Применение технологий интеллектуальной автоматизации в приборостроении и измерениях

Аннотация: Информация о применении интеллектуальной технологии автоматизации в приборостроении и измерениях предоставляется ведущими производителями расходомеров и расходомеров. Применение интеллектуальной технологии автоматизации полностью проникает в приборостроительную отрасль. 1. Применение в улучшении структуры и производительности приборов Во-первых, интеллектуальная технология автоматизации открыла широкие перспективы для применения в областях, связанных с приборостроением и измерениями. Используйте мудрость. Чтобы больше производителей расходомеров могли выбрать модели и ценовые предложения, вы можете запросить их. Ниже приведены подробности применения интеллектуальной технологии автоматизации в приборостроении и измерениях. Применение интеллектуальной технологии автоматизации полностью проникает в приборостроительную отрасль. 1. Применение в улучшении структуры и производительности приборов Прежде всего, интеллектуальная технология автоматизации открыла широкие перспективы для применения в областях, связанных с приборостроением и измерениями. Используя интеллектуальное программное и аппаратное обеспечение, каждый прибор или счетчик может точно анализировать и обрабатывать текущие и предыдущие данные в любое время и соответствующим образом абстрагировать процесс измерения от низкого, среднего и высокого уровней для улучшения существующей системы измерений. Он расширяет функции традиционных измерительных систем, таких как использование интеллектуальных технологий, таких как нейронные сети, генетические алгоритмы, эволюционные вычисления и хаотическое управление, чтобы позволить приборам достигать высокой скорости, высокой эффективности, многофункциональности, высокой мобильности и гибкости. Во-вторых, микрочиповые технологии, такие как микропроцессоры и микроконтроллеры, также могут использоваться в различных приборах и счетчиках децентрализованной системы для разработки нечетких программ управления, установки критических значений различных данных измерений и использования технологии нечеткого вывода нечетких правил для понимания поведения вещей. Различные нечеткие соотношения создают различные типы нечетких решений. Преимущество заключается в том, что нет необходимости устанавливать математическую модель контролируемого объекта или большого количества тестовых данных. Необходимо только суммировать соответствующие правила управления на основе опыта, применять автономный расчет чипа, отладку на месте и генерировать точные в соответствии с нашими потребностями и точностью. Анализ и пунктуальные управляющие воздействия. Особенно в измерении датчиков применение интеллектуальной технологии автоматизации более обширно. Использование программного обеспечения для реализации фильтрации сигналов, таких как быстрое преобразование Фурье, кратковременное преобразование Фурье, вейвлет-преобразование и другие технологии, является эффективным способом упрощения аппаратного обеспечения, улучшения отношения сигнал/шум и улучшения динамических характеристик датчика, но для этого необходимо определить динамическую математическую модель датчика и высокий порядок. Производительность фильтра в реальном времени низкая. Используя технологию нейронных сетей, можно реализовать высокопроизводительную автокорреляционную фильтрацию и адаптивную фильтрацию. В полной мере используйте мощные возможности самообучения, самоадаптации, самоорганизации технологии искусственных нейронных сетей, ассоциативные функции, функции памяти и характеристики отображения черного ящика между входом и выходом нелинейных сложных отношений, независимо от применимости и быстрой производительности в реальном времени. Оба будут значительно превосходить сложную функциональную формулу и могут в полной мере использовать ресурсы нескольких датчиков для всестороннего получения более точных и достоверных выводов. Среди них информация в реальном времени и не в реальном времени, быстро меняющаяся и медленно меняющаяся, нечеткая и детерминированная данные могут подкреплять друг друга или противоречить друг другу. будет сложно. Поэтому нейронная сеть или нечеткая логика будут наиболее достойным методом выбора. Например, газочувствительные массивы используются для идентификации смешанного газа. В методе обработки сигналов комбинация самоорганизующейся картографической сети и сети BP может использоваться для первой классификации, а затем идентификации компонентов и преобразования подгонки всего процесса традиционного метода в сегментарную подгонку. Это может снизить сложность алгоритма и повысить скорость распознавания. Например, сложность обнаружения и идентификации сигналов вкуса пищи когда-то была основным препятствием для научно-исследовательских и опытно-конструкторских подразделений. Теперь вейвлет-преобразование можно использовать для сжатия данных и извлечения признаков, а затем данные поступают в нечеткую нейронную сеть, обученную генетическим алгоритмом, что значительно повышает скорость распознавания простых и сложных вкусов. Другой пример: в оценке качества тканей обработка тактильных сигналов гибкими операторами, диагностика неисправностей машин и интеллектуальные технологии автоматизации также добились большого количества успешных примеров. 2. Сочетание прикладных приборов и измерительных технологий с компьютерными технологиями в структурном проектировании виртуальных приборов не только значительно повысило точность измерений и уровень интеллектуальной автоматизации, но и, в частности, быстрое развитие смягчения компьютерного оборудования и модуляризации программного обеспечения виртуальных приборов, а также их унификация и оптимизированная конфигурация производительности с сетевой программой системных ресурсов создали все более благоприятные условия для быстрого улучшения уровня интеллектуальных приборов.

Массовый расходомер стал важнейшим продуктом для маркетологов, особенно когда речь идет о создании бренда и привлечении потенциальных клиентов.

Мы хотим и дальше организовывать Sincerity, чтобы сделать ее более эффективной и прибыльной, чтобы и наши клиенты, и наши сотрудники могли эффективнее использовать свое время.

Тенденция к использованию камертонного измерителя плотности жидкости и массового расходомера для облегчения работы кориолисового расходомера Emerson, однажды возникшая, вскоре распространилась на такие дополнительные области, как U-образный кориолисовый массовый расходомер и производитель вилочных измерителей плотности.

Сосредоточение на целях массового расходомера, нашей команды и, самое главное, нас самих имеет решающее значение для долгосрочного успеха.