现场总线技术智能自动化的强大驱动力探索其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，运用模糊规则进行各种类型的模糊决策。这种方法优势在于不需建立被控对象数学模型，也无需大量测试数据，只需根据经验设定合适的控制规则，便能通过芯片离线计算和现场调试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、高效提高信噪比和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，而且高阶滤波器实时性较差。神经网络技术可实现高性能自相关滤波和自适应滤波，充分利用其强大的自学习、自适应、自组织能力，以及对非线性复杂关系输入输出映射特性，无论在适用性和快速实时性方面都将大大超过复杂函数式，可综合多传感器资源获取更准确结论。
对象特征提取融合直至最终决策，将成为难点。此时，神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。例如，在混合气体识别中，可以采用自组织映射网络与BP网络相结合；食品味觉信号检测与识别可以使用小波变换提取数据，然后输入遗传算法训练过的模糊神经网络，以提高识别率。
(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用
智能自动化手段改变了以往VXI总线即插即用标准的运行效率低、编程结构不一致等缺陷。在最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，使IVI驱动代码可在人机交互作用下生成，这样既简化了编程工作量，又统一了驱动代码编程结构和风格，大大方便不同水平用户使用维护。
还通过多线程安全运行、仿真功能以及区分接口总线方式无关初始化函数来优化性能配置，为虚拟仪器以至整个工业高速发展创造条件显示出深远影响。
(3) 仪器仪表网络化中的应用
连接到Web 的数字万用表示波器通过因特网模式识别软件区别不同的时空条件类别特征，并作出响应；分布式数据采集系统跨越以太网实施远程测量并分类存储应用。这使得网上各种类型任务完成，如跨地带拷贝同一数据送往各部门，或定期保存供随时调用；同时监控过程如工程人员质量监控人员主管员可分别监视生产运输过程，不必亲临现场而又能及时收集数据进行决策或数据库分析。一旦发生问题立即展现眼前重新配置商讨决策立即采取措施。
智能重构信息处理技术为仪器创造活动舞台结合计算机ASIC优点，可重构计算机灵活配置FPGA对不同任务作出相应配置，其指令级比特级流水线级任务级并行计算速度达到通用计算机数百倍以上。综上所述，我国仪表产业发展水平将迅速迈向更高阶段。
