Tecnología de automatización inteligente en la aplicación de instrumentos y medición.

Resumen: La tecnología de automatización inteligente aplicada a la instrumentación y la información de medición, producida por un excelente fabricante de medidores de flujo , le ofrece una cotización. La aplicación de la tecnología de automatización inteligente ha penetrado profundamente en la industria de instrumentos y medidores. Primero, en la mejora de la estructura y el rendimiento de los instrumentos, la aplicación de la tecnología de automatización inteligente para la instrumentación y la medición en campos relacionados ha abierto un amplio horizonte. Utilice el grupo de expertos. Más fabricantes de medidores de flujo eligen el modelo, el precio y la cotización. Le invitamos a consultar. Aquí encontrará información sobre la tecnología de automatización inteligente aplicada a la instrumentación y la medición, en los detalles del artículo. La aplicación de la tecnología de automatización inteligente ha penetrado profundamente en la industria de instrumentos y medidores. Primero, en la mejora de la estructura y el rendimiento de los instrumentos, la aplicación de la tecnología de automatización inteligente para la instrumentación y la medición en campos relacionados ha abierto un amplio horizonte. Mediante software y hardware inteligentes, cada instrumento puede analizar y procesar con precisión la información de datos actual y anterior, desde niveles altos, medios y bajos hasta la abstracción del proceso de medición. Esto mejora el rendimiento y la eficiencia de los sistemas de medición existentes y amplía la funcionalidad de los sistemas de medición tradicionales, como el uso de redes neuronales, algoritmos genéticos, computación evolutiva y control del caos. Además, permite que los instrumentos alcancen alta velocidad, alta eficiencia, multifuncionalidad y alta flexibilidad. Además, en sistemas dispersos con diferentes instrumentos, se adopta tecnología de microchip, como microprocesadores y microcontroladores, para diseñar procedimientos de control difuso, establecer el valor crítico de diversos datos de medición, las reglas difusas de la tecnología de razonamiento difuso y la relación difusa entre diversos tipos de decisiones difusas. Su ventaja reside en que no se configura un modelo matemático del objeto controlado ni se requieren muchos datos de prueba, sino que solo se basan en la experiencia para definir las reglas de control adecuadas, aplicar el cálculo offline del chip y realizar la puesta en marcha in situ, de acuerdo con nuestras necesidades, para producir un análisis preciso y la acción de control a tiempo. Especialmente en el campo de los 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 y la transformada wavelet, simplifica el hardware y mejora la relación señal-ruido, lo que constituye una forma eficaz de mejorar las características dinámicas del sensor. Sin embargo, es necesario determinar el modelo matemático dinámico del sensor, su bajo rendimiento en tiempo real y los filtros de alto orden. Utilizando la tecnología de redes neuronales, se puede lograr un filtrado de autocorrelación de alto rendimiento y un filtrado adaptativo. Aprovechar al máximo la técnica de las redes neuronales artificiales, gracias a su fuerte capacidad de autoaprendizaje, adaptatividad y autoorganización, así como a la función de memoria y a la compleja relación no lineal entre la entrada y la salida de la caja negra de las características de mapeo. Ya sea en la aplicabilidad, el tiempo real rápido, etc., varios aspectos serán considerablemente más que funcionales complejos, lo que permite aprovechar al máximo los recursos multisensor e integrarlos para obtener conclusiones más precisas y fiables. La información de datos, tanto en tiempo real como en tiempo no real, rápida y lenta, difusa e incierta, puede complementarse o contradecirse mutuamente. En este punto, la extracción y fusión de características del objeto, hasta la decisión final, será difícil. En este caso, la red neuronal y la lógica difusa se convertirán en el método elegido. La matriz de sensores de gas se utiliza en el reconocimiento de gases mixtos. Por ejemplo, en los métodos de procesamiento de señales se pueden utilizar redes de mapeo autoorganizadas y redes BP. La combinación de clasificación, primero para identificar componentes, y el método tradicional de ajuste por partes, reduce la complejidad del algoritmo y mejora la tasa de reconocimiento. Por otro lado, la dificultad de la detección de señales e identificación del sabor de los alimentos fue en su momento el principal impedimento para la investigación y el desarrollo. Ahora se puede utilizar la transformada wavelet para la compresión de datos y la extracción de características, y luego la entrada de datos de la red neuronal difusa se puede entrenar mediante algoritmos genéticos, lo que ha mejorado considerablemente la tasa de reconocimiento de sabores compuestos simples. Además, la evaluación de la calidad de las telas, el procesamiento de señales táctiles mediante manipuladores flexibles, el diagnóstico de fallos de máquinas y la tecnología de automatización inteligente han dado numerosos ejemplos de éxito. 2. La aplicación del diseño de la estructura de instrumentos virtuales, combinando instrumentos, tecnología de medición e informática, no solo mejora considerablemente la precisión de la medición y el nivel de automatización, sino que también mejora significativamente la precisión de la medición y el nivel de automatización, especialmente en hardware y software. El rápido desarrollo de instrumentos virtuales, la simplificación de la modularidad del hardware y el software, la unificación de recursos y la programación del sistema de red, y la optimización de la distribución del rendimiento, contribuyendo así a la rápida mejora del nivel de instrumentos y medidores inteligentes, creando condiciones cada vez más ventajosas. En el diseño de la estructura de instrumentos, los fabricantes de instrumentos solían ofrecer a sus clientes instrumentos virtuales inteligentes en formato de código fuente, como un controlador de instrumento "plug and play", para simplificar el proceso de operación y desarrollo del usuario final, mejorar constantemente la eficiencia operativa, la calidad y la flexibilidad de la programación. El fabricante de instrumentos, en el estándar de bus "plug and play" VXI, ha desarrollado instrumentos basados ​​en una nueva especificación de software de controlador de instrumento inteligente, mejorando la estructura y el rendimiento de los instrumentos virtuales en múltiples aspectos.

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