智能自動化及其在儀器儀表制造中的應(yīng)用

　　小波分析是現(xiàn)代分析數(shù)學(xué)這棵大樹的主干和最完美的結(jié)晶。從形象直觀上看，小波是指人們可以觀察到的最短、最簡單的正負相同、具有衰減性的振蕩波;而從數(shù)學(xué)上說，小波函數(shù)f(t)是具有其中心三個條件的窗口函數(shù)，它既能刻劃信號在時域和頻域的局部化特性，又能完全保留信號的全部信息，而且具有變焦距性質(zhì)，即對于只在瞬間出現(xiàn)的高頻信號具有很窄的時間窗口，而在低頻段又具有很寬的不同尺度的變換。小波分析的實質(zhì)是反映事物世界的波粒二重性以及局部與整體多層次展現(xiàn)的辯證關(guān)系，其最吸引人的特點就在于時頻定位和多尺度近似能力，在自適應(yīng)控制、魯棒控制、非線性控制、過程辨識、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等眾多領(lǐng)域都取得了豐碩的成果。

　　分形與混沌是本質(zhì)上一致的兩個方面�；煦缡录�在不同的時間表現(xiàn)出相似的變化模式，而分形則是在空間標(biāo)度下表現(xiàn)的相似性�；煦缢�關(guān)注的是其復(fù)雜的不穩(wěn)、發(fā)散、收斂的過程，而分形則是刻畫混沌運動的直觀的幾何語言�；煦纭⒎中魏托〔ǚ治龅挠袡C結(jié)合有著極豐富的內(nèi)涵和深刻的哲理，它必將為材料分子自動組裝、高速基因測序及高效蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等重大的精微科技難題的解決提供強有力的工具，也將為儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化開拓出光輝前景。

　　物元可拓方法是在多種已知的一般決策的比較和優(yōu)選的基礎(chǔ)上，根據(jù)各層次、各階段產(chǎn)生的不相容的矛盾問題的需要，進而突破常規(guī)地、拓展性地采取創(chuàng)造性決策技巧，抓住關(guān)鍵策略，最大限度地滿足主系統(tǒng)、不相容的矛盾轉(zhuǎn)化為相容關(guān)系，從而實現(xiàn)全局性最佳決策目標(biāo)。它是在復(fù)雜系統(tǒng)中化解次要矛盾，解決主要矛盾和關(guān)鍵性難題的有力手段，也將會對儀器儀表的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的發(fā)展進程作出重大貢獻。

　　數(shù)據(jù)融合技術(shù)是對多信息源測得的數(shù)據(jù)，根據(jù)其在整個系統(tǒng)的重要性和可信度分配以不同的權(quán)值比重，綜合計算出該特征屬性總體最優(yōu)化表征值的一種技術(shù)方法。它是一種對復(fù)雜事物屬性的優(yōu)化測量和表征技術(shù)，對高技術(shù)開發(fā)研究具有極重要的意義。

　　總之，當(dāng)今世界的智能科技正在飛速、全面地向前發(fā)展。

　　二 智能科技在儀器儀表及測量中的應(yīng)用

　　智能自動化技術(shù)的應(yīng)用正在全面滲入到儀器儀表工業(yè)。

　　(1)在儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進中的應(yīng)用

　　首先，智能自動化技術(shù)為儀器儀表與測量的相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。運用智能化軟硬件，使每臺儀器或儀表能隨時準確地分析、處理當(dāng)前的和以前的數(shù)據(jù)信息，恰當(dāng)?shù)貜牡�、中、高不同層次上對測量過程進行抽象，以提高現(xiàn)有測量系統(tǒng)的性能和效率，擴展傳統(tǒng)測量系統(tǒng)的功能，如運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進化計算、混沌控制等智能技術(shù)，使儀器儀表實現(xiàn)高速、高效、多功能、高機動靈活等性能。

　　其次，也可在分散系統(tǒng)的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等微型芯片技術(shù)，設(shè)計模糊控制程序，設(shè)置各種測量數(shù)據(jù)的臨界值，運用模糊規(guī)則的模糊推理技術(shù)，對事物的各種模糊關(guān)系進行各種類型的模糊決策。其優(yōu)勢在于不必建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，也不需大量的測試數(shù)據(jù)，只需根據(jù)經(jīng)驗，總結(jié)合適的控制規(guī)則，應(yīng)用芯片的離線計算、現(xiàn)場調(diào)試，按我們的需要和精確度產(chǎn)生準確的分析和準時的控制動作。

　　特別是在傳感器測量中，智能自動化技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛。用軟件實現(xiàn)信號濾波，如快速傅立葉變換、短時傅立葉變換、小波變換等技術(shù)，是簡化硬件，提高信噪比，改善傳感器動態(tài)特性的有效途徑，但需要確定傳感器的動態(tài)數(shù)學(xué)模型，而且高階濾波器的實時性較差。運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可實現(xiàn)高性能的自相關(guān)濾波和自適應(yīng)濾波。充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強有力的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，聯(lián)想、記憶功能以及對非線性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱映射特性，無論在適用性和快速實時性等各方面都將大大超過復(fù)雜函數(shù)式，可充分利用多傳感器資源，綜合獲取更準確、更可信的結(jié)論。其中實時與非實時的、快變與緩變的、模糊和確定性的數(shù)據(jù)信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此時，對象特征的提取、融合，直至最終決策，作出正確的判斷，將成為難點。于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯將成為最值得選用的方法。例如，氣體傳感陣列用于混合氣體識別，在信號處理方法上可采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，先進行分類，再識別組分，將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉(zhuǎn)化為分段擬合，以降低算法的復(fù)雜度，提高識別率。又如，食品味覺信號的檢測和識別的難度，曾一度是研究與開發(fā)單位的主要障礙所在。如今可利用小波變換進行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，然后將數(shù)據(jù)輸入用遺傳算法訓(xùn)練過的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則大大提高了對簡單復(fù)合味的識別率。再如，在布匹面料質(zhì)量的評定，柔性*作手對觸覺信號的處理，機器的故障診斷領(lǐng)域，智能自動化技術(shù)也都取得了大量的成功實例。

　　(2)在虛擬儀器結(jié)構(gòu)設(shè)計中的應(yīng)用

　　儀器與測量技術(shù)和計算機技術(shù)的結(jié)合，不但大大提高了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虛擬儀器的迅猛發(fā)展，以及其與網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)資源程序的統(tǒng)一和優(yōu)化性能配置，為儀器儀表的智能化水平的迅速提高，創(chuàng)造了越來越優(yōu)越的條件。

　　在儀器儀表結(jié)構(gòu)設(shè)計中，儀器廠家過去都是以源代碼形式向用戶提供智能虛擬儀器即插即用的儀器驅(qū)動器，為了簡化最終用戶的使用*作與開發(fā)過程，不斷提高運行效率，以及編程質(zhì)量和編程靈活性，相關(guān)儀器廠家在VXI即插即用的總線儀器驅(qū)動器標(biāo)準的基礎(chǔ)上作出了一套新的智能化儀器驅(qū)動軟件規(guī)范，在虛擬儀器結(jié)構(gòu)與性能上進行了下述多方面改進。

　　首先，考慮要兼顧用戶的直觀、易用與盡可能提高運行效率，并保持原來VXI總線即插即用標(biāo)準的高層編程接口，以提供相同的功能函數(shù)調(diào)用格式。