其次，我们还可以在分散系统的各个仪器仪表中采用微处理器、微型芯片技术，设计模糊控制程序，并设定各种测量数据的临界值。利用模糊规则进行模糊推理，对事物的各种模糊关系进行不同类型的模糊决策。这种方法优势在于不需要建立被控对象的数学模型，也无需大量测试数据，只需根据经验和合适的控制规则，就能通过芯片进行离线计算和现场调试，以我们的需求和精确度产生准确分析和及时控制动作。

特别是在传感器测量领域，智能自动化技术应用更为广泛。软件实现信号滤波，如快速傅立叶变换、短时傅立叶变换、小波变是简化硬件、高效提高信噪比改善传感器动态特性的有效途径，但需要确定传感器动态数学模型，而且高阶滤波器实时性较差。运用神经网络技术，可实现高性能自相关滤波和自适应滤波。这利用人工神经网络强大的自学习、自适应、自组织能力以及对非线性复杂关系输入输出间黑箱映射特性，无论在适用性与快速实时性等方面都将大大超过复杂函数式，可充分利用多传感资源综合获取更准确可靠结论。

其中实时与非实时快变与缓变模糊与确定性的数据信息可能相互支持或矛盾，此时对象特征提取融合直至最终决策作出正确判断，将成为难点。于是神经网络或模糊逻辑将成为最值得选用的方法。在气体传感阵列用于混合气体识别中，可以采用自组织映射网络与BP网络相结合分类再识别组分，将全程拟合转化为分段拟合以降低算法复杂度提高识别率。此外，在食品味觉信号检测识别上也取得了成功，例如使用小波变换压缩提取后输入遗传算法训练过的模糊神经网络，大大提高简单复合味识别率。

(2)虚拟仪器结构设计中的应用

虚拟仪器结构设计结合了仪表技术计算机技术，不仅提升了测量精度智能自动化水平尤其是计算机硬件软化软件模块化虚拟仪器迅猛发展及其与网路系统资源统一优化性能配置，为智能自动化水平迅速提高创造条件。在虚拟结构性能上进行多方面改进首先考虑兼顾用户直观易用运行效率保持原来VXI即插即用标准高层编程接口提供相同功能函数调用格式，其次运用最新Labwindows/CVI 5.0内建开发工具基础上使IVI驱动代码可以在人机交互作用下生成既简化大量编程工作又统一驱动代码编程结构风格方便不同水平用户使用维护最后应用一系列手法识别跟踪管理所有状态设置使用户直接进入所有低层设置通过智能状态管理使用户可根据需要切换“测试开发”“正常运行”两种模式下完成状态检查帮助发现错误当程序调试投入使用后切换到“正常运行”模式以保证安全可靠高速运行。

另外由于采用了一系列手段使驱动者可实现多线程同时安全运行并行测试具有强大的仿真功能可以不连接实际仪器情况下开发测试程序最后一个特点驱动者只与测试功能相关而总线方式无关通过初始化区分地域异用总之由因素改变了以往VXI即插即用标准功效低编码一致困难质量低工作量大使用维护麻烦缺陷全面统一运行显示深远影响对整个工业高速发展。

(3)节省能源成本

为了减少能源消耗我们必须采取措施减少设备功耗。但这并不意味着牺牲性能。一种方法是安装能效标签，这些标签会向消费者展示设备能效如何。如果某台设备没有安装能效标签，它可能就不能销售或者它必须有一个最高允许功率限制。这要求制造商生产更加节能但不会影响产品性能的手段之一就是优化电源管理协议（PSM）。PSM是一套行业标准用于定义如何关闭打开电源来节省能源。当设备处于空闲状态它们通常会进入一种叫做深度睡眠（Deep Sleep）的休眠模式。在这个模式中它们能够非常快速地唤醒并恢复到活动状态，而不是从完全关闭重启起来这样做可以极大地减少冷启动所需时间从而节约更多能源。此外，许多现代操作系统都包含了一些任务执行引擎这些引擎能够监控设备是否仍然需要执行任务，如果没有他们会主动停止任务并将设备放入休眠模式这样的行为进一步降低了整体功耗另一种重要的是尽可能避免不必要的事务发生例如取消未请求的事务确认从而防止数据库服务器花费时间去处理这些事务还有避免冗余查询和事务，因为这两种操作都会增加数据库负载并因此增加电力消耗此外，还应该采取措施优雅地关闭那些长期未被访问过的事务或文件夹，从而释放存储空间这一举措对于任何希望保存空间的人来说都是明智之举总之，随着科技日新月异，我们一定要持续探索新的方式来减轻我们的环境负担，同时保持我们生活质量的一致增长前景展望智能自动术在未来几年里将继续发展扩展其影响力随着AIML深度学习等新兴领域不断涌现我们预计该领域未来五年内会出现巨大的变化积极参与创新研究方向关键词：smart automation instrumentation networked devices energy efficiency AI ML deep learning