東（dōng）莞市（shì）談自動化的未來形勢

談智（zhì）能自動化的未來

一 智能科技全麵振興
 
當今的（de）智能科技（jì）分支林立，蓬勃（bó）興（xìng）旺，在國內外已獲得了飛速（sù）發展，諸如模（mó）糊邏輯（jí）、遺傳算法、神經網絡、專家（jiā）係統、仿人智能、粗糙集理論、物元可（kě）拓方法、知識工（gōng）程、模式識別、定性控製、小波分析、分形幾何、混沌控製、數（shù）據融合技術等等，真可謂是八（bā）仙過（guò）海，各顯神通。其各有所長，分別組合，取長補（bǔ）短，相得益彰。熱電偶
 
當今世界的（de）智能科技正（zhèng）在飛速（sù）、全麵地向（xiàng）前發展。
 
二 智能科（kē）技在儀器儀表及（jí）測量中的應用
 
智能自動化技術的應用正在（zài）全麵滲入到儀器儀表（biǎo）工業。
 
(1)在（zài）儀器儀表結（jié）構、性能改進（jìn）中的應用
 
首（shǒu）先，智能自動化技術為儀器（qì）儀表與測量的相關領域的應用（yòng）開辟了廣闊的前景。運用智能化軟（ruǎn）硬件，使每台儀（yí）器或儀表能隨時準確地分（fèn）析、處理當前的和以前的數據信息，恰當地從低、中、高不同層次上（shàng）對測量過程（chéng）進行抽（chōu）象，以提高現有測量係統的性能和效率，擴展傳統測（cè）量係統的功能（néng），如運用神經（jīng）網絡、遺傳算法、進化計算、混沌控製等智能技術，使儀器儀表（biǎo）實現高速、高效、多功能、高（gāo）機動靈活等性能。
熱電阻
其（qí）次，也可在（zài）分散係統的不（bú）同儀器儀表（biǎo）中采用微處理器、微控製器等微型芯片技術，設計模糊控製程序，設置各種測量數據的臨界值，運用模糊規則的（de）模糊推理技術，對事物的各種模糊關係進行各種類型（xíng）的模糊決策。其優（yōu）勢在於不必建（jiàn）立被控對象的數學模型，也不需大量的測試數據，隻（zhī）需根（gēn）據經驗，總結合適（shì）的控製規則，應用芯片的離線計算（suàn）、現場調試，按我（wǒ）們的需要和精確度產（chǎn）生準確的分析和準時的（de）控製動作。雙金屬（shǔ）溫度計
 
特（tè）別是在傳感器測（cè）量中，智能自動化技術的應用更為廣泛。用軟件實現信號濾波，如快速傅（fù）立葉變換、短時（shí）傅立葉變換（huàn）、小波變換（huàn）等技術，是（shì）簡化硬件，提高信噪比，改善傳感器動態特性的有效途（tú）徑，但（dàn）需要（yào）確定傳感器的動態數學模型，而且高階濾波器的實時（shí）性較差。運用神經網絡技術，可實現高性能的自相關濾波和自（zì）適應濾波。充分利用人工神（shén）經網絡技術強有力（lì）的自學（xué）習、自（zì）適（shì）應、自組織能（néng）力，聯想、記憶功能以及對非線性複雜關係的（de）輸入、輸出間（jiān）的黑箱映（yìng）射特（tè）性，無論在適用性和快速實時性等各方麵都將大大超過複雜函數式，可充分利用多傳感器資源，綜合獲取更準（zhǔn）確、更可信（xìn）的結論。其中實時與非實時的、快變與緩變的、模糊和確定性的數據信息，可（kě）能相互支持，也可能（néng）相互矛盾，此時，對象特征的提取、融合，直至（zhì）最終決策，作出正確的判斷，將成為難點。於是神經網絡或模（mó）糊（hú）邏輯將成為最值得選用的方法。例（lì）如，氣體傳感陣（zhèn）列用（yòng）於混合氣體識別，在信號（hào）處理方（fāng）法上可（kě）采用自組織映（yìng）射網絡和BP網絡相結（jié）合，先（xiān）進行（háng）分類，再識別組分，將傳統方法的全程擬（nǐ）合轉化為分段擬（nǐ）合，以降低算（suàn）法的複雜度，提高識別率。又如，食品味覺信號的檢測和識別的難度，曾（céng）一（yī）度是研究與（yǔ）開發單位的主要障礙所在。如今（jīn）可利用小波變換進行數據壓縮（suō）和特征提取，然後將數據輸入用遺傳（chuán）算法（fǎ）訓練過（guò）的模糊神經網（wǎng）絡，則大大提高了對（duì）簡單（dān）複（fù）合味的識別（bié）率。再如，在布匹麵料質量（liàng）的評定，柔性操作手對觸覺（jiào）信號的處理，機器的故（gù）障診斷領（lǐng）域，智能自動化技術（shù）也都取得了大量的成功實例。熱電偶
 
(2)在虛擬儀器結構設計中的應用
 
儀器與測量技術和計算機技術的結合，不但大大提高了（le）測量精確度與智能自動化水平，特別是計算機的硬件軟化和軟件模塊化的（de）虛擬儀器的迅猛發展，以及其（qí）與（yǔ）網絡化係統資源程序的統（tǒng）一和優化（huà）性能配置（zhì），為儀器儀表的智能化水平的迅速提高，創造了越來越優越的（de）條件。
 
 
總之，由於虛（xū）擬儀器采用了一係列（liè）智能自動（dòng）化手段，徹底改變了以往VXI總線即插即用標（biāo）準儀器驅動器的運行效率低，編程的結構、風格不一致，編程困難，質量（liàng）低，工作量大，使用、維護（hù）麻煩等等一係列缺（quē）陷，從（cóng）而在高效、高質量、安（ān）全可（kě）靠、使（shǐ）用方便、靈活的條件下實現全麵地（dì）統一運行，顯示出智能自動（dòng）化技術對（duì）虛擬儀器以至整個儀器儀表工業高速發展的深遠影響。
 
(3)儀器儀表（biǎo）網絡化（huà）中的應用
 
由於儀器與計算機（jī）一旦（dàn）組成網絡，即可憑借智能化軟硬件(諸如模式識別、神經網絡的（de）自學習（xí）、自適應（yīng）、自組（zǔ）織和聯想記憶功能)，充分發揮靈活調用和合理配置網上各（gè）種計算機（jī）和儀器儀（yí）表的各自資源特性（xìng）和潛力，產（chǎn）生1+1>2的組合優勢。例如，目前已可使用連接到Web 的數字（zì）萬用表和示（shì）波器，通（tōng）過因特網和模式（shì）識別軟（ruǎn）件區別不同的時空條件（jiàn）和儀器儀表的類別特征以及測（cè）出臨界（jiè）值，作出不同（tóng）的特征響應；也可使用分布式數據采集係統代替（tì）過去單（dān）獨使（shǐ）用的數據采集（jí）設備，以至可跨越以太網或其他網（wǎng）絡，實施遠程測量和采集數據，並進行（háng）分（fèn）類（lèi）的存儲和應用（yòng）熱電阻。
 
網絡化（huà）的智能測量環境將網上各種類型，不同任務的計算機和（hé）儀（yí）器（qì）儀表有機地聯（lián）係（xì）在一起，完成各種形（xíng）式的任務要求，如（rú）在某地采集數據（jù）後送往各種需要這些數據的（de）地方（fāng），把相同數據（jù）按需拷貝多（duō）份，送往各需要部門；或者定期將測（cè）量結果送往遠（yuǎn）方數（shù）據庫保存，供需要時隨時調用。而多個用戶可同時對同一過程進行監控，例如各部門工程技術人員、質量監（jiān）控（kòng）人員以及主管領導人（rén）員可同時分別在相距（jù）遙遠的各地監測（cè）、控製同一生（shēng）產運輸過程，不必親臨現場而（ér）又能及時收集各（gè）方麵數據，進行決策或建立數據（jù）庫，分析現象規律。一旦（dàn）發生問題，可立即展現眼前或重新配置，或即時商討決策，立即采取相（xiàng）應措施。
 
另外，智能重構信息處理技術也（yě）將為儀器儀表創造更廣闊的活動舞台。結合（hé）了計算機與專用集成（chéng）電路(ASIC)優點的可重構計算機（jī），不僅要根據不同的計算任務對大量的可編程邏輯單元陣列(FPGA)作出靈活的相應配置，其（qí）指令級、比特級、流水線級以至任務級的並行（háng）計（jì）算，使其運行速（sù）度達到通用計算機的數百倍以上雙（shuāng）金屬溫度計。
 
綜上（shàng）所述，隨著智（zhì）能自動化技（jì）術應用的日（rì）益深入及（jí）應用範圍與規模的不斷擴大，我國的儀器儀表產業的發展水（shuǐ）平必將快速邁向更高階段。
 
三 儀器儀表智能自（zì）動化的未來前景展望
 
智能科技在儀器儀表中（zhōng）的應用正日新月異地飛（fēi）速發展，許多其他領域的新技（jì）術也不斷融合進來。例如在充分發揮光電束流最高速（sù）物性的基礎上，智（zhì）能化日益趨向人腦化。積（jī）極地利用人腦機製與生物DNA芯片的有機智能，與電子，光子計算速度的無機智能的高效、能（néng）動優勢相結合，並使材料智（zhì）能化，進而與虛（xū）擬化交（jiāo）互（hù）作用，共（gòng）同提高（gāo）。當今又有光互連技術正以極（jí）高的時空帶寬、極小（xiǎo）的電磁幹擾和較（jiào）小的互連功耗等一係列獨特的物理性能（néng），克服了電互連（lián）技術物理上的本質極限，為動態、靈活（huó）、高速（sù）、實時地重構網絡互連結構，大大提高並行處（chù）理能力，開創出一個全新天地。這更將為人類創造出形形色色、開放的人機結合係統，和五光十（shí）色的擬人高智能、高效自動（dòng）化係（xì）統奠定牢固基（jī）礎，從而將人類社會生產力不斷推（tuī）向新的更高境界，使人（rén）類生活向著智能世界（jiè）幸福美好的明天大步邁進！