Aplicação da Tecnologia de Automação Inteligente em Instrumentação e Medição

Resumo: As informações de aplicação da tecnologia de automação inteligente em instrumentação e medição são fornecidas por excelentes fabricantes de medidores de vazão e medidores de vazão. A aplicação da tecnologia de automação inteligente está se infiltrando totalmente na indústria de instrumentação. 1. Aplicação na melhoria da estrutura e do desempenho do instrumento Primeiro, a tecnologia de automação inteligente abriu amplas perspectivas para a aplicação de instrumentação e campos relacionados à medição. Use a sabedoria. Para que mais fabricantes de medidores de vazão selecionem modelos e cotações de preços, você está convidado a perguntar. A seguir estão os detalhes da aplicação da tecnologia de automação inteligente em instrumentação e medição. A aplicação da tecnologia de automação inteligente está se infiltrando totalmente na indústria de instrumentação. 1. Aplicação na melhoria da estrutura e do desempenho do instrumento Primeiro, a tecnologia de automação inteligente abriu amplas perspectivas para a aplicação de instrumentação e campos relacionados à medição. Usando software e hardware inteligentes, cada instrumento ou medidor pode analisar e processar com precisão informações de dados atuais e anteriores a qualquer momento e abstrair adequadamente o processo de medição de níveis baixo, médio e alto para melhorar o sistema de medição existente. Ela expande as funções dos sistemas de medição tradicionais, como o uso de tecnologias inteligentes como redes neurais, algoritmos genéticos, computação evolutiva e controle caótico, permitindo que os instrumentos alcancem alta velocidade, alta eficiência, multifunções, alta mobilidade e flexibilidade. Em segundo lugar, tecnologias de microchip, como microprocessadores e microcontroladores, também podem ser usadas em diferentes instrumentos e medidores de um sistema descentralizado para projetar programas de controle fuzzy, definir valores críticos de vários dados de medição e usar a tecnologia de inferência fuzzy de regras fuzzy para entender o comportamento das coisas. Vários relacionamentos fuzzy levam a vários tipos de decisões fuzzy. A vantagem é que não há necessidade de estabelecer um modelo matemático do objeto controlado, nem uma grande quantidade de dados de teste. É necessário apenas resumir as regras de controle apropriadas com base na experiência, aplicar o cálculo off-line do chip, a depuração no local e gerar precisão de acordo com nossas necessidades e exatidão. Análise e ações de controle pontuais. Especialmente na medição de sensores , a aplicação da tecnologia de automação inteligente é mais ampla. O uso de software para realizar filtragem de sinais, como transformada rápida de Fourier, transformada de Fourier de curto prazo, transformada wavelet e outras tecnologias, é uma maneira eficaz de simplificar o hardware, melhorar a relação sinal-ruído e aprimorar as características dinâmicas do sensor, mas precisa determinar o modelo matemático dinâmico do sensor e o desempenho em tempo real do filtro é ruim. Usando a tecnologia de rede neural, a filtragem de autocorrelação de alto desempenho e a filtragem adaptativa podem ser realizadas. Faça pleno uso dos poderosos recursos de autoaprendizagem, autoadaptação e auto-organização da tecnologia de rede neural artificial, funções associativas, de memória e mapeamento de caixa-preta entre entrada e saída de relacionamentos complexos não lineares, independentemente da aplicabilidade e do desempenho rápido em tempo real. Ambos excederão em muito a fórmula funcional complexa e podem fazer pleno uso dos recursos multissensores para obter conclusões mais precisas e confiáveis ​​de forma abrangente. Entre eles, informações de dados em tempo real e não em tempo real, de mudança rápida e lenta, difusas e determinísticas podem se apoiar ou se contradizer. será difícil. Portanto, a rede neural ou a lógica fuzzy serão os métodos mais valiosos de escolha. Por exemplo, matrizes de detecção de gás são usadas para identificação de gases mistos. No método de processamento de sinal, uma combinação de rede de mapeamento auto-organizada e rede BP pode ser usada para primeiro classificar e, em seguida, identificar componentes e converter o ajuste de todo o processo do método tradicional em ajuste segmentado. Isso pode reduzir a complexidade do algoritmo e melhorar a taxa de reconhecimento. Para outro exemplo, a dificuldade de detectar e identificar sinais de sabor de alimentos já foi um grande obstáculo para unidades de pesquisa e desenvolvimento. Agora, a transformada wavelet pode ser usada para compressão de dados e extração de características, e então os dados são inseridos na rede neural fuzzy treinada por algoritmo genético, o que melhora significativamente a taxa de reconhecimento de sabores simples e complexos. Para outro exemplo, na avaliação da qualidade de tecidos, o processamento de sinais táteis por operadores flexíveis, o diagnóstico de falhas de máquinas e a tecnologia de automação inteligente também alcançaram um grande número de exemplos bem-sucedidos. 2. A combinação de instrumentos aplicados e tecnologia de medição e tecnologia de computador no projeto estrutural de instrumentos virtuais não só melhorou muito a precisão da medição e o nível de automação inteligente, especialmente o rápido desenvolvimento do amolecimento de hardware de computador e da modularização de software de instrumentos virtuais, e sua unificação e configuração de desempenho otimizada com o programa de recursos do sistema em rede criaram condições cada vez mais favoráveis ​​para a rápida melhoria do nível inteligente dos instrumentos.

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