現(xiàn)如今經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的，大部分都是制造業(yè)發(fā)達(dá)的。面對著非常激烈的競爭，要使中國從一個“制造業(yè)大國”轉(zhuǎn)變成一個“制造業(yè)強國”，必須要實施信息化帶動工業(yè)化的戰(zhàn)略，如果沒有一個的儀器儀表行業(yè)的支持，那就是不可能完成這個任務(wù)。
在儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進(jìn)中的應(yīng)用
先是，智能自動化技術(shù)為儀器儀表還有測量的相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了廣闊的前景。運用了智能化軟硬件，使得每臺儀器儀表能隨時準(zhǔn)確地分析、處理好當(dāng)前的和以前的數(shù)據(jù)信息，恰當(dāng)?shù)貜牡?、中、高等不同層次上對測量過程進(jìn)行抽象，得以提高現(xiàn)有測量系統(tǒng)的性能和效率，擴展傳統(tǒng)的測量系統(tǒng)的功能，如運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進(jìn)化計算、混沌控制等這些智能技術(shù)，使得儀器儀表實現(xiàn)高速、、多功能、高機動靈活等這些性能。
其次，也可以在分散系統(tǒng)的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等這些微型芯片技術(shù)，設(shè)計模糊的控制程序，設(shè)置好各種測量數(shù)據(jù)的臨界值，運用好模糊規(guī)則的模糊推理技術(shù)，對于事物的各種模糊關(guān)系進(jìn)行各種類型的模糊決策。
其優(yōu)勢是在于不必建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，也不需要大量的測試數(shù)據(jù)，只需根據(jù)經(jīng)驗，總結(jié)好合適的控制規(guī)則，應(yīng)用好芯片的離線計算、現(xiàn)場調(diào)試，按照我們的需要和度產(chǎn)生準(zhǔn)確的分析和準(zhǔn)時的控制動作。
特別是在傳感器測量當(dāng)中，智能的自動化技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛。用軟件來實現(xiàn)信號濾波，比如快速傅立葉變換、短時傅立葉變換、小波變換等技術(shù)，是簡化硬件，提高信噪比，改善傳感器的動態(tài)特性等有效途徑，但是需要確定傳感器的動態(tài)數(shù)學(xué)模型，而且高階濾波器的實時性比較差。運用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以實現(xiàn)高性能的自相關(guān)濾波和自適應(yīng)濾波。
充分地利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強有力的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，聯(lián)想、記憶功能還有對非線性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱的映射特性，無論是在適用性還是快速實時性等各方面都將大大超過復(fù)雜函數(shù)式，可以充分利用多傳感器資源，綜合獲取更準(zhǔn)確、更可信的結(jié)論。
其中實時跟非實時的、快變與緩變的、模糊還有確定性的數(shù)據(jù)信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此時，對象特征的提取、融合，直至終決策，作出正確的判斷，將成為難點。
于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者模糊邏輯將成為值得選用的方法。例如，氣體傳感陣列等用于混合氣體識別，在信號處理方法上面可采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，行分類，再識別組分，將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉(zhuǎn)化成為分段擬合，以求降低算法的復(fù)雜度，提高識別率。又如，食品味覺信號的檢測還有識別的難度，曾經(jīng)一度是研究與開發(fā)單位的主要障礙所在。
如今我們可以利用小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，然后把數(shù)據(jù)輸入用遺傳算法訓(xùn)練過的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么就可以大大提高了對簡單復(fù)合味的識別率。再如，在布匹的面料質(zhì)量的測定，作為手對觸覺信號的處理，機器的故障診斷的領(lǐng)域，智能自動化技術(shù)也都取得了非常多的成功實例。
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