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智能自 动化技术在仪器仪表与测量中的应用前景

来源:本站作者:admin 日期:2017/3/14 浏览:0
首先,智能自 动化技术为仪器仪表与测量的相关领域的应用开辟了广阔的前景。运用智能化软硬件,使每台 仪器或仪表能随时准确地分析、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。又如,食品味 觉信号的检测和识别的难度,曾一度 是研究与开发单位的主要障碍所在。如今可 利用小波变换进行数据压缩和特征提取,然后将 数据输入用遗传算法训练过的模糊神经网络,则大大 提高了对简单复合味的识别率。再如,在布匹 面料质量的评定,柔性*作手对 触觉信号的处理,机器的故障诊断领域,智能自 动化技术也都取得了大量的成功实例。

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