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，不仅可以设计模糊控制程序，并设置各种测量数据的临界值，还能运用模糊规则的模糊推理技术，对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策。这种方法之所以受欢迎，是因为它不需要建立被控对象的数学模型，也不需大量测试数据，只需根据经验，总结合适的控制规则，然后应用芯片进行离线计算和现场调试，以产生准确分析和及时控制动作。

尤其是在传感器测量领域，智能自动化技术应用更为广泛。通过软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术，可以简化硬件设计，加强信噪比，同时改善传感器动态特性。不过，这种方法需要确定传感器动态数学模型，而且高阶滤波器在实时性方面存在不足。运用神经网络技术，可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波。这是因为神经网络能够充分利用其强大的自学习、自适应、自组织能力，以及联想记忆功能，以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性的优势，无论是在适用性还是快速实时性的方面，都将大大超过复杂函数式。此外，它还能有效利用多传感器资源，从而综合获取更准确可靠的结论。

然而，在处理实时与非实时快变与缓变以及模糊确定性的数据信息过程中，由于可能相互支持也可能相互矛盾，这就需要对象特征提取融合直至最终决策正确判断，将成为难点。在此情况下，神经网络或模糊逻辑将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上，可采用自组织映射网络和BP网络相结合，即先进行分类再识别组分，从而降低算法复杂度提高识别率。此外，在食品味觉信号检测与识别领域，也可以利用小波变换进行数据压缩特征提取，然后输入遗伝算法训练过的模糊神经网络，大大提高了对简单复合味道的识别率。

此外，在布匹面料质量评定柔性操作手触觉信号处理机器故障诊断等领域，智能自动化技术同样取得了显著成效。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

随着仪表与测量技术计算机技术结合的大力发展特别是计算机硬件软化软件模块化虚拟仪器迅猛发展及其与网路系统资源程序统一优化性能配置，为智能自动水平迅速提升创造了越来越优越条件。

在新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上，我们使用了一系列智能手段，使得IVI（智能虚拟仪表）的驱动代码可以人机交互作用下生成，这样既简化了大量编程工作，又统一了驱动代码编程结构风格，便于不同水平用户使用维护。此外，我们还应用了一系列智能手法以便地管理所有各类状态设置使用户直接进入所有低层设置并切换“测试开发”“正常运行”两种模式；在“测试开发”模式下完成一系列状态检查以帮助发现编程错误。当程序调试正常后切换到“正常运行”模式以保证安全可靠同时高速运行。而且驱动程序支持多线程同时安全运行并行测试具有强大的仿真功能可以无需连接实际设备即可进行开发测试；最后驱动初始化函数区分接口总线方式从而实现独立运行只依赖于接口总线方式不依赖地域异用问题解决这是一套新的规范基于VXI即插即用的标准改进该规范兼顾用户直观易用高效保持原VXI总线接口相同功能调用格式提供方便不同级别用户使用维护又统一编程结构风格减少大量工作量提高质量灵活调整减少维护麻烦通过这些措施我们彻底改变了以往VXI总线即插即用的标准所存在的问题如运行效率低编程困难缺乏灵活性显示出深远影响对于整个工业高速发展展现出全面统一后的效果展示出未来趋势展望未来展现出巨大潜力

(3) 仪表联网中的应用

由于已形成完整的人工智慧集成电路（ASIC）优点的一部分，使得我们的电子产品更加符合市场需求，因为我们采纳最新的人工智慧集成电路（ASIC）制造方法，该制造方法允许我们精确地操纵晶体管尺寸以及它们之间距离，从而进一步增强晶体管之间通讯速度极限提升至每秒数十亿次，与其他行业竞争者的产品相比，我们能够提供更快，更稳定的通讯速度。这意味着我们的产品不仅拥有卓越的人工智慧集成电路性能，而且还有更多先进、高端的人工智慧集成电路选项供客户选择，让他们能够找到最符合他们需求的人工智慧集成电路解决方案。