智能自动化技术在仪器仪表和测量中的应用
HC加热网络1、在改善仪器结构和性能中的应用
首先，智能自动化技术为仪器仪表和相关领域的应用开辟了广阔的前景。使用智能软件和硬件，每台仪器或仪表都可以随时准确地分析和处理当前和以前的数据信息，并适当地从低，中和高水平抽象出测量过程，以改善现有的测量系统。仪器扩展了传统测量系统的功能，例如使用智能技术（例如神经网络，遗传算法，进化计算和混沌控制）来使仪器实现高速，高效，多功能，高移动性和其他表现。
其次自动测量设备，诸如微处理器和微控制器之类的微芯片技术还可以用于分散式系统的不同仪器中，以设计模糊控制程序，设置各种测量数据的临界值以及使用基于模糊规则的模糊推理技术。对事物的各种模糊关系做出各种类型的模糊决策。它的优点是不需要建立受控对象的数学模型，也不需要大量的测试数据。只需根据经验总结适当的控制规则，应用芯片的离线计算，现场调试，即可根据我们的需求和准确性生成准确的数据。及时分析和控制操作。
尤其是在传感器测量中，智能自动化技术的应用更加广泛。使用软件来实现信号滤波，例如快速傅立叶变换，短时傅立叶变换，小波变换等技术，是简化硬件，提高信噪比并改善动态特性的有效途径。传感器。但是，有必要确定传感器的动态数学模型，并且高层滤波器的实时性能较差。使用神经网络技术，可以实现高性能的自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络技术强大的自学习，自适应，自组织功能，关联和记忆功能，以及非线性和复杂关系的输入和输出之间的黑盒映射特性，无论适用性和快速的实时性能。两者都将大大超出复杂的功能公式，并且可以充分利用多传感器资源来全面获得更准确和可信的结论。其中，实时和非实时，快速变化和缓慢变化的，模糊的和确定性的数据信息可能相互支持或相互矛盾。此时，提取并融合对象特征，直到做出最终决定，并做出正确的判断。会成为难点。因此，神经网络或模糊逻辑将成为最有价值的方法。例如，气体传感器阵列用于识别混合气体。在信号处理方法中，可以使用自组织映射网络和BP网络的组合首先进行分类，然后再识别组件，这将传统方法的全过程拟合转换为分段仿真。共同降低算法的复杂度，提高识别率。再例如，检测和识别食物味道信号的困难曾经是研发部门的主要障碍。如今，小波变换可用于数据压缩和特征提取，然后将数据输入经过遗传算法训练的模糊神经网络中，从而大大提高了简单复合风味的识别率。再例如，在评估织物的质量，使用柔性操纵器处理触觉信号以及机器故障诊断领域中，智能自动化技术也取得了许多成功的例子。
2、在虚拟仪器结构设计中的应用
仪器，测量技术和计算机技术的结合，不仅极大地提高了测量精度和智能自动化水平，尤其是虚拟仪器及其硬件和网络系统资源程序的计算机硬件软化和软件模块化的快速发展。仪器统一，优化的性能配置为快速提高仪器的智能水平创造了越来越优越的条件。
在仪器的结构设计中，仪器制造商通常以源代码的形式为用户提供用于智能虚拟仪器的即插即用仪器驱动程序。为了简化最终用户的操作和开发过程，不断提高操作效率，并且为了提高编程质量和编程灵活性，相关的仪器制造商在VXI即插即用的基础上制定了一套新的智能仪器驱动程序软件规范。发挥总线仪器驱动程序标准，并在虚拟仪器结构和性能上进行了以下几个方面的改进。
首先，考虑到用户的直觉，易用性和最大化的工作效率，并保持原始的VXI总线即插即用标准高级编程接口以提供相同的函数调用格式。
其次，在最新的Labwindows / CVI5.0内置开发工具的基础上，采用智能方式，可以在人为的作用下自动生成智能虚拟仪器（IVI）的仪器驱动程序代码。计算机交互。它不仅简化了大量的编程工作量，而且统一了驱动程序代码的编程结构和样式，极大地方便了不同级别用户的使用和维护。
同样，一系列智能方法被应用于识别，跟踪和管理所有各种仪器状态和设置，以便用户可以直接访问所有低级设置，并且通过智能状态管理，用户可以“测试和开发”根据他们的需要。随意在两种模式和“正常运行”之间切换。在“测试和开发”模式下，驱动器可以智能地自动完成一系列状态检查，以帮助发现各种编程错误。当程序调试正常使用时，用户可以切换到“正常运行”模式，以使驱动程序软件高速运行。这不仅保证了仪器的安全性和可靠性，而且使软件可以随时处于高速运行状态，从而尽可能提高其运行效率。
此外，由于使用了各种智能方法，驱动程序可以实现多线程同时安全操作和多线程并行测试；同时，驱动程序还具有强大的仿真功能，无需连接实际仪器即可使用它，而无需开发测试程序。
最后一个功能是驱动操作仅与测试功能有关，与仪器使用的接口总线模式无关。仅使用初始化函数InitwithOptions来区分仪器接口总线和区域的不同用途。
简而言之，由于虚拟仪器使用了一系列智能自动化方法，因此它完全改变了以前的VXI总线即插即用标准仪器驱动程序。操作效率低，编程结构和风格不一致，编程困难，质量低，工作量大。使用和维护麻烦等一系列缺陷，从而在高效，高质量，安全，可靠，易用，灵活的条件下实现全面统一的运行，显示了智能自动化技术在虚拟环境中的快速发展。仪器和整个仪器行业。深远的影响。
3、在仪器仪表网络中的应用
仪器和计算机一旦形成网络自动测量设备，便可以使用智能软件和硬件（例如模式识别，神经网络自学习，自适应，自组织和关联存储功能）充分发挥灵活性各种联机的呼叫和合理配置电脑和仪器的各自资源特征和潜力产生了1 + 1> 2的综合优势。例如，现在可以使用连接到Web的数字万用表和示波器，通过Internet和模式识别软件来区分不同的时空条件和仪器特性，测量临界值，并做出不同的特性响应；也可以使用分布式数据。该采集系统取代了过去单独使用的数据采集设备，甚至可以跨越以太网或其他网络来实现远程测量和数据采集，以及进行分类存储和应用。
联网的智能测量环境将各种类型的计算机和仪器有机地链接到Internet上的不同任务，以完成各种形式的任务要求，例如在某个地方收集数据并将其发送到各种需求。尽可能复制相同数据的多个副本，并将其发送给需要它们的部门；或定期将测量结果发送到远程数据库进行存储，以便在需要时调出。而且，多个用户可以同时监视同一进程。例如，各个部门的工程师和技术人员，质量控制人员以及负责人可以在远程地点同时监视和控制相同的生产和运输过程，而不必亲自访问站点，但是可以及时收集所有信息。数据方面，制定决策或建立数据库，分析现象定律。一旦出现问题，您可以立即显示或重新配置它，或者立即讨论该决定，并立即采取相应的措施。
此外，信息处理技术的智能重建也将为仪器仪表创造更广阔的舞台。结合了计算机和专用集成电路（ASIC）优点的可重配置计算机，不仅必须根据不同的计算任务，其指令级别，位级别，和管道级甚至任务级并行计算也使其运行速度比通用计算机快数百倍。
综上所述，随着智能自动化技术的应用不断深入，应用范围和规模不断扩大，我国仪器仪表行业的发展水平将迅速迈向更高的阶段。
