智能自动化探秘解密仪器仪表中的CAN协议帧格式之谜下
在智能自动化技术的浪潮中，仪器仪表领域也迎来了前所未有的革命性变革。微处理器和微型芯片的应用，使得分散系统中的各个仪器能够实现高度集成和自适应控制。此外，模糊控制程序和模糊推理技术的结合，不仅简化了对被控对象数学模型的建立，而且减少了大量测试数据的需求，只需依靠经验和合理的控制规则即可。
特别是在传感器测量方面，智能自动化技术展示出了其卓越能力。软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变斗等，是简化硬件设计、高效提高信噪比的一种有效途径。而神经网络技术，则能实现高性能自相关滤波和自适应滤波，其强大的自学习、自适应、自组织能力，以及非线性复杂关系输入输出映射特性，使其在实时性和适用性的多方面都超越了复杂函数式。
然而，在面对实时与非实时、快变与缓变以及模糊与确定性的数据信息，这些对象特征提取融合直至决策过程，将成为难点。在这种情况下，神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。例如，在混合气体识别中，可采用自组织映射网络和BP网络相结合；而在食品味觉信号检测上，可使用小波变换加遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高了识别率。
虚拟仪器结构设计中的应用同样令人瞩目，它不仅提升了测量精确度及智能自动化水平，还优化了硬件软化与软件模块化。最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，可以通过智能手段生成驱动代码，既简化编程工作量，又统一驱动代码结构风格，便于不同水平用户使用维护。此外，多线程安全运行、高仿真功能以及区分接口总线方式，无论是从效率还是便捷性，都展现出智能自动化技术对虚拟仪器发展深远影响。
最后，在仪器仪表网络中，由于连接计算机可以充分发挥灵活调用网上资源特性产生组合优势，如因特网模式识别软件区别不同条件类别特征，以作出响应；分布式数据采集系统跨越以太网实施远程测量分类存储。这将使各种类型任务完成，有机联系各种计算机与设备完成各形式任务要求，从而创造一个全新的天地，为人类社会生产力不断推向新境界奠定基础。
