智能自动化探索解锁仪器仪表新纪元下 探索CAN通信接口协议的无限可能
在智能自动化技术的不断进步下，仪器仪表行业也迎来了前所未有的发展机遇。微处理器和微型芯片技术的应用使得分散系统中的各个仪器能实现更加精细的控制，而模糊控制程序则为我们提供了一个灵活且易于实现的解决方案。这些优势在于其简单性和适应性，不需要建立复杂的数学模型，只需依靠经验和直觉就能实现有效的控制。
特别是在传感器领域，智能自动化技术展现出了它无穷的潜力。软件信号滤波技术，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等，都能够简化硬件配置，提高信噪比，并改善传感器动态特性。但是，这些方法往往需要对传感器进行详细分析以确定其动态数学模型。此外，对于高阶滤波器来说，其实时性能有待提升。
神经网络技术则为我们提供了一种更为先进的手段，它可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波。这一技术利用人工神经网络强大的自学习、自适应、自组织能力，以及联想记忆功能，可以处理非线性复杂关系，使得数据处理速度大大超过传统方法。此外，由于多传感器资源可以被充分利用，这种方法能够综合获取更准确、可靠的结论。
然而，在实时与非实时数据之间，以及快变与缓变数据之间存在矛盾，这时候对象特征提取融合直至最终决策将成为难点。在这样的情况下，神经网络或模糊逻辑显然是最值得采用的方法。例如，在气体混合物识别中，可以采用自组织映射网络和BP网络相结合，以降低算法复杂度并提高识别率。而在食品味觉信号检测中，小波变换可以用于数据压缩与特征提取，然后通过遗传算法训练过的模糊神经网络来提高识别率。
此外，在布匹面料质量评定以及机器故障诊断等领域，智能自动化也取得了显著成效。在虚拟仪表结构设计中，一系列智能手段使得驱动软件不仅具有高度的一致性，而且能够根据用户需求进行优化配置，同时保持原VXI总线即插即用标准接口，以确保编程质量和运行效率。此外，还包括多线程安全运行、高级仿真功能以及区分不同接口总线方式等多方面改进，使得虚拟仪表达到新的高度水平。
最后，在仪器仪表网络化应用方面，由于计算机与专用集成电路（ASIC）的结合，可重构计算机不仅具备灵活配置逻辑单元阵列（FPGA）的能力，而且具有指令级到任务级并行计算能力，使其远超常规计算机。这意味着随着智能自动化技术日益深入，我国仪器产业将迎来高速发展新篇章，为人类社会生产力的大幅提升奠定坚实基础。
