Technologie d'automatisation intelligente dans l'application de l'instrument et de la mesure

Résumé : La technologie d'automatisation intelligente appliquée à l'instrumentation et à la mesure est produite par un excellent fabricant de débitmètres . Ce fabricant vous propose un devis. L'application de cette technologie est largement répandue dans le secteur des instruments et des compteurs. L'amélioration de la structure et des performances des instruments ouvre de vastes perspectives. Consultez notre groupe de réflexion. N'hésitez pas à nous contacter pour obtenir un devis. L'article détaille une technologie d'automatisation intelligente appliquée à l'instrumentation et à la mesure. L'application de cette technologie est largement répandue dans le secteur des instruments et des compteurs. L'amélioration de la structure et des performances des instruments ouvre de vastes perspectives. Grâce à des logiciels et du matériel intelligents, chaque instrument peut analyser et traiter avec précision les données actuelles et passées, de haut, moyen et bas niveaux, jusqu'à la compréhension du processus de mesure. Ceci permet d'améliorer les performances et l'efficacité des systèmes de mesure existants et d'étendre les fonctionnalités des systèmes de mesure traditionnels, notamment grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux, d'algorithmes génétiques, de calcul évolutif et de contrôle du chaos, ainsi qu'à des technologies intelligentes. L'instrument atteint ainsi une vitesse, une efficacité, une polyvalence et une flexibilité élevées. L'utilisation de microprocesseurs et de microcontrôleurs dans les systèmes dispersés permet également de concevoir des procédures de contrôle flou, de définir les valeurs critiques des différentes données de mesure, les règles floues du raisonnement flou et les relations floues entre les différents types de décisions floues. L'avantage réside dans l'absence de modèle mathématique pour l'objet contrôlé et dans l'absence de données d'essais volumineuses. L'expérience permet de définir des règles de contrôle adaptées, d'appliquer des calculs hors ligne sur puce et de mettre en service sur site, afin de répondre aux besoins et de produire des analyses de précision et des mesures de contrôle précises dans les délais impartis. L'application des technologies d'automatisation intelligente est particulièrement répandue dans le domaine des capteurs. L'utilisation de logiciels pour le filtrage du signal, tels que la transformée de Fourier rapide, la transformée de Fourier à temps court et la transformée en ondelettes, permet de simplifier le matériel, d'améliorer le rapport signal/bruit et d'optimiser les caractéristiques dynamiques du capteur. Cependant, la détermination du modèle mathématique dynamique du capteur est nécessaire, ce qui entraîne de faibles performances en temps réel et un filtrage d'ordre élevé. L'utilisation de la technologie des réseaux neuronaux permet un filtrage autocorrélatif et adaptatif hautes performances. L'exploitation optimale des réseaux neuronaux artificiels, grâce à leurs fortes capacités d'auto-apprentissage, d'adaptation, d'auto-organisation, de mémoire et de cartographie des relations complexes non linéaires entre les entrées et les sorties de la boîte noire, permet d'optimiser les aspects fonctionnels complexes, notamment en termes d'applicabilité et de rapidité en temps réel. L'intégration de ressources multi-capteurs permet d'obtenir des conclusions plus précises et plus fiables. Avec des données temps réel et non temps réel, rapides et lentes, floues et incertaines, les informations peuvent se soutenir mutuellement, mais aussi se contredire. À ce stade, l'extraction et la fusion des caractéristiques de l'objet, jusqu'à la prise de décision finale, s'avèrent difficiles. Le réseau neuronal et la logique floue deviennent alors zui pour le choix de la méthode. Un réseau de capteurs de gaz est utilisé pour la reconnaissance de gaz mixtes. Par exemple, les méthodes de traitement du signal peuvent utiliser un réseau de cartographie auto-organisé et un réseau BP. La combinaison de la classification, d'abord pour l'identification des composants, puis la méthode traditionnelle d'ajustement par morceaux, réduisent la complexité de l'algorithme et améliorent le taux de reconnaissance. Par ailleurs, la difficulté de détection du signal et d'identification du goût des aliments était autrefois le principal obstacle à la recherche et au développement. L'utilisation de la transformée en ondelettes pour la compression des données et l'extraction des caractéristiques, permettant d'entraîner les données d'entrée du réseau neuronal flou par algorithme génétique, a considérablement amélioré le taux de reconnaissance des arômes composés simples. De plus, les technologies d'automatisation intelligente ont fait leurs preuves dans de nombreux domaines, tels que l'évaluation de la qualité des tissus, le traitement des signaux tactiles par manipulateurs flexibles et le diagnostic des pannes de machines. 2. La conception d'instruments virtuels combinant instruments, technologies de mesure et technologies informatiques a permis d'améliorer considérablement la précision des mesures et le niveau d'automatisation, notamment en termes de matériel informatique, de modularité logicielle et d'optimisation du développement d'instruments virtuels, d'unification des ressources et des programmes système réseau, et d'optimisation de la répartition des performances. L'amélioration rapide du niveau d'instruments et de compteurs intelligents a créé des conditions de plus en plus avantageuses. Concernant la conception d'instruments, les fabricants ont toujours proposé à leurs clients des instruments virtuels intelligents, sous forme de code source, avec des pilotes d'instruments prêts à l'emploi, afin de simplifier le processus de développement et d'améliorer constamment l'efficacité opérationnelle, la qualité et la flexibilité de la programmation. Les fabricants d'instruments, utilisant la norme VXI Plug and Play, ont développé des instruments de pilotage basés sur une nouvelle spécification logicielle de pilote d'instruments intelligents, améliorant ainsi la structure et les performances des instruments virtuels à de nombreux égards.

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