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智能自动化技术在仪器仪表与测量有哪些应用前景


时间:2017-01-06 作者:五五
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 不少行业人士认为,仪器仪表与测量中,智能自动化技术的应用前景看好。这是由于智能化软硬件可以帮助仪器仪表随时准确地分析、处理当前的和以前的数据信息,恰当地从低、中、高不同层次上对测量过程进行抽象,以提高现有测量系统的性能和效率,扩展传统测量系统的功能,如运用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术,使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能。


其次,也可在分散系统的不同仪器仪表中采用微处理器、微控制器等微型芯片技术,设计模糊控制程序,设置各种测量数据的临界值,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。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,按我们的需要和精确度产生准确的分析和准时的控制动作。

特别是在传感器测量中,智能自动化技术的应用更为广泛。用软件实现信号滤波,如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变换等技术,是简化硬件,提高信噪比,改善传感器动态特性的有效途径,但需要确定传感器的动态数学模型,而且高阶滤波器的实时性较差。运用神经网络技术,可实现高性能的自相关滤波和自适应滤波。充分利用人工神经网络技术强有力的自学习、自适应、自组织能力,联想、记忆功能以及对非线性复杂关系的输入、输出间的黑箱映射特性,无论在适用性和快速实时性等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、更可信的结论。

其中,实时与非实时的、快变与缓变的、模糊和确定性的数据信息,可能相互支持,也可能相互矛盾,此时,对象特征的提取、融合,直至最终决策,作出正确的判断,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,在信号处理方法上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,将传统方法的全程拟合转化为分段拟合,以降低算法的复杂度,提高识别率。


关键词:仪器仪表 测试测量 智能自动    浏览量:268

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