现场总线技术之光智能自动化与仪器仪表的无缝融合下
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，运用模糊规则的推理技术，对事物模糊关系进行决策。其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，只需根据经验制定控制规则，以便芯片离线计算和现场调试，为我们提供准确分析和及时控制动作。
特别是在传感器测量中，智能自动化应用更为广泛。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，可以简化硬件，加强信噪比，并改善传感器动态特性。但是，这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。利用神经网络技术可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络的自学习、自适应、自组织能力，以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性，无论在适用性或快速实时性的方面都将大大超过复杂函数式，可以充分利用多传感器资源综合获取更准确可信结论。
其中实时与非实时快变与缓变模糊与确定性的数据信息可能相互支持也可能相互矛盾，此时对象特征提取融合直至最终决策，将成为难点。于是神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。在气体传感阵列用于混合气体识别上，可采用自组织映射网络和BP网络相结合，在食品味觉信号检测识别上，可利用小波变换后输入遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高了对简单复合味的识别率。
(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用
虚拟仪器结合了仪表技术与计算机技术，不但提高了测量精度智能自动化水平，更是促进了软硬件以及软件资源优化配置，为仪表智能化水平迅速提升创造条件。在新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，用智能手段使IVI驱动代码能在人机交互下生成，从而简化编程工作量统一驱动代码编程结构风格，便利不同用户使用维护。此外，还通过各种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两种模式，同时保证安全可靠运行效率。
另外，由于采纳多线程同时安全运行功能，以及强大的仿真功能，即使未连接实际设备也能开发测试程序。而且只依赖初始化函数区分接口总线方式，不受地域异用影响，因此显示出深远影响对整个工业发展。
(3) 仪器仪表网络中的应用
由于组成网路即可凭借灵活调用合理配置网上的各类计算机资源潜力产生1+1>2组合优势，如使用Web数字万用表示波器通过因特网模式识别区别不同的条件特征并作出响应；分布式数据采集代替单独设备跨越以太网实施远程测量分类存储应用。
因此，将各种类型任务完成，而不是仅限于某一地点保存相同数据拷贝到各部门，或定期送往数据库供随叫随到的调用；同一过程监控由工程人员质量监控人员主管员分别遥距监视控制同生产过程问题发生立即展现解决方案或商讨决定立即采取措施。这将为人类社会生产力不断推向新境界开辟全新天地！
