Résumé : Les informations sur l'application de la technologie d'automatisation intelligente en instrumentation et mesure sont fournies par d'excellents fabricants de débitmètres . L'application de la technologie d'automatisation intelligente infiltre pleinement l'industrie de l'instrumentation. 1. Application à l'amélioration de la structure et des performances des instruments Premièrement, la technologie d'automatisation intelligente a ouvert de vastes perspectives pour les domaines liés à l'instrumentation et à la mesure. Faites preuve de sagesse. Pour plus de fabricants de débitmètres afin de sélectionner des modèles et des devis, n'hésitez pas à vous renseigner. Voici le détail de l'application de la technologie d'automatisation intelligente en instrumentation et mesure. L'application de la technologie d'automatisation intelligente infiltre pleinement l'industrie de l'instrumentation. 1. Application à l'amélioration de la structure et des performances des instruments Premièrement, la technologie d'automatisation intelligente a ouvert de vastes perspectives pour les domaines liés à l'instrumentation et à la mesure. Grâce à des logiciels et du matériel intelligents, chaque instrument ou compteur peut analyser et traiter avec précision les données actuelles et passées à tout moment, et extraire de manière appropriée le processus de mesure des niveaux bas, moyens et élevés afin d'améliorer le système de mesure existant. Il étend les fonctions des systèmes de mesure traditionnels, notamment grâce à l'utilisation de technologies intelligentes telles que les réseaux neuronaux, les algorithmes génétiques, l'informatique évolutive et le contrôle chaotique, permettant aux instruments d'atteindre une vitesse, une efficacité, une polyvalence, une mobilité et une flexibilité élevées. De plus, les technologies à microprocesseurs, telles que les microcontrôleurs, peuvent être utilisées dans différents instruments et appareils de mesure d'un système décentralisé pour concevoir des programmes de contrôle flou, définir des valeurs critiques pour diverses données de mesure et utiliser la technologie d'inférence floue des règles floues pour comprendre le comportement des objets. Différentes relations floues permettent de prendre différents types de décisions floues. L'avantage est qu'il n'est pas nécessaire d'établir un modèle mathématique de l'objet contrôlé, ni de traiter une grande quantité de données de test. Il suffit de synthétiser les règles de contrôle appropriées basées sur l'expérience, d'appliquer le calcul hors ligne de la puce, le débogage sur site et de générer des mesures précises et adaptées aux besoins. Analyse et actions de contrôle ponctuelles. L'application des technologies d'automatisation intelligente est particulièrement étendue dans la mesure par capteur . L'utilisation de logiciels pour le filtrage du signal, tels que la transformée de Fourier rapide, la transformée de Fourier à court terme, la transformée en ondelettes et d'autres technologies, est un moyen efficace de simplifier le matériel, d'améliorer le rapport signal/bruit et les caractéristiques dynamiques du capteur. Cependant, elle nécessite la détermination du modèle mathématique dynamique du capteur, et les performances en temps réel du filtre sont médiocres. La technologie des réseaux neuronaux permet de réaliser un filtrage autocorrélatif et adaptatif hautes performances. Exploitez pleinement les puissantes capacités d'auto-apprentissage, d'auto-adaptation et d'auto-organisation des réseaux neuronaux artificiels, des fonctions associatives, des fonctions de mémoire et des caractéristiques de mappage boîte noire entre l'entrée et la sortie de relations complexes non linéaires, indépendamment de l'applicabilité et des performances en temps réel rapides. Ces deux solutions dépasseront largement la formule fonctionnelle complexe et exploiteront pleinement les ressources multi-capteurs pour obtenir des conclusions plus précises et plus fiables. Parmi ces données, les informations en temps réel et non réel, à évolution rapide et lente, floues et déterministes peuvent se corroborer ou se contredire. L'analyse sera complexe. Les réseaux de neurones ou la logique floue seront donc les méthodes les plus judicieuses. Par exemple, des réseaux de détection de gaz sont utilisés pour l'identification de gaz mixtes. En traitement du signal, une combinaison de réseaux de cartographie auto-organisés et de réseaux BP permet de classer puis d'identifier les composants, et de convertir l'ajustement global de la méthode traditionnelle en ajustement segmentaire. Cela permet de réduire la complexité de l'algorithme et d'améliorer le taux de reconnaissance. Par exemple, la difficulté de détection et d'identification des signaux gustatifs alimentaires constituait autrefois un obstacle majeur pour les unités de recherche et développement. Aujourd'hui, la transformée en ondelettes permet de compresser les données et d'extraire les caractéristiques, puis d'introduire les données dans le réseau de neurones flou entraîné par algorithme génétique, ce qui améliore considérablement le taux de reconnaissance des saveurs simples et complexes. Français Pour un autre exemple, dans l'évaluation de la qualité des tissus, le traitement des signaux tactiles par des opérateurs flexibles, le diagnostic des pannes des machines et la technologie d'automatisation intelligente ont également obtenu un grand nombre d'exemples de réussite. 2. La combinaison d'instruments appliqués et de technologies de mesure et de technologie informatique dans la conception structurelle des instruments virtuels a non seulement considérablement amélioré la précision de mesure et le niveau d'automatisation intelligente, en particulier le développement rapide de l'adoucissement du matériel informatique et de la modularisation logicielle des instruments virtuels, et son unification et sa configuration de performances optimisée avec le programme de ressources système en réseau ont créé des conditions de plus en plus favorables à l'amélioration rapide du niveau intelligent des instruments.
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