在分散系统的各个仪器仪表中，通过集成微处理器和微型芯片技术，可以设计模糊控制程序，并设置各种测量数据的临界值。这种方法利用模糊规则进行模糊推理，对复杂事物中的模糊关系进行决策，其优势在于不需要建立被控对象的数学模型，也无需大量测试数据，只需依据经验设定合适的控制规则。这些芯片支持离线计算和现场调试，可根据需要产生准确分析和及时控制动作。

特别是在传感器测量领域，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、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，但通常需要确定传感器的动态数学模型，而高阶滤波器实时性较差。神经网络技术可以实现高性能自相关滤波和自适应滤波，它利用人工神经网络强大的自学习、自适应、自组织能力以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性的优势，无论在适用性或实时性方面都能显著超过复杂函数式。在多传感器资源综合获取更准确可信结论方面也非常有帮助。

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或矛盾，这时候对象特征提取融合直至最终决策正确判断将成为难点。因此，神经网络或模糊逻辑将成为最优选择。此外，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网络结合；食品味觉信号检测识别困难问题，如今可利用小波变架压缩提取，然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道识别率；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也取得了大量成功案例。

(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用

随着计算机硬件软化软件模块化虚拟仪器迅猛发展及其与网络化系统资源程序统一优化性能配置，为仪器仪表智能水平迅速提升创造了条件。在虚拟仪计结构性能上进行改进首先考虑兼顾用户直观易用运行效率保持原VXI总线即插即用标准高层编程接口提供相同功能函数调用格式。

其次运用智能手段使IVI（智能虚拟仪计）驱动代码可以在人机交互作用下生成这样既简化大量编程工作量又统一驱动代码编程结构风格方便不同水平用户使用维护。在“测试开发”模式下驱动自动完成状态检查发现编程错误切换到“正常运行”模式高速运行保证安全可靠同时投入高速运行以提高效率。此外还能够实现多线程安全运行多线程并行测试具有强大的仿真功能不连接实际设备就能开发测试程序最后一个特点是驱动只与测试功能相关而不是依赖接口总线方式区分初始化函数In it with Options区分接口总线地域异用。

总之，由于虚拟仪计采用了一系列智能自动化手段彻底改变了以往VXI总线即插即用标准低效低质安全麻烦等缺陷，从而全面地统一运行显示出深远影响对整个工业高速发展。

(3) 儀表網絡中的應用

由于儀計與計算機組成網路，即可充分發揮靈活調用的各種計算機與儀計資源特質與潛力產生1+1>2組合優勢。例如已經可以通過因特網連接數字萬用表示波管進行遠端測量並進行資料處理區別不同的時空條件類別特色識出臨界值作出不同的響應；還可以使用分布式數據采集系統代替過去單獨使用的一般數據采集設備跨越以太網或其他網路實施遠端測量並存儲資料按照需求拷貝複製送達每個需要的地方供後續分析處理。而且多個同時監控同一個過程，不必親臨現場即能收集各方面資料進行決策建立数据库分析現象規律。一旦發生問題，即時顯示眼前重新配置商討決策立即採取措施對於全局管理無疑是一大利好工具加強信息處理技術將為儀計創造更廣阔活動舞台結合電腦專業IC優點的可重構電腦，不僅要根據不同計算任務對大量FPGA陣列進行靈活配置指令級比特級流水線級甚至任務級並行計算，使其運行速度超過通用的計算機幾百倍以上展望未來隨著智慧自動技術日益深入及應用的範圍與規模持續擴大，我國儀計工業發展水平將會迅速向更高層次邁進三 院校教育改革方案