探秘Can通信奥秘智能自动化在仪器仪表中的无缝应用下

  • 天文科普
  • 2025年01月26日
  • 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,并设置各种测量数据的临界值。利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。这一优势在于不必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,应用芯片离线计算和现场调试,以产生准确分析和及时控制动作。 特别是在传感器测量中,智能自动化技术应用更为广泛。通过软件实现信号滤波

探秘Can通信奥秘智能自动化在仪器仪表中的无缝应用下

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,并设置各种测量数据的临界值。利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。这一优势在于不必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,应用芯片离线计算和现场调试,以产生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,提高信噪比并改善传感器动态特性。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,以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性的无论在适用性与快速实时性方面都将大大超过复杂函数式。

其中实时与非实时快变与缓变模糊和确定性的数据信息可能相互支持或相互矛盾,此时对象特征提取融合直至最终决策作出正确判断,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。例如气体传感阵列用于混合气体识别,在信号处理上可采用自组织映射网络和BP网络相结合;又如食品味觉信号检测与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提取,然后将数据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识别率。

再如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。在虚拟仪器结构设计中的应用,不但提高了测量精确度智能自动化水平,还创造了优越条件。在虚拟仪器结构性能上多方面改进,使用户能直接进入所有低层设置,同时保证安全性可靠性。

另外驱动运行只与测试功能相关,与接口总线方式无关,只通过初始化函数区分接口总线地域异用。此外,由于虚拟仪器采用了一系列智能自动化手段,从而改变了以往VXI总线即插即用标准运行效率低编程结构风格不一致编程困难工作量大的缺陷。

最后一个特点是驱动可以实现多线程同时安全运行进行多线程并行测试,并具有强大的仿真功能,可以在不连接实际仪器的情况下开发测试程序。此外,由于采用的接口总线方式变化灵活,因此仅需一个初始化函数In it with Options来区分接口总线区域使用情况。

三 儀表工業未來展望

隨著智能自動化技術應用的日益深入及應用範圍與規模之間持續擴大,我國儀表業發展水平將會迅速迈向更高階層。在充分發揮光電束流最高速物性的基礎上,智能技術正日新月異地飛速發展,而其他領域新技術也不斷融入其中。而且積極利用人腦機制與生物DNA芯片有機智慧結合電子光子計算速度無機智慧之高效能動優勢,並使材料智慧化進而與虛擬交互作用共同提升當代還有光互連技術正以極高時空帶寬極小電磁干擾較小功耗等一系列獨特物理性能克服電互連物理本質極限為動態靈活高速實時重構網絡互連結構大幅提升並行處理能力開創全新天地這將為人類創造形形色色的開放的人機系統以及五光十色的虛擬高智能、高效自動系統奠定堅固基礎從而將人類社會生產力繼續推向新的更高境界使人間生活向着智慧世界幸福美好的明天大步迈進!

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