现场总线控制系统智能自动化在仪器仪表中的革命性应用下
在分散系统的不同仪器仪表中，采用微处理器、微型芯片技术设计模糊控制程序，设置测量数据临界值，运用模糊规则进行模糊推理，对各种关系进行决策。其优势在于无需建立被控对象数学模型或大量测试数据，只需根据经验设定合适的控制规则。应用芯片离线计算和现场调试，可以产生精确分析和及时控制动作。
智能自动化技术在传感器测量中的应用尤为广泛。软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件、高提升信噪比的有效途径，但需要确定传感器动态数学模型。神经网络技术可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波，利用人工神经网络强大的自学习、自适应能力，无论实时性或复杂性方面都将超越复杂函数式。
面对实时与非实时、快变与缓变、模糊与确定性的数据信息相互支持或矛盾的问题，对象特征提取融合直至最终决策，将成为难点。在此背景下，神经网络或模糊逻辑将成为首选方法。例如，在气体传感阵列用于混合气体识别中，可采用自组织映射网络和BP网络结合；食品味觉信号检测可利用小波变换压缩特征，然后输入遗传算法训练过的模糊神经网络。
(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用
通过结合仪器与测量技术以及计算机技术，不仅提高了测量精确度与智能自动化水平，还促进了虚拟仪器迅猛发展及其与网络资源统一优化性能配置，为智能化水平高速增长提供了条件。
为了兼顾用户直观易用性并保持VXI即插即用标准编程接口，我们改进了虚拟仪器结构与性能：
采用Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，使代码生成过程具有智能手段。
应用多种智能手法识别跟踪管理各类状态设置，便于用户进入低层设置切换“测试开发”模式。
实现多线程安全运行并行测试，以及强大的仿真功能。
运行只依赖测试功能，与接口总线方式无关，只通过初始化函数区分地域异用。
这些改进彻底改变了以往VXI总线即插即用的运行效率低下的缺陷，从而实现全面统一运行显示出深远影响。
(3) 仪器仪表网络化中的应用
通过连接到Web 的数字万用表和示波器，我们可以利用模式识别软件区别不同的时间条件，并作出不同的特征响应。此外，可以使用分布式数据采集系统代替单独设备，以跨越以太网实施远程测量并进行分类存储。此外，可同时监控同一过程，如工程人员质量监控人员主管员分别监视生产运输过程，而不必亲临现场。这极大地提高了工作效率降低风险，同时也为我们创造了一系列新的可能性，比如随着重构信息处理技术的发展，我们将能更好地整合计算机专有集成电路优点，使得可重构计算机速度达到数百倍以上。
