现场总线技术课程总结智能自动化在仪器仪表应用中的深度探究下
在分散系统的不同仪器仪表中,采用微处理器、微等微型芯片技术,可以设计模糊控制程序,并设置各种测量数据的临界值。通过模糊规则的模糊推理技术,可以对事物的各种模糊关系进行各种类型的模糊决策,其优势在于不必建立被控对象的数学模型,也不需大量的测试数据,只需根据经验,总结合适的控制规则,应用芯片的离线计算、现场调试,以产生准确分析和准时控制动作。
特别是在传感器测量中,智能自动化技术应用更为广泛。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,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。运用神经网络技术,可实现高性能自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络强有力的自学习、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,无论在适用性及快速实时性各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可靠结论。
其中实时与非实时快变与缓变数据信息可能相互支持或矛盾,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中,可采用自组织映射网络和BP网络相结合先进行分类再识别组分,将传统方法全程拟合转化为分段拟合以降低算法复杂度提高识别率。而食品味觉信号检测识别难度曾一度是研究开发单位主要障碍所在,如今可利用小波变换进行数据压缩特征提取,然后将数据输入用遗伝算法训练过的模糊神经网络,则大大提高了对简单复合味识别率。
再如,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领域智能自动化技术也取得了大量成功实例。(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用
仪器与测量技术计算机技术结合,不但大大提升了测量精确度智能自动化水平尤其是计算机硬件软化软件模块化虚拟仪子的迅猛发展及其与网路系统资源程序优性能配置,为仪子智能级高速发展创造越来越优越条件。在仪子结构设计中,原VXI即插即用的标准驱动代码向用户提供源代码形式,以简化最终用户使用操作开发过程不断提高运行效率编程质量编程灵活性相关厂家制定新一代智能驱动规范在虚拟构架上进行多方改进首先考虑兼顾用户直观易用保持原来VXI总线接口相同功能函数调用格式其次最新Labwindows/CVI 5.0内建工具基础上运用智能手段使IVI驱动代码能人机交互作用下生成既简省大量工作又统一驱导码风格方便不同水平用户使用维护再次基于系列手法识别跟踪管理所有状态设置使用户直接进入低层设置并通过状态管理切换“测试开发”“正常运行”模式当程序调试后切到“正常运行”模式保证安全可靠同时高速运行另外多线程安全运行仿真功能可以无连接实际情況下开发测试最后初始化区分接口总线地域异用总之由于虚拟采用了一系列手段彻底改变了以往VXI标准缺陷显示出深远影响。(3) 仪子网络中的应用
由于设成网,即可凭借智软硬(诸如模式认知神经元学习记忆)发挥灵活调用合理配置网上各类电脑装置潜力产生1+1>2组合作优势目前已能Web数字万用表示波管道因特网模式认知软件区別不同的空间条件类别特征及临界值作出响应也能分布式采集代替单独设备跨越以太或其他实施远端采集分类存储应用联网环境联系种种任务电脑装置完成形态要求如某地采集送往各需这些地方把同样拷贝多份送往各部门;或者定期送数据库保存供随叫随取而多个监视同一过程例如工程研发质量监控主管员可分别遥远监控并且收集所有方面一次决定或建立数据库分析现象规律。一旦问题发生立即展现眼前重新配置商讨决定立即采措施综述,由于重构信息处理科技创造更广舞台结合计算专利电路优点FPGA灵活配置指令级比特级流水级任务级并行计算达到通计数百倍以上未来展望
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