c if ic a ti on   R a nge   f r e que nc y   0.5   Hz 40   kH z   E nvi r onme nt   pr ot e c ti on   I P 65   T e mpe r a tu r e   ope r a ti ona l   0 - 50   ° C   D a ta   me mor i   128   MB   DDR   R A M   T ip e   ba te r a i   Li - io r e c har ge abl e   ( 7.3   V /5 .3   Ah 38.7   W h)   D im e ns io n   186 × 162 × 52   mm   ( L xW xH )       T a ble   2 .   Vibr a ti on   s e ns or   s pe c if ica ti on   N a me   S pe c if ic a ti on   T r a ns mi s io n   f a c to r   1 . 0   µA/m /s 2   R e s ona nc e   f r e que nc y   36   kH z   T e mpe r a tu r e   r a nge   - 40 - 100   ° C   C a s e   ma t e r ia l   S ta in le s s   s te e l   VA   1.4305   E nvi r onme nt   pr ot e c ti on   IP   65       T a ble   3 .   C e ntr if uga l   p u mp   P 9114B   s pe c if ica ti on   N a me   S pe c if ic a ti on   P ump   ty pe     C e nt r if uga l   pump   M ode l   3K   10   X   8 - 16/ 156   B r a nd   D U R C O   M A R K   III   S uc ti on   pr e s s ur e   5.5   B a r   R P M     1 , 450   P ow e r   114.4   kW       2. 2.    P r i m ar y   f a u lt   f r e q u e n c y   c om p on e n t   F r e que nc y   r e quir e ments   a nd   c omput a ti ons   a r e   c r u c ial   in   inves ti ga ti ng   mac hine   f a il ur e ,   pa r t icula r ly   be a r ing   f r e que nc ies   [ 23] .   T he   pump   uti li z e s   type   6 , 314   ba ll   be a r ings   a nd   is   a c c ompanie d   by   c ompr e he ns ive   s pe c if ica t ions .   In   ( 1 )   to   ( 4 )   dis play   the   f r e que nc ies   s pe c if ic   to   d if f e r e nt   be a r ing   c omponents ,   s uc h   as   t he   inner   a nd   outer   r a c e s ,   ba ll s   or   r oll e r s ,   a nd   c a ge s .   If   a   be a r ing   e leme nt   f r e que nc y   is   c onf ir med,   it   s igni f ies   a   be a r ing   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       De s igni ng  an  int e ll igent  s y s tem   for   v ibr ati on  diagn os is   of  c e ntr if ugal  w ater   …  ( W iw it   Supr ihat ini ngs i h )   4393   is s ue   a s s oc iate d   with   pump   da mage .   In   ( 1 )   can   be   us e d   to   c a lcula te   the   f r e que nc y   of   ba ll   pa s s e s   f r e que nc in   the   inner   r ing   ( B P F I ) .      =  120 ( 1 +  )   ( 1 )     W he r e   B D is   a   ba ll   diame ter   of   20   mm ,   P D is   a   pit c h   diame ter   of   100   mm,   In   thi s   c a s e ,   the   c ontac t   a ngle   is   0 o ,   a nd   the   mo tor   c e ntr i f uga l   pump   s pe e d   is   1 , 450   r pm   or   24 . 17   Hz .   In   ( 2 )   can   be   us e d   to   de ter mi ne   the   outer   r ing's   ba ll   pa s s   f r e que nc y   o uter   ( B P F O) .        =  120 ( 1 +  )   ( 2 )     W he r e   B N is   the   numbe r   of   ba ll   be a r ings   e qua l   to   8   ba ll   be a r ings .   F unda menta l   tr a in   f r e que nc y   ( F T F )   is   c a lcula ted   us ing   ( 3 ) .     =  120 ( 1  )   ( 3 )     M e a nwhile,   ba ll   s pin   f r e que nc y   ( B S F )   can   be   obtai ne d   f r om   ( 4 ) .     =  120 ( 1 (  ) 2 )   ( 4 )     T he   c e ntr i f uga l   pump   im pe ll e r   ha s   s ix   blade   a ngle s .   Us e   ( 5 )   to   c omput e   the   f r e que nc y   ge ne r a ted   by   t he   pump   im pe ll e r ,   i. e . ,   ba ll   pa s s   f r e que nc y   ( B P F ) .      =  60 ×    ( 5 )     In   a ddit ion   to   the   f r e que nc ies   mentioned   in   ( 1 )   to   ( 5 ) ,   a nother   s igni f ica nt   f r e que nc y   is   the   one   a s s oc iate d   with   mot or   s pinni ng .   T he   mot o r   r otation   f r e que nc y   of   21. 17   Hz   is   c omm only   r e f e r r e d   to   as   1X   a nd   can   a ls o   be   r e f e r r e d   to   as   mul ti ples ,   s uc h   as   2X,   3X ,   a nd   so   f or th.     2. 3.    Vib r at io n   a s s e s s m e n t   T he   time   domain   vibr a ti on   da ta   is   obtaine d   us ing   t he   R M S   a ppr oa c h,   as   in   ( 6 )   [ 24 ] .   T he   f ind ings   of   the   R M S   c omput a ti on   will   be   co mpar e d   a ga ins t   the   I S O   10816 - 3   s tanda r d.   T his   s tudy   a im s   to   a s s e s s   the   pump's   magnitude   a nd   s tate   of   vibr a ti on .   I S O   108 16,   as   r e f e r e nc e d   in   [ 25] ,   outl ines   s tanda r ds   f or   e v a luating   whe n   taking   r e a dings   of   vibr a ti on   leve ls   dir e c tl y   at   the   mea s ur e ment   s it e .      = 1 | | 2 = 1   ( 6 )     T h e   a bo ve   c r i te r ia   pe r ta in   to   mac hi ne   de v ice s   w it h   a   p owe r   r a t i ng   e x c e e di ng   15   kW   a n d   an   op e r a t io na l   s pe e d   r a n gi ng   f r o m   12 0   to   15 , 00 0   r e vo lu ti ons   pe r   m i nu te .   T he   I S O   1 08 16 - 3 : 20 09   s tan da r d ,   ba s e d   on   v e l oc it y   m e a s u r e men ts ,   e v a l ua tes   t he   v ib r a t io n   le ve ls   in   m a c hi ne s   w it h   a   r ot a t in g   s pe e d   e x c e e di ng   6 00   r p m .   V i br a t ion   a s s e s s m e n t   t yp ic a l ly   us e s   un it s   of   m m/ s   R M S .   S u pp os e   th e   R M S   va lu e   is   un de r   t he   s pe c i f i e d   li m it   of   4 . 5   mm /s ,   as   s ta ted   in   t he   I S O   10 81 6 - 3   g r ou p   2   s ta nd a r d   f o r   a   r i gi d   f ou nda t io n   ty pe .   In   t ha t   c a s e ,   th e   vi b r a ti on   l e v e l   of   the   p u mp   is   c ons id e r e d   a c c e pta b le .   T he r e f o r e ,   th e r e   is   no   ne e d   to   c on t in ue   wi t h   th e   s ubs e qu e n t   p r o c e du r e .   H ow e ve r ,   if   t he   vi b r a ti on   s u r pa s s e s   4 . 5   m m /s ,   it   is   ne c e s s a r y   to   e xa mi ne   a nd   id e n ti f y   t he   or i gi n   of   the   da m a g e .     2. 4 .    S ys t e m   f lowc h ar t   F igur e   2   de picts   a   de tailed   f lowc ha r t   il lus tr a ti ng   the   f low   of   a   pa r t icula r   s ys tem.   T he   BN   method   will   c a lcula te   the   pr oba bil it y   va lue   us ing   the   in put   da ta.   T his   pr oc e s s   invol ve s   s e ve r a l   s tage s ,   i nc ludi ng   s olvi ng   f or   each   da mage   s ympt om   by   f indi ng   its   p a r a mete r   va lue   a nd   c a lcula ti ng   the   pr oba bil it y   va l ue   unde r   c e r tain   c ondit ions .   Onc e   the   da ta   is   c oll e c ted,   t he   a lgor it hm   wil l   de te r mi ne   the   c ombi ne d   a nd   pos ter ior   pr oba bil it y   va lue   f or   e ve r y   f or m   of   da mage .   T he   BN   f r a mew or k   is   c ha nge d,   a nd   the   pos ter ior   pr oba bil it y   e s ti mation   is   ut il ize d   to   make   a   pr oba bil it y   inf e r e n c e   r e ga r ding   the   da mage .   BN   ut il ize s   two - wa y   pr o pa ga ti on   be twe e n   node s   that   r e c e ive   a nd   s e nd   da ta   to   pr ovide   r e lational   inf or mation   a nd   c ondit ional   pr ob a bil it ies .     In   pr a c ti c a l   a ppli c a ti ons ,   mul ti s tate   node s   a r e   c o mm only   us e d.   B a s e d   on   the   us e r 's   c ons ult a ti on,   t he y   will   r e c e ive   inf or mation   on   the   s pe c if ic   da mage   to   the   mac hine   a nd   the   pe r c e ntage   of   e r r o r s .     Us e r s   a r e   r e quir e d   to   c ompi le   da ta   in   the   f o r mat   of   mac hine   s pe c s   a nd   vibr a ti on   da ta.   T he   s ys tem   will   a na lyze   the   number s   that   make   up   the   vibr a ti on   s pe c tr um   to   ge ne r a te   in f or mation   whos e   outpu t   the   BN   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14,   No.   5:  Oc tober   2025 :   43 90 - 4402   4394   can   uti li z e .   T he   pr ovided   s pe c t r um   da ta   is   f u r th e r   a na lyze d   to   de ter mi ne   the   f r e que nc y   of   each   mac hine   c omponent.   T he   de tails   a bout   the   mac hine's   s pe c if ica ti ons   will   be   a   r e f e r e nc e   f or   f r e que nc y   c a lcula ti ons   a nd   will   be   f ine - tuned   to   matc h   the   s pe c tr um.   If   the   c omput e d   f r e que nc y   va lue   is   pr e s e nt   in   the   s pe c tr um,   it   will   s e r ve   as   e videnc e   f or   B N.   C onve r s e ly,   if   the   f r e qu e nc y   va lue   is   not   f ound   in   the   s pe c tr um,   it   will   not   pr ovide   a ny   pr oof   of   J B .   J B 's   input   da ta   is   c a tegor ize d   int o   two   dis ti nc t   kinds .   F r e que nc y   li ne s   e mpi r ica ll y   ve r if ied   by   f r e que nc y   c a lcula ti on   a r e   c las s if ied   as   input   type   1   ( tr ue ) .   T his   input   r e quir e s   that   the   f r e que nc y   a mpl it ude   be   e qua l   to   or   gr e a ter   than   2   mm /s   R M S .   How e ve r ,   if   the   da ta   doe s   not   c ontain   a   f r e que nc y   li ne   s uppor te d   by   the   c omput a ti on   or   a   f r e que nc y   a mpl i tude   va lue   of   les s   than   2   mm/s   R M S ,   it   is   c las s if ied   as   input   type   2   ( f a ls e ) .       O ve r a l l   V i br a t i on V a l ue V a l ue      S e t E vi de nc e   1 E vi de nc e   2 B a ye s i a n N e t w or ks   C om pu t a t i on I nf e r e nc e   P r oba bi l i t y D i a gnos i s  R e s ul t R e s e t F i ni s h S t a r t -   M a c hi ne   S pe c i f i c a t i on -   V i br a t i on  D a t a C or r e c t No S pe c t r um  L i ne   I de nt i f i c a t i on Y e s No No A A Y es     F igur e   2 .   S ys tem   f lowc ha r t       2. 5 .    S ys t e m   p e r f or m an c e   c alcul a t ion s   As s e s s ment   is   c onduc ted   withi n   the   f r a mew or k   of   s upe r vis e d   lea r ning.   As   the   li te r a tur e   il lus tr a tes ,   each   matr ix   r ow   de notes   an   a c tual   c las s   oc c ur r e nc e ,   while   each   c olum n   de notes   a   pr e dicte d   c las s   oc c ur r e nc e .   An   a lt e r na ti ve   s tr uc tur e   pr opos e d   in   the   a c a de mi c   li te r a tur e   e ntails   the   a li gnment   of   each   r ow   with   a nti c ipate d   c las s   e ve nts   a nd   each   c olum n   with   a c tual   c las s   e ve nts .   T his   nomenc latur e   a im s   to   e nh a nc e   the   identif ica ti on   p r oc e s s   if   the   s ys tem   inac c ur a tely   a s s igns   the   s a me   c a tegor y   to   two   dis ti nc t   gr oups ,   f r e que ntl y   lea ding   to   mi s c las s if ica ti on.   T he   e xa mi ne d   c onti nge nc y   table   c ompr is e s   two   dim e n s ions :   " a c tual"   a nd   " pr e dicte d. "   B oth   dim e ns ions   e nc ompas s   identica l   " c las s e s . "   E a c h   va r iable   in   a   c ont ingenc y   ta ble   is   a   dis ti nc ti ve   c ombi na ti on   of   c las s if ica ti ons   a nd   di mens i ons .   A   t r ue   pos it ive   ( T P )   is   a   s it ua ti on   in   whic h   the   a c tual   va lue   a nd   the   pr e diction   a r e   both   pos it ive.   A   tr ue   ne ga ti ve   ( T N )   is   a   s it ua ti on   in   whic h   both   t he   pr e c is e   number   a nd   the   pr e diction   a r e   ne ga ti ve .   A   f a ls e   pos it ive   ( F P )   is   a   s it ua ti on   in   whic h   the   p r e diction   is   pos it ive,   e ve n   though   the   t r uth   is   ne ga ti ve .   It   is   a ls o   r e f e r r e d   to   as   a   type   1   e r r or .   A   f a ls e   ne ga ti ve   ( F N )   is   a   s it ua ti on   in   whic h   the   tr uth   is   pos it ive,   but   the   pr e diction   is   ne ga ti ve .   It   i s   a ls o   r e f e r r e d   to   as   a   type   2   e r r o r .   S ys tem   pe r f or manc e   is   e va luate d   by   c a lcula ti ng   a c c ur a c y,   p r e c is ion,   s e ns it ivi ty   ( or   r e c a ll ) ,   s pe c if icity,   a nd   F - s c or e .   In   ( 7 )   can   be   us e d   to   c a lcu late   the   pr e c is ion   of   the   s ys tem's   pr e diction   f indi ng s :       =  +   +  +  +    ( 7 )     In   ( 8 )   is   us e d   to   de ter mi ne   the   s ys tem's   pe r f or manc e ,   whic h   is   e xpr e s s e d   as   the   r e c a ll   va lue   or   s e ns it iv it y.       =   +    ( 8 )     De ter mi ne   the   s ys tem's   pr e c is ion   in   f o r e c a s ti ng   the   s pe c if ic   type   of   mac hine   da mage   by   u ti li z ing   ( 9 ) .        =   +    ( 9 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       De s igni ng  an  int e ll igent  s y s tem   for   v ibr ati on  diagn os is   of  c e ntr if ugal  w ater   …  ( W iw it   Supr ihat ini ngs i h )   4395   T he   s pe c if icity   pa r a mete r s   a nd   F - s c or e   a r e   c omput e d   us ing   ( 10 )   a nd   ( 11 ) ,   r e s pe c ti ve ly.         =   +    ( 10 )     F -  = 2  2  +  +    ( 11 )       3.   RE S UL T S   AND   DI S CU S S I ON   T his   int e ll igent   s ys tem   s pe c if ica ll y   int e nds   to   de t e c t   vibr a ti ons   in   c e ntr if uga l   pumps   by   a na lyzing   s pe c tr um   da ta.   T his   can   potentially   mi nim ize   the   r e quir e ment   f o r   p r of e s s ional   indi viduals   to   be   inv olved   in   the   diagnos is   pr oc e s s .   A   s ophis ti c a ted   tec hnique   w a s   de ve loped   to   de tec t   c e ntr i f uga l   vib r a ti ons   by   e x a mi ning   f r e que nc y   li ne s   in   the   s pe c tr um   us ing   a   pr e - e s tabli s he d   knowle dge   ba s e .   Us e r s   can   e f f icie ntl y   a nd   e f f or tl e s s ly   a c c e s s   s ophis ti c a ted   s y s tems   to   a s c e r tain   c e ntr if uge   c ondit ions   pr ompt ly .       3. 1.    T e s t   d at a   c oll e c t ion   of   m e as u r e m e n t   r e s u lt s   T h e   in te l li ge nt   s ys te m   un de r w e n t   tes t in g   ut i li z i ng   t r a in i ng   da ta ,   inc l ud in g   s pe c t r u m   da ta ,   DE - ND E   p ha s e   be a r i ng   d i f f e r e nc e s ,   a n d   ve r ti c a l   ho r iz on ta l   p ha s e   d if f e r e nc e s .   T he   tes t   d a t a   c o mp r is e s   20   s e ts ,   e a c h   c on ta in in g   m is a l i gn me nt   da ma ge   da ta ,   s ta t ic   un ba la nc e d   da mag e   da ta ,   dy na mi c   u nb a l a nc e d   da mag e   da ta ,   l o os e n e s s   da ma ge   da t a ,   c a vi ta ti on   da ma ge   da ta ,   a nd   be a r in g   d a ma ge   da ta .   A   m a x i mu m   of   1 20   s a mp les   c a n   be   g a t he r e d   to   e v a l ua te   the   e f f ica c y   of   th e   de ve lo pe d   in te l li ge nt   s ys t e m   a pp li c a ti on .   T e s t   d a t a   ge ne r a t io n   i n vo lv e s   u t il iz in g   p um p   f r e q ue nc y   va l ue s ,   b e a r i ng   f r e qu e n c y   va lu e s ,   B F P   f r e qu e nc y   v a l ue s ,   vi b r a ti on   di a g nos i s   c h a r ts ,   a nd   I S O   10 81 6 - 13   [ 25 ] .   In   a d di t io n ,   t e s t   da ta   w e r e   ga th e r e d   f r om   th e   P 91 1B   c oo li ng   wa te r   p um p .   H e r e   a r e   s o me  e xa mp les   o f   s pe c t r um   d a t a   us e f o r   t e s t i ng   i nt e l li g e n s ys te ms .   F i gu r e   s ho ws   th e   f a u lt   i nd ic a t io o f   F F T   r e s ul ts ,   F i gu r e   3 ( a )   de p icts   a   s pe c t r u m   da ta   gr a ph   i l lus t r a t i ng   th e   e f f e c ts   of   im ba lan c e   da ma ge .   T h e   gr a p h   i n di c a t e s   a   s ig ni f ica nt   m a g ni tu de   at   a   f r e q ue nc y   of   2 4 . 17   Hz ,   c o r r e s po nd i ng   to   o ne   r e v ol u ti on   pe r   m inu te   of   t he   c e n t r i f uga l   p u mp .   A c c or d in g   to   s o u r c e s ,   s in gl e   h ig h   a mp l it ud e   is   dis t in gu is h in g   f e a tu r e   of   u nb a l a nc e d   da ma ge .   F igur e   3( b )   p r e s e nts   a   s pe c tr a da ta  g r a ph  that   de mons tr a tes   the  oc c ur r e nc e   of   c a vit a ti on  da mage T he   gr a ph   dis plays   a   c ons picuous   pe a with   a   l a r ge   magnitude  a t   a   f r e que nc y   of   145  Hz ,   s ix   ti mes   the  r otational  s pe e or   f r e que nc a whic the   blade s   of   a   c e ntr if uga pump   pa s s   by.   T he   gr a ph  il lus tr a tes   that   c a vit a ti on  da mage   in  c e ntr i f uga pumps   is   c ha r a c t e r ize by  a   s igni f ica nt   a mpl it ude   a t   ti mes   the  r e volut ions   pe r   mi nute  ( R P M ) .   F igur e   3( c )   pr e s e nts   a   s pe c tr u gr a ph  il lus tr a ti ng  the  e xtent  of   da mage   to  the  lo os e ne s s   of   the  be a r ing  hous ing   or   f ounda ti on .   T he   gr a ph   e xhi bit s   notable   pe a ks   a 12 . 08,   24 . 17,   48. 33 ,   a nd   72. 5   Hz .   T he   f r e que nc ies   a r e   0. 5,   1,   2,   a nd  ti mes   the  R P M .   An   e leva ted  pe a in  thi s   f r e que nc s igni f ies   a is s ue   with  the   f ounda ti on  or   be a r ing.   T he   pr e s e nc e   of   s igni f ica nt  pe a ks   a 1X,   2X,   a nd  3X  va lues   s ugg e s ts   th e   e xis tenc e   of   mi s a li gnm e nt  is s ue s   [ 23] ,   [ 26 ] [ 27 ] .   F igu r e   3 ( d)   pr e s e nts   a   s pe c tr ogr a il lus tr a ti ng  the  pr e s e nc e   o f   be a r ing   da mage .   T he   g r a ph  e xhibi ts   notable   pe a ks   a t   9. 6 7,   58 ,   72. 5 ,   a nd   115. 97   Hz   f r e que nc ies .   T he   f r e que nc ies   mentioned  a r e   F T F ,   B S F ,   B P F O ,   a nd  B P F I .   I f   t he   magnitude  of   a ny  o f   the  F T F ,   B S F ,   B P F O,   or   B P F I   incr e a s e s   s igni f ica ntl y,   it   s ugge s ts   a   pr oblem  with   t he   be a r ing  [ 23 ] .             ( a )   ( b)           ( c )   ( d)     F igur e   3 .   F a ult   indi c a ti on   of   F F T   r e s ult s   of   ( a )   unb a lanc e ,   ( b)   c a vit a ti on,   ( c )   loos e ne s s ,   a nd   ( d)   be a r in g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14,   No.   5:  Oc tober   2025 :   43 90 - 4402   4396   3. 2.     B aye s ian   n e t wor k   m od e li n g   T he   de s ign   ou tcome s   of   the   B w il s e r ve   a s   a   be nc hma r f o r   de ve lo pin i ntel li ge nt  s ys tem   a ppli c a ti o ns ,   a s   de picte d   in   F igu r e   4 .   T he   B N   is   s t r uc t ur e d   on   t hr e e   hie r a r c hica l   laye r s .   T he   ini ti a s tage   c omp r is e s   a   s e t   o f   c ha r a c te r is t ics   tha t   r e s u lt   i n   de t r i men tal   e f f e c ts   on   the   p ump .   T he   f ol lowi ng   is   a   c lar if ica ti o n   pr ov ided   in   T a ble   4.   T he   s e c ond - le ve l   a r r a nge me nt   c om pr is e s   the   f a c to r s   tha t   r e s ult   in   ha r m ,   wh ic a r e   t he   s a me  pa r a mete r s   th a t   p r od uc e   da mage   a t   lev e l   1.   T a b le   5   de pic ts   the   or ga niza ti o n   a t   the   s e c o nd   leve l .   Addit iona ll y ,   the   s e c on l e ve l   is   de te r m ined   us in vi br a ti o d iagn os ti c s ,   w hich   a na lyze s   the   c ha r a c ter is ti c s   r e s pons i ble   f or   t he   da mage   ident if ied   in   b oth   t he   f i r s a nd   s e c o nd   leve ls ,   a s   out li ne in   T a ble   6 .         B e d a P h a seH V B e d a P h a se D e N d e 1X 2X 3X 0 . 5 X B P F I F T F B P F O B S F B P F BF H a r m o S t a t i c U n b a l a n c e D y n a m i c U n b a l a n c e M i sAl i g n m en t L o o sen e ss B e a r i n g C a v i ta ti o n     F igur e   4 .   BN   a r c hit e c tur e       T a ble   4 .   P r io r   p r oba bil it y   N ode   D e s c r ip ti on   1X   W he n   th e   a mpl it ude   is   la r ge ,   a nd   th e   f r e que n c y   is   1X   2X   W he n   th e   a mpl it ude   is   la r ge ,   a nd   th e   f r e que n c y   is   2X   3X   W he n   th e   a mpl it ude   is   la r ge ,   a nd   th e   f r e que n c y   is   3X   0.5X   W he n   th e   a mpl it ude   is   la r ge ,   a nd   th e   f r e que n c y   is   0.5X   B e da P has e HV   D if f e r e nt   pha s e   be a r in gs   DE   a nd   NDE   B e da P has e D e N de   D if f e r e nt   hor iz ont a l   a nd   ve r ti c a l   pha s e s   B P F I   O c c ur s   w he n   th e   ma gni tu de   is   e le va te d   at   th e   B P F I   f r e que nc y   B P F O   O c c ur s   w he n   th e   ma gni tu de   is   e le va te d   at   th e   B P F O   f r e que nc y   B S F   O c c ur s   w he n   th e   ma gni tu de   is   e le va te d   at   th e   B S F   f r e que nc y   F T F   O c c ur s   w he n   th e   ma gni tu de   is   e le va te d   at   th e   F T F   f r e que nc y   B P F   O c c ur s   w he n   th e   ma gni tu de   is   e le va te d   at   th e   B P F   f r e que nc y       T a ble   5 .   C ondit ional   pr oba bil it y   1   N ode   D e s c r ip ti on   H a r mo   H a r moni c s   w it h   pa r a me te r s   1X ,   2X ,   3X   BF   B e a r in g   F r e que nc y   w it h   s ympt oms   of   B P F I ,   B P F O ,   B S F ,   F T F       T a ble   1 .   C ondit ional   pr oba bil it y   2   N ode   P a r a me te r   S ta ti c unba la nc e   B e da P has e HV,   B e da P has e D e N de ,   1X ,   C ondi ti ona l   D yna mi c unba la nc e   B e da P has e HV,   B e da P has e D e N de ,   1X ,   C ondi ti ona l   M is a li ngme nt   1X ,   2X ,   3X ,   C ondi ti ona l   L oos e ne s s   0.5X ,   1X ,   H a r mo   B e a r in g   H a r mo,   BF   C a vi ta ti on   H a r mo,   B P F       3. 3 .    Re c ogn it ion   of   in p u t   d at a   T he   int e ll igent   s ys tem   identif ies   input   da ta   va lues   by   e s tablis hing   their   va lue   bounda r ies ,   including   the   ove r a ll   vibr a ti on   va lue   in   R M S ,   f r e que nc y   s pe c tr um   da ta,   DE   ND E   pha s e   dif f e r e nc e   va l ue s ,   a nd   hor izonta l   a nd   ve r ti c a l   pha s e   dif f e r e nc e   va lues .   T he   R M S   va lue   a s s e s s e s   the   pump's   c ondit ion   a c c or ding   to   I S O   10816 - 3.   T a ble   7   p r ovides   a   c ompr e he ns ive   r e c or d   of   the   vibr a ti on   leve ls   obs e r ve d   in   c e ntr if uga l   pumps .   T he   f r e que nc y   s pe c tr um   da ta   identi f ica ti on   p r oc e s s   is   e mpl oye d   to   a na lyze   a mpl it ude   va lues   a n d   e xtr a c t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       De s igni ng  an  int e ll igent  s y s tem   for   v ibr ati on  diagn os is   of  c e ntr if ugal  w ater   …  ( W iw it   Supr ihat ini ngs i h )   4397   f r e que nc y   da ta   va lues ,   s uc h   as   1X,   2X ,   3X ,   0 . 5X,   B P F ,   a nd   be a r ing   f r e que nc ies .   T he   da mag e   to   the   c e ntr if uga l   pump   can   be   de ter mi ne d   by   c a lcula ti n g   the   pr ior   p r oba bil it y   a nd   c ondit ional   p r oba bil it y   ba s e d   on   the   identif ied   f r e que nc y.   T a ble   8   c ontains   the   s pe c if ica ti ons   f or   identif ying   vib r a ti on   s pe c tr um   da ta.   T he   mi nim a l   va lue   indi c a tes   that   the   s ys tem   will   not   g e ne r a te   e videnc e   f or   BN   unles s   the   a mpl it ude   s ur p a s s e s   the   s pe c if ied   mi nim um   th r e s hold,   as   outl ined   in   T a ble   8.       T a ble   7 .   Ove r a ll   vib r a ti on   a s s e s s ment   O ve r a ll   V ib r a ti on   V a lu e   in   R M S   M a c hi ne   c ondi ti on   0   mm/s   to   < = 1.4   mm/s   G ood   c ondi ti on   > 1.4   mm/s   to   < = 2.8   mm/s   L ong - te r m   ope r a ti on   is   s ti ll   pe r mi tt e d   > 2.8   mm/s   to   < = 4.5   mm/s   S hor t - te r m   ope r a ti on   is   s ti ll   pe r mi t te d   > 4.5   mm/s   S to p   ope r a ti on;   vi br a ti on   w il l   c a us e   da ma ge       T a ble   8 .   Vibr a ti on   s pe c tr um   da ta   a s s e s s ment   F r e que nc y   ( H z )   M in im um   a mpl it ude   ( mm /s )   1X   ( 24.17)   2   2X   ( 48.33)   1   3X   ( 72.50)   1   0.5X   ( 12.08)   0.5   B P F I   ( 115.97)   0.3   B P F O   ( 77.31)   0.3   B S F   ( 58)   0.3   F T F   ( 9.66)   0.3   B P F   ( 9.66)   0.5       3. 4 .    Dif f e r e n t   p h as e   DE - NDE   an d   H - V   a s s e s s m e n t   T he   identi f ica ti on   of   DE   NDE   pha s e   dif f e r e nc e   va lues   a nd   hor izonta l   a nd   ve r ti c a l   pha s e   d if f e r e nc e s   is   us e d   to   a s c e r tain   s tatic   a nd   dyn a mi c   unba lanc e .   If   the   pha s e   dif f e r e nc e   be twe e n   the   DE   a nd   NDE   is   withi n   the   r a nge   of   ± 30º ,   it   indi c a tes   the   pr e s e nc e   of   s tatic   unba lanc e .   If   the   d is pa r it y   be twe e n   the   DE   a nd   NDE   is   gr e a ter   than   30º ,   it   s ugge s ts   the   pr e s e nc e   of   dyna mi c   unba lanc e .   A   ph a s e   dif f e r e nc e   of   90 º ± 30º   be t we e n   the   ve r ti c a l   a nd   hor izonta l   s ides   of   the   be a r ing   indi c a tes   a   s igni f ica nt   li ke li hood   of   im ba lanc e .   A   pha s e   dif f e r e nc e   be twe e n   the   ve r ti c a l   a nd   hor izonta l   s ides   of   the   be a r ing   that   f a ll s   outs ide   the   r a nge   of   90º ± 30º   s ugge s ts   a   low   pr oba bil it y   of   im ba lanc e   da mage .     3. 5 .    B aye s ian   n e t wor k   p r ob ab il i t y   T he   M icr os of t   be li e f   ne twor k   ge ne r a tes   p r oba bil it ies ,   s e r ving   as   a   f r a mew or k   f or   de ve lopi ng   int e ll igent   s ys tem   a ppli c a ti ons   with   M AT L AB .   P r oba bil it y   is   de r ived   f r om   the   c ondit ional   pr oba bil i ty   table   ( C P T ) .   T he   C P T   dis plays   the   li ke li hood   of   a   s pe c if ic   c ondit ion   ha ppe ning,   given   that   c e r tain   c ondit ions   a r e   s a ti s f ied.   T he   pr oba bil it y   of   diagnos ing   vibr a ti o n   in   c e ntr i f uga l   pumps   can   be   s hown   in   T a ble s   9   to   1 3 .     T a ble   9   dis plays   the   C P T   of   s tatic   unba lanc e d   da mage .   T he   P 9114B   c ooli ng   wa ter   pump   da mage   c a us e d   by   s tatic   unba lanc e   is   a f f e c ted   by   the   pha s e   dis c r e p a nc ies   be twe e n   the   DE   a nd   ND E ,   both   hor izont a ll y   a nd   ve r ti c a ll y,   a nd   by   high   a mpl it ude   at   a   pa r ti c ul a r   f r e que nc y.   T he   g r e a tes t   li ke li hood   oc c ur s   w he n   the   dif f e r e nc e   in   pha s e   be twe e n   DE   a nd   NDE   a nd   the   dif f e r e nc e   in   pha s e   be twe e n   H   a nd   V   a r e   c ons t a nt,   a nd   ther e   is   a   s igni f ica nt   a mpl it ude   at   the   f r e que nc y   of   1X,   pr ovided   that   the   a mpl it ude   at   1X   is   lar ge r   tha n   at   2X.     T a ble   11   pr e s e nts   the   C P T   r e s ult s   f o r   loos e ne s s   da mage .   T he   da mage   c a us e d   by   loos e ne s s   in   c e ntr if uga l   pumps   is   a f f e c ted   by   ha r moni c   wa ve s ,   pa r ti c ular ly   thos e   with   high   a mpl it ude   at   0. 5   a nd   1   time   the   main   f r e que nc y.   T he   g r e a tes t   li ke li hood   oc c ur s   whe n   ha r moni c   wa ve s   ( Ha r mo)   ha ve   a   high   a m pli tude   at   f r e que nc ies   of   0. 5X   a nd   1X .   T he   C P T   f or   mi s a l ignm e nt   da mage   is   dis playe d   in   T a ble   11 .   M is a li gnment   da mage   in   c e ntr if uga l   pumps   is   dis ti nguis he d   by   s igni f ica nt   a mpl it ude s   oc c ur r ing   at   the   f un da menta l   f r e que nc y   a nd   its   ha r moni c s ,   including   twice   a nd   thr e e   ti mes   the   f r e que nc y.   Additi ona ll y ,   t he r e   a r e   c ondit ional   f a c tor s   that   mi ght   in f luenc e   the   e xtent   of   the   da mage .   T he   maximum   l ikelihood   oc c ur s   whe n   the   a mpl it ude   is   e leva ted   at   f r e que nc i es   of   1X ,   2X ,   a nd   3X,   with   the   a mpl it ude   at   1X   be ing   s maller   th a n   that   at   2X.   T a ble   12   dis plays   the   C P T   ( c a vit a ti on   da mage )   va lues .   T he   e xtent   of   c a vit a ti on   da mage   to   ma c hines   is   de ter mi ne d   by   the   high   a mpl it ude   of   the   pump's   B P F   a nd   ha r moni c   wa ve s .   T he   maximum   li ke li ho od   oc c ur s   whe n   the   a mpl it ude   is   e leva ted   at   the   ba ndpa s s   f i lt e r 's   f r e que nc y,   a nd   s e ve r a l   ha r moni c   wa ve s   a r e   pr e s e nt.   T a ble   13   dis plays   the   C P T   f o r   be a r ing   f a il ur e .   T he   oc c ur r e nc e   of   be a r ing   da mage   in   c e nt r if uga l   pumps   is   a f f e c ted   by   high   a mpl it ude s   of   s pe c if ic   be a r ing   f r e que nc ies ,   pa r ti c ular ly   B P F I ,   B P F O ,   B S F ,   F T F ,   a nd   ha r moni c   wa ve s .   T he   maximu m   l ikelihood   oc c ur s   whe n   the   a mpl it ude   is   e leva ted   at   the   f r e que nc y   a s s oc iate d   with   the   be a r ing   a nd   other   ha r moni c   wa ve s   a r e   p r e s e nt.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2252 - 8938   I nt  J   Ar ti f   I ntell Vol.   14,   No.   5:  Oc tober   2025 :   43 90 - 4402   4398   T a ble   9 .   P r oba bil it y   of   dyna mi c   unba lanc e   P a r e nt   node ( s )   D yna mi c   unba la nc e   B e da P ha s e D e N de   B e da P ha s e H V   1X   Y e s   No   B a r   c ha r ts   S ta ti c   S ta ti c   Y e s   0.3   0.7   |||||||||||||||   No   0.1   0.9   |||||   D yna mi c   Y e s   0.7   0.3   |||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.2   0.8   ||||||||||   D yna mi c   S ta ti c   Y e s   0.7   0.3   |||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.2   0.8   ||||||||||   D yna mi c   Y e s   0.9   0.1   |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.3   0.7   |||||||||||||||       T a ble   10 .   P r oba bil it y   of   l oos e ne s s   P a r e nt   node ( s )   M is a li gnme nt   1X   2X   3X   Y e s   No   B a r   c ha r ts   Y e s   Y e s   Y e s   0.95   0.05   |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.85   0.15   ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   Y e s   0.7   0.3   |||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.1   0.9   |||||   No   Y e s   Y e s   0.3   0.7   |||||||||||||||   No   0.1   0.9   |||||   No   Y e s   0.1   0.9   |||||   No   0.0   1.0         T a ble   11 .   P r oba bil it y   of   m is a li gnment   P a r e nt   node ( s )   M is a li gnme nt   1X   2X   3X   Y e s   No   B a r   c ha r ts   Y e s   Y e s   Y e s   0.95   0.05   |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.85   0.15   ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   Y e s   0.7   0.3   |||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.1   0.9   |||||   No   Y e s   Y e s   0.3   0.7   |||||||||||||||   No   0.1   0.9   |||||   No   Y e s   0.1   0.9   |||||   No   0.0   1.0           T a ble   12 .   P r oba bil it y   of   c a vit a ti on   P a r e nt   node ( s )   C a vi ta ti on   B P F   H a r mo   Y e s   N o.   B a r   c ha r ts   Y e s   Y e s   0.9   0.1   |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   N o.   0.85   0.15   ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   N o.   Y e s   0.4   0.6   ||||||||||||||||||||   N o.   0.1   0.9   |||||     T a ble   13 .   P r oba bil it y   of   b e a r ing   P a r e nt   node ( s )   B e a r in g   H a r mo   BF   Y e s   No   B a r   c ha r ts   Y e s   Y e s   1.0   0.0   ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.3   0.7   |||||||||||||||   No   Y e s   0.95   0.05   |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||   No   0.0   1.0             3. 6 .    I n t e ll igen t   s ys t e m   d e s ign   r e s u lt s   T he   c ons tr uc ti on   of   an   int e ll igent   s ys tem   a ppli c a ti on   c omm e nc e s   by   int e gr a ti ng   a   pr ogr a m   that   a ll ows   input   of   da ta   va lues   a nd   da mage   pr oba bi li ti e s .   P r og r a mm ing   is   c onduc ted   with in   the   L iv e   E dit or   s ubmenu   of   the   M AT L AB   s of twa r e .   T he   a ppli c a ti on's   us e r   int e r f a c e   include s   ins tr uc ti ons   f or   u s ing   the   a ppli c a ti on,   a   s pe c tr um   gr a ph   pa ne l   f o r   dis playing   the   f r e que nc y   s pe c tr um,   an   input   da ta   pa n e l,   a   pa ne l   f or   dis playing   diagnos is   r e s ult s   f or   f a il ur e   types   that   o c c ur   mor e   than   50%   of   the   time   ba s e d   on   the   e nter e d   input   da ta,   a nd   a   mac hine   c ondit ion   pa ne l   that   s hows   the   mac hine's   c ondit ion   ba s e d   on   the   R M S   va lue.   Up on   e ntr y,   a   gr a ph   il lus tr a ti ng   the   li ke li hood   of   f a il ur e   is   pr e s e nted,   de picting   the   pe r c e ntage   pr oba bil it y   of   da mage   or   malf unc ti on.   T he   a ppli c a ti on   a ls o   c ontains   mul ti ple   c omm a nd   butt ons .   T he   ins e r t   s pe c tr um   butt o n   input s   vibr a ti on   s pe c tr um   da ta.   T he   s tar t   but ton   ini ti a te s   the   diagnos is   p r oc e dur e .   T he   r e s e t   butt on   r e s t or e s   the   int e ll igent   s ys tem   a ppli c a ti on   to   i ts   or igi na l   s tate ,   as   de picte d   in   F igur e   5.           F igur e   5 .   I ntell igent   s ys tem   a ppli c a ti on   dis play   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I nt  J   Ar ti f   I ntell     I S S N:   2252 - 8938       De s igni ng  an  int e ll igent  s y s tem   for   v ibr ati on  diagn os is   of  c e ntr if ugal  w ater   …  ( W iw it   Supr ihat ini ngs i h )   4399   3. 7 .    S ys t e m   t e s t   r e s u lt s   Onc e   the   int e ll igent   s ys tem   de s ign   is   f ini s he d,   the   s ubs e que nt   s tage   invol ve s   tes ti ng   the   de ve loped   int e ll igent   s ys tem   a ppli c a ti on.   I ntelli ge nt   s ys tem   a ppli c a ti on   tes ti ng   is   c onduc ted   to   ve r i f y   that   the   s ys tem   de ve loped   a li gns   with   the   r e f e r e nc e s ,   a na lys is ,   a nd   de s ign   outcome s .   W it hin   thi s   pha s e ,   c ompr e he ns ive   tes ti ng   will   be   c onduc ted   on   each   va r iant   of   da mage d   input   da ta.   S ubs e que ntl y,   the   diagnos ti c   outcome s   ge ne r a ted   by   the   int e ll igent   s ys tem   a ppli c a ti on   w il l   be   juxt a pos e d   with   the   manua l   diagnos is ,   e na bli ng   the   a s s e s s ment   of   the   e f f ica c y   of   the   de ve loped   s ys tem.   T we nty   tes ts   we r e   c onduc ted   f or   each   type   of   da mage ,   us ing   dif f e r e nt   s pe c tr um   va r iants ,   ove r a ll   v ibr a ti o n   va lues ,   DE - NDE   pha s e   dif f e r e nc e   va lues ,   a nd   h or izonta l - ve r ti c a l   pha s e   va lues .   T he   objec ti ve   of   c on duc ti ng   diver s e   tes ti ng   is   to   a s s e s s   the   e f f icie nc y   of   the   in telli ge nt   s ys tem   a ppli c a ti on   unde r   dif f e r e nt   types   of   da mag e   s c e na r ios   on   the   P 911B   c ooli ng   wa ter   c e ntr i f uga l   pump.   F igur e   6   s hows   a   gr a ph   dis playing   tes ti ng   us i ng   input   da ta   on   dyna mi c   unba lanc e d   da mage .     T he   input   da ta   c ons is ts   of   an   R M S   va lue   of   4. 39   mm /s ,   a   DE   NDE   pha s e   of   83 º ,   a   ve r ti c a l - hor izonta l   pha s e   of   140 º ,   a nd   a   f r e que nc y   s pe c tr um   with   high   a mpl i tude   at   1   r pm .   T he   s ys tem   ge ne r a tes   a   diagnos is   in dica ti ng   a   dyna mi c   unba lanc e d   pr oblem   with   a   90 %   li ke li hood   a nd   a ll ows   f or   s hor t - ter m   op e r a ti ona l   r e c omm e nda ti ons .   T e s ti ng   wa s   c a r r ied   out   to   ve r if y   that   the   in telli ge nt   s ys tem   wa s   ope r a ti ng   a c c or di ng   to   its   de s ign   a nd   to   e va luate   the   pe r f or manc e   of   the   s mar t   s ys tem   in   diagnos ing   the   c ondit ion   of   the   c e ntr if uga l   pump.   T e s ti ng   of   the   in telli ge nt   s ys tem   p r oduc e d   120   da ta.   Af ter   tes ti ng   is   c ompl e te ,   the   da ta   is   a na lyze d   to   e va luate   the   qua li ty   of   the   s mar t   s ys tem   that   ha s   be e n   c r e a ted.   T he   tes t   r e s ult s   we r e   pr oc e s s e d   with   the   he lp   of   the   c onf us ion   matr ix   method,   as   s e e n   in   F igur e   7.           F igur e   6 .   I ntell igent  diagnos is   model  tes ti ng  outpu f or   a   c ooli ng‑ wa ter   c e ntr if uga l   pump           F igur e   7 .   C onf us ion‑ matr ix   e va luation  o f   the  p r op os e f a ult diagnos is   model  on  the   tes s e ( n = 120)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.