现场总线革命智能自动化在仪器仪表中的无缝融合下

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。

特别是在传感器测量中，智能自动化技术应用广泛。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且高阶滤波实时性较差。神经网络技术可实现高性能自相关滤波和自适应滤波，将充分利用人工神经网络强有力的自学习、自适应能力，无论在适用性与快速实时性方面都将大大超过复杂函数式。

然而，在处理实时与非实时、快变与缓变、模糊与确定性的数据信息时，可能存在矛盾。此时，对象特征提取融合直至最终决策将成为难点，因此神经网络或模糊逻辑成为最值得选用的方法。

例如，在气体传感阵列用于混合气体识别，可采用自组织映射网络结合BP网络先分类再识别组分，以降低算法复杂度提高识别率。在食品味觉信号检测和识别中，可利用小波变换压缩特征提取，然后输入遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高对简单复合味的识别率。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

虚拟仪器结合了仪器与测量技术以及计算机技术，不仅提高了测量精确度智能自动化水平，还促进了计算机硬件软化软件模块化发展，为仪器智能化水平迅速提高创造条件。

在新一代VXI即插即用总线标准基础上，一些厂家制定了一套新的智能驱动软件规范，在虚拟仪器结构性能上进行改进。首先考虑用户直观易用效率，同时保持原VXI总线接口格式提供相同功能调用格式；其次利用Labwindows/CVI 5.0内建开发工具，使IVI驱动代码可以人机交互下生成；再次通过智能手法管理所有状态设置，使用户直接进入低层设置并切换“测试开发”、“正常运行”模式以保证安全性高效运行。