當(dāng)今的智能科技分支林立，蓬勃興旺，在國(guó)內(nèi)外已獲得了飛速發(fā)展，諸如模糊邏輯、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)家系統(tǒng)、仿人智能、粗糙集理論、物元可拓方法、知識(shí)工程、模式識(shí)別、定性控制、小波分析、分形幾何、混沌控制、數(shù)據(jù)融合技術(shù)等等，真可謂是八仙過(guò)海，各顯神通。智能自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用正在全面滲入到儀器 儀表工業(yè)。

　　(1)在儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進(jìn)中的應(yīng)用

　　首先，智能自動(dòng)化技術(shù)為儀器儀表與測(cè)量的相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用開(kāi)辟了廣闊的前景。運(yùn)用智能化軟硬件，使每臺(tái)儀器或儀表能隨時(shí)準(zhǔn)確地分析、處理當(dāng)前的和以前的數(shù)據(jù)信息，恰當(dāng)?shù)貜牡汀⒅?、高不同層次上?duì)測(cè)量過(guò)程進(jìn)行抽象，以提高現(xiàn)有測(cè)量系統(tǒng)的性能和效率，擴(kuò)展傳統(tǒng)測(cè)量系統(tǒng)的功能，如運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、進(jìn)化計(jì)算、混沌控制等智能技術(shù)，使儀器儀表實(shí)現(xiàn)高速、高效、多功能、高機(jī)動(dòng)靈活等性能。

　　其次，也可在分散系統(tǒng)的不同儀器儀表中采用微處理器、微控制器等微型芯片技術(shù)，設(shè)計(jì)模糊控制程序，設(shè)置各種測(cè)量數(shù)據(jù)的臨界值，運(yùn)用模糊規(guī)則的模糊推理技術(shù)，對(duì)事物的各種模糊關(guān)系進(jìn)行各種類(lèi)型的模糊決策。其優(yōu)勢(shì)在于不必建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，也不需大量的測(cè)試數(shù)據(jù)，只需根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)合適的控制規(guī)則，應(yīng)用芯片的離線(xiàn)計(jì)算、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，按我們的需要和精確度產(chǎn)生準(zhǔn)確的分析和準(zhǔn)時(shí)的控制動(dòng)作。

　　特別是在傳感器測(cè)量中，智能自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用更為廣泛。用軟件實(shí)現(xiàn)信號(hào)濾波，如快速傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換、小波變換等技術(shù)，是簡(jiǎn)化硬件，提高信噪比，改善傳感器動(dòng)態(tài)特性的有效途徑，但需要確定傳感器的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，而且高階濾波器的實(shí)時(shí)性較差。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)高性能的自相關(guān)濾波和自適應(yīng)濾波。

　　充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)有力的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，聯(lián)想、記憶功能以及對(duì)非線(xiàn)性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱映射特性，無(wú)論在適用性和快速實(shí)時(shí)性等各方面都將大大超過(guò)復(fù)雜函數(shù)式，可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(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的、快變與緩變的、模糊和確定性的數(shù)據(jù)信息，可能相互支持，也可能相互矛盾，此時(shí)，對(duì)象特征的提取、融合，直至最終決策，作出正確的判斷，將成為難點(diǎn)。

　　于是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯將成為最值得選用的方法。例如，氣體傳感陣列用于混合氣體識(shí)別，在信號(hào)處理方法上可采用自組織映射網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，先進(jìn)行分類(lèi)，再識(shí)別組分，將傳統(tǒng)方法的全程擬合轉(zhuǎn)化為分段擬合，以降低算法的復(fù)雜度，提高識(shí)別率。又如，食品味覺(jué)信號(hào)的檢測(cè)和識(shí)別的難度，曾一度是研究與開(kāi)發(fā)單位的主要障礙所在。如今可利用小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮和特征提取，然后將數(shù)據(jù)輸入用遺傳算法訓(xùn)練過(guò)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，則大大提高了對(duì)簡(jiǎn)單復(fù)合味的識(shí)別率。再如，在布匹面料質(zhì)量的評(píng)定，柔性操作手對(duì)觸覺(jué)信號(hào)的處理，機(jī)器的故障診斷領(lǐng)域，智能自動(dòng)化技術(shù)也都取得了大量的成功實(shí)例。

　　(2)在虛擬儀器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

　　儀器與測(cè)量技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合，不但大大提高了測(cè)量精確度與智能自動(dòng)化水平，特別是計(jì)算機(jī)的硬件軟化和軟件模塊化的虛擬儀器的迅猛發(fā)展，以及其與網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)資源程序的統(tǒng)一和優(yōu)化性能配置，為儀器儀表的智能化水平的迅速提高，創(chuàng)造了越來(lái)越優(yōu)越的條件。

　　在儀器儀表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，儀器廠(chǎng)家過(guò)去都是以源代碼形式向用戶(hù)提供智能虛擬儀器即插即用的儀器驅(qū)動(dòng)器，為了簡(jiǎn)化最終用戶(hù)的使用操作與開(kāi)發(fā)過(guò)程，不斷提高運(yùn)行效率，以及編程質(zhì)量和編程靈活性，相關(guān)儀器廠(chǎng)家在VXI即插即用的總線(xiàn)儀器驅(qū)動(dòng)器標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上 。