首先，智能自动化技术为仪器仪表和测量相关领域的应用开辟了广阔的前景。 利用智能软件和硬件，每台仪器都可以随时准确地分析和处理当前和以前的数据信息，并从低、中、高层次适当地抽象测量过程，以提高现有测量系统的性能。 性能和效率，扩展传统测量系统的功能，如利用神经网络、遗传算法、进化计算、混沌控制等智能技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能 -功能齐全，性能高度灵活。

  其次，微处理器、微控制器等微芯片技术还可以应用于分散系统的不同仪器仪表中，设计模糊控制程序，设定各种测量数据的临界值，利用模糊规则的模糊推理技术来控制事物 。 各种模糊关系做出各种类型的模糊决策。

  其优点是不需要建立被控对象的数学模型，也不需要大量的测试数据。 只需要根据经验总结出合适的控制规则，应用芯片的离线计算，现场调试，就可以根据我们的需求和精度生成准确的数据。 分析和准时控制行动。

  尤其是在传感器测量方面，智能自动化技术的应用更加广泛。 利用软件实现信号滤波，如快速傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等技术，是简化硬件、提高信噪比、改善传感器动态特性的有效途径，但 需要确定传感器的动态数学模型，高阶滤波器的实时性较差。 利用神经网络技术，可以实现高性能的自相关滤波和自适应滤波。

  充分利用人工神经网络技术强大的自学习、自适应、自组织能力，联想、记忆功能以及非线性复杂关系的输入与输出之间的黑盒映射特性，无论适用性、快速性 两者都将大大超越复杂的函数公式，并且可以充分利用多传感器资源，综合获得更准确、可信的结论。

  其中，实时与非实时、快变化与慢变化、模糊与确定性数据信息可能相互支持，也可能相互矛盾。 这时，物体特征的提取和融合直至最终决策，做出正确的判断，就会变得困难。

  因此神经网络或模糊逻辑将是最值得选择的方法。 例如，气体传感器阵列用于识别混合气体。 在信号处理方法中，可以采用自组织映射网络和BP网络相结合的方式，先分类，再识别分量，将传统方法的全过程拟合转化为分段拟合。 以降低算法的复杂度，提高识别率。 另一个例子是食物味道信号的检测和识别困难，这曾经是研发单位的主要障碍。

如今，可以利用小波变换进行数据压缩和特征提取，然后将数据输入到遗传算法训练的模糊神经网络中，大大提高了简单复合风味的识别率。 又如，智能自动化技术在布料质量保证、柔性机械手处理触觉信号、机器故障诊断等领域也取得了大量成功范例。

  仪器仪表、测量技术和计算机技术的结合，不仅大大提高了测量精度和智能自动化水平，特别是计算机硬件软化和软件模块化虚拟仪器的迅速发展，及其与网络化系统资源程序的统一和集成。  。 优化性能配置，为仪器仪表智能化水平快速提升创造了越来越有利的条件。

  在仪器仪表的结构设计中，仪器制造商过去常常以源代码的形式为用户提供智能虚拟仪器的即插即用的仪器驱动程序。 为了简化最终用户的操作和开发过程，不断提高运行效率、编程质量和编程灵活性，相关仪器厂商在VXI即插即用总线仪器驱动的基础上制定了一套新的智能仪器驱动软件规范 标准，并在虚拟仪器的结构和性能方面做出了以下改进。

  首先，尽可能考虑考虑到用户的直觉、易用性和提高运行效率，并保持原有VXI总线即插即用标准的高级编程接口，提供相同的函数调用格式 。

  其次，在最新的Labwindows/CVI5.0内置开发工具的基础上，采用智能化手段，在人机交互下自动生成智能虚拟仪器（IVI）的仪器驱动代码，简化了开发过程。 很多编程。 还统一了驱动代码的编程结构和风格，极大的方便了不同级别用户的使用和维护。

  第三，应用一系列智能方法来识别、跟踪和管理所有各种仪器状态和设置，使用户可以直接进入所有低级设置，并通过智能状态管理，用户可以在“测试开发”和“正常”之间切换 “根据他们的需要。  “运行”可随意切换两种模式。在“测试开发”模式下，驱动器智能地自动进行一系列状态检查，帮助检测各种编程错误。当程序调试正常并投入使用后，用户可以切换到 “正常运行”模式，使驱动软件高速运行，不仅保证了仪器的安全可靠，而且使软件可以随时投入高速运行，从而提高仪器的性能。 尽可能提高运行效率。

  另外，由于采用了多种智能方法，驱动程序可以同时实现多线程安全运行，进行多线程并行测试； 同时该驱动程序还具有强大的仿真功能，无需连接实际仪器即可进行开发和测试。 程序。 详情请访问：输配电设备网

  最后一个特点是驱动程序的操作只与测试功能有关，与仪器采用的接口总线方式无关。 仅使用一个初始化函数InitwithOptions来区分仪器接口总线和区域的区别。