现场总线技术启航智能自动化与仪器仪表的无缝对接下
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，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，只需根据经验和适用的控制规则，就能应用芯片进行离线计算和现场调试，从而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更为广泛。利用软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、小波变换等技术，是简化硬件、提高信噪比、改善传感器动态特性的有效途径。但是，这些高级滤波器在实时性方面存在挑战。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。这涉及到充分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，无论在适用性或快慢实时性的各个方面，都将大大超过复杂函数式。此外，还可以利用多传感器资源，综合获取更准确可信结论。
其中实时与非实时之间，以及快变与缓变之间，有可能相互支持也可能相互矛盾。在此情况下，对象特征提取融合直至最终决策，将成为难点。因此，神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。
例如，在混合气体识别上，可以采用自组织映射网络和BP网络相结合，以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。此外，在食品味觉信号检测和识别上，可以使用小波变换进行数据压缩特征提取，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的识别率。
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案例。
(2) 在虚拟仪器结构设计中的应用
随着仪器与测量技术计算机技术结合的大力发展，以及其它相关软硬件优化性能配置，为仪器仪表智能化水平迅速提升创造了越来越优越条件。在虚拟仪计结构与性能上，我们采取了一系列改进措施：
首先，我们考虑到了用户直观易用、高效运行并保持VXI即插即用标准高层编程接口提供相同功能函数调用格式以提供相同功能调用格式。
其次，我们运用智能手段，使IVI（智能虚拟仪计）驱动代码可以在人机交互作用下生成，这样既简化了大量编程工作，又统一了驱动代码编程结构风格，并方便不同水平用户使用维护。
再次，我们采用了一系列智能手法来识别跟踪管理所有种类状态设置，使用户直接进入低层设置并通过智能状态管理使用户可根据需要切换“测试开发”模式到“正常运行”模式，以保证安全性可靠性同时高速运行软件保证效率最高运行速度减少错误风险最大限度地提高响应速度灵活调整参数以满足需求灵活变化环境需求要求，同时实现多线程安全并行测试仿真功能无需实际连接实际设备即可开发测试程序初始化函数区分接口总线地域异用全面统一运行显示出深远影响对整个工业高速发展展现出巨大的潜力影响力强烈推动产业前沿科技创新突破新纪元迈向新的时代光辉未来景象展望我们有理由相信未来的日子里会更加精彩美好！