智能自动化探秘揭秘can总线与仪器仪表的无缝对话下
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更为精细的控制与监测。此外，模糊控制程序和模糊推理技术的引入，也为我们提供了一种新的思路，在不需要建立复杂数学模型的情况下，就能进行高效准确的数据分析与决策。
特别是在传感器领域，智能自动化技术的进步尤其显著。软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等，这些都是简化硬件设计、提高信噪比率并改善动态特性的有效途径。不过，这些方法往往依赖于对传感器动态特性的深入理解，而高阶滤波器在实时性方面仍存在挑战。
神经网络技术则为我们带来了一种全新的解决方案。这项技术能够实现自相关滤波和自适应滤波，并且由于其强大的自学习能力，它可以有效地处理复杂非线性关系。在实际应用中，我们可以将多种传感器资源结合起来，以获得更加精确可靠的数据结论。
然而，在面对实时与非实时、快慢变化以及确定与模糊数据之间相互支持或矛盾的问题时，对象特征提取融合直至最终决策将成为一个难点。在这种情况下，神经网络或模糊逻辑通常是最佳选择。例如，在混合气体识别中，可以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，则可利用小波变换和遗传算法训练后的模糊神经网络等方法。
虚拟仪器结构设计也是智能自动化的一个重要领域。通过结合计算机硬件软化和软件模块化，我们能够开发出更为先进、高效且灵活的虚拟仪器驱动程序。此外，由于这些驱动程序具有高度的一致性编程接口，它们易于使用并且大大提高了运行效率。
最后，不仅如此，更广泛的是智能自动化还被运用于仪表工业中的网络化系统。这使得不同类型计算机及设备之间可以无缝连接，从而实现远程监控、数据采集、分类存储等功能。此外，与专用集成电路（ASIC）的优点相结合，可重构计算机提供了极大的灵活性，其指令级到任务级都能进行并行计算，使其速度远超通用计算机。而随着光电束流材料科学研究取得突破，对未来人脑式智能手段展望一片光明之势，将进一步提升人类社会生产力，为人类创造更加幸福美好的生活环境奠定基础。
