智能自动化探秘揭秘仪器仪表中的Can总线通信协议三要素之力下
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。
智能自动化技术特别广泛应用于传感器测量中。通过软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件提高信噪比改善传感器动态特性的有效途径，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，利用人工神经网络强有力的自学习能力，无论适用性与快速实时性方面都将大大超过复杂函数式，可充分利用多传感器资源综合获取更准确结论。
其中实时非实时快变缓变模糊确定性的数据信息可能相互支持矛盾，此时对象特征提取融合至最终决策作出正确判断，将成为难点。因此神经网络或模糊逻辑将成为最佳选择。在气体识别中，可采用自组织映射网络结合BP网络分类再识别；食品味觉信号检测可使用小波变换提取后输入遗传算法训练过的模糊神经网络提升识别率。
虚拟仪器结构设计中的应用不仅提高了测量精确度与智能自动化水平，还创造了优越条件。在VXI即插即用的总线标准基础上制定新规范，在性能上进行改进：兼顾用户直观易用运行效率保持原编程接口提供相同功能调用格式；Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上生成驱动代码简化编程工作统一驱动代码结构风格方便不同用户使用维护；通过智能状态管理切换“测试开发”、“正常运行”模式保证安全性可靠性高速运行；实现多线程安全并行测试仿真功能独立初始化区分接口总线方式。
最后，以太网分布式数据采集系统代替单独设备跨越网实施远程测量存储分类共享各部门监控生产过程，不必亲临现场而能及时收集各方面数据分析现象规律。一旦问题发生立即展现配置商讨决策采取措施。此外重构信息处理技术结合计算机ASIC优点创造更广阔舞台，为仪器仪表开辟更多活动空间。
随着智能自动化日益深入扩大，我国仪器产业发展水平将迅速迈向更高阶段。而未来前景展望显示随着光电束流物性的发挥人脑机制生物DNA芯片有机智能电子光子计算速度无机智能优势结合材料智能交互作用共同提高，当今光互连物理性能克服电互连极限为静态灵活高速实时重构结构提升并行处理能力开创全新天地奠基人类社会生产力不断推进幸福美好明天步伐迈进！
