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北京鴻達(dá)天矩試驗(yàn)設(shè)備有限...

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目前試驗(yàn)機(jī)的應(yīng)用(一)

閱讀:1729      發(fā)布時(shí)間:2013-12-13
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目前試驗(yàn)機(jī)的應(yīng)用(一)

 

    當(dāng)代經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的國(guó)家,幾乎都是制造業(yè)發(fā)達(dá)的國(guó)家。面對(duì)激烈的競(jìng)爭(zhēng),要使中國(guó)從一個(gè)“制造大國(guó)”轉(zhuǎn)變成一個(gè)“制造強(qiáng)國(guó)”,必須實(shí)施信息化帶動(dòng)工業(yè)化的戰(zhàn)略,沒有一個(gè)先進(jìn)的儀器儀表行業(yè)的支持,不可能完成這個(gè)任務(wù)。

 

    鴻達(dá)天矩在上發(fā)展非常的迅速,并且在在儀器儀表的發(fā)展中起這重要的作用,了解儀器儀表網(wǎng)絡(luò)化中的應(yīng)用,在儀器儀表結(jié)構(gòu)、性能改進(jìn)中的應(yīng)用,在虛擬儀器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用可以更好的運(yùn)用鴻達(dá)天矩給儀器儀表行業(yè)帶來的新的機(jī)遇,這樣國(guó)內(nèi)儀器儀表才能更好的跟隨的發(fā)展。

    (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)用開辟了廣闊的前景。運(yùn)用智能化軟硬件,使每臺(tái)儀器儀表能隨時(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小⒏卟煌瑢哟紊蠈?duì)測(cè)量過程進(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、、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)用芯片的離線計(jì)算、現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試,按我們的需要和度產(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)非線性復(fù)雜關(guān)系的輸入、輸出間的黑箱映射特性,無論在適用性和快速實(shí)時(shí)性等各方面都將大大超過復(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,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,食品味覺信號(hào)的檢測(cè)和識(shí)別的難度,曾一度是研究與開發(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*定,柔性*作手對(duì)觸覺信號(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。

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