Aplicación de la tecnología de automatización inteligente en instrumentación y medición

Resumen: La información sobre la aplicación de la tecnología de automatización inteligente en instrumentación y medición es proporcionada por excelentes fabricantes de caudalímetros . La aplicación de la tecnología de automatización inteligente se está infiltrando plenamente en la industria de la instrumentación. 1. Aplicación en la mejora de la estructura y el rendimiento de los instrumentos En primer lugar, la tecnología de automatización inteligente ha abierto amplios prospectos para la aplicación en los campos relacionados con la instrumentación y la medición. Use el conocimiento. Para más fabricantes de caudalímetros para seleccionar modelos y cotizaciones, le invitamos a consultar. Los siguientes son los detalles de la aplicación de la tecnología de automatización inteligente en instrumentación y medición. La aplicación de la tecnología de automatización inteligente se está infiltrando plenamente en la industria de la instrumentación. 1. Aplicación en la mejora de la estructura y el rendimiento de los instrumentos En primer lugar, la tecnología de automatización inteligente ha abierto amplios prospectos para la aplicación en los campos relacionados con la instrumentación y la medición. Mediante software y hardware inteligentes, cada instrumento o medidor puede analizar y procesar con precisión la información de datos actuales y anteriores en cualquier momento, y abstraer adecuadamente el proceso de medición de niveles bajos, medios y altos para mejorar el sistema de medición existente. Amplía las funciones de los sistemas de medición tradicionales, como el uso de tecnologías inteligentes como redes neuronales, algoritmos genéticos, computación evolutiva y control caótico, para permitir que los instrumentos alcancen alta velocidad, alta eficiencia, multifuncionalidad, movilidad y flexibilidad. Además, las tecnologías de microchip, como microprocesadores y microcontroladores, también se pueden utilizar en diferentes instrumentos y medidores de un sistema descentralizado para diseñar programas de control difuso, establecer valores críticos de diversos datos de medición y utilizar la tecnología de inferencia difusa de reglas difusas para comprender el comportamiento de los objetos. Diversas relaciones difusas generan diversos tipos de decisiones difusas. La ventaja es que no se requiere establecer un modelo matemático del objeto controlado ni una gran cantidad de datos de prueba. Solo es necesario resumir las reglas de control apropiadas basadas en la experiencia, aplicar el cálculo fuera de línea del chip, la depuración in situ y generar análisis y acciones de control precisos según nuestras necesidades y precisión. Especialmente en la medición con sensores , la aplicación de la tecnología de automatización inteligente es más extensa. El uso de software para el filtrado de señales, como la transformada rápida de Fourier, la transformada de Fourier de corta duración, la transformada wavelet y otras tecnologías, es una forma eficaz de simplificar el hardware, mejorar la relación señal-ruido y las características dinámicas del sensor. Sin embargo, requiere determinar el modelo matemático dinámico del sensor y, en el caso de los filtros de alto orden, su rendimiento en tiempo real es deficiente. Mediante la tecnología de redes neuronales, se pueden lograr filtros de autocorrelación y adaptativos de alto rendimiento. Aproveche al máximo las potentes capacidades de autoaprendizaje, autoadaptación y autoorganización de la tecnología de redes neuronales artificiales, así como las funciones asociativas, de memoria y de mapeo de caja negra entre la entrada y la salida de relaciones complejas no lineales, independientemente de su aplicabilidad y del rápido rendimiento en tiempo real. Ambas tecnologías superarán con creces la compleja fórmula funcional y permitirán aprovechar al máximo los recursos multisensor para obtener conclusiones más precisas y fiables. Entre ellas, la información de datos en tiempo real y no real, con cambios rápidos y lentos, difusa y determinista, puede ser complementaria o contradictoria. Será difícil. Por lo tanto, las redes neuronales o la lógica difusa serán los métodos más adecuados. Por ejemplo, se utilizan matrices de detección de gases para la identificación de gases mixtos. En el método de procesamiento de señales, se puede utilizar una combinación de red de mapeo autoorganizada y red BP para clasificar primero y luego identificar componentes, y convertir el ajuste de proceso completo del método tradicional en un ajuste segmentario. Esto puede reducir la complejidad del algoritmo y mejorar la tasa de reconocimiento. Por otro lado, la dificultad de detectar e identificar señales de sabor de alimentos fue en su día un obstáculo importante para las unidades de investigación y desarrollo. Ahora, la transformada wavelet se puede utilizar para la compresión de datos y la extracción de características, y luego los datos se introducen en la red neuronal difusa entrenada por un algoritmo genético, lo que mejora considerablemente la tasa de reconocimiento de sabores simples y complejos. Por otro lado, en la evaluación de la calidad de las telas, el procesamiento de señales táctiles por operadores flexibles, el diagnóstico de fallos de las máquinas y la tecnología de automatización inteligente también han logrado un gran número de ejemplos exitosos. 2. La combinación de instrumentos aplicados y tecnología de medición y tecnología informática en el diseño estructural de instrumentos virtuales no solo ha mejorado enormemente la precisión de la medición y el nivel de automatización inteligente, especialmente el rápido desarrollo de la suavización del hardware de la computadora y la modularización del software de instrumentos virtuales, y su unificación y configuración de rendimiento optimizada con el programa de recursos del sistema en red han creado condiciones cada vez más favorables para la rápida mejora del nivel inteligente de los instrumentos.

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