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    (1) 模擬儀表時代　　

    從20世紀(jì)60年代開始，為滿足工業(yè)發(fā)展的需要，將測量記錄和控制功能組合在一起，這類儀表稱為“基地式”儀表。通常是以在帶有調(diào)節(jié)單元的顯示記錄儀“基地”上，配上測量元件及執(zhí)行器構(gòu)成簡單控制系統(tǒng)。隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大，產(chǎn)生了以功能劃分的“單元組合式”儀表。根據(jù)不同的控制要求，選擇相應(yīng)儀表單元組合起來構(gòu)成各種不同復(fù)雜程度的控制系統(tǒng)。無論是“基地式”儀表還是“單元組合式”儀表，它們的共同特點都是模擬式的，采用的是模擬技術(shù)，而控制系統(tǒng)以經(jīng)典控制理論為基礎(chǔ)。　
　
    (2) 數(shù)字化儀表時代　　

    20世紀(jì)80年代，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展及其在儀器儀表中的應(yīng)用，以微處理器為核心器件的微機化儀表應(yīng)運而生，產(chǎn)生了各種數(shù)字式變送器、數(shù)字式調(diào)節(jié)器、數(shù)字式顯示記錄儀、可編程控制器和智能儀表。數(shù)字化儀表與模擬式儀表相比，其功能、性能、可靠性、通信功能等均有了質(zhì)的飛躍。主要的特點是采用數(shù)字技術(shù)，計算機技術(shù)用于儀器儀表和控制領(lǐng)域，計算機控制系統(tǒng)在工業(yè)控制中得到應(yīng)用與推廣。　

　(3) 儀器儀表新概念—虛擬儀表技術(shù)　　

    虛擬儀表技術(shù)從根本上開創(chuàng)了儀器儀表的新概念，它利用計算機技術(shù)實現(xiàn)和擴展儀器的功能。它是計算機硬件資源、儀器儀表測控硬件并用于數(shù)據(jù)分析、過程通信及圖形用戶界面的軟件之間的有效結(jié)合，是一種功能意義上的而非物理意義上的儀器儀表概念，軟件是關(guān)鍵。在虛擬儀表中，計算機作為一個控制和數(shù)據(jù)處理中心，傳統(tǒng)儀表的硬件被軟件所代替，用戶可以僅僅通過修改軟件而達到改變儀表功能的目的。可見，儀器儀表本身的硬件和軟件的界限已經(jīng)模糊化了，儀器儀表設(shè)計的主要基礎(chǔ)是它的軟件，而不是傳統(tǒng)儀器儀表的硬件。在這種情況下，儀器儀表工作者從觀念到知識結(jié)構(gòu)和素質(zhì)，都要以信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)思想來指導(dǎo)儀器儀表的設(shè)計與應(yīng)用。　　

    (4) 儀器儀表真正意義上的智能化—采用人工智能技術(shù)的智能儀表　

    智能化的自動化儀器儀表應(yīng)以智能控制理論為基礎(chǔ)，體現(xiàn)人的智能行為。人工智能是智能控制理論的基本組成部分之一，它以知識為基礎(chǔ)，它的目標(biāo)是建造智能化的計算機系統(tǒng)，用來模擬和執(zhí)行人類的智力功能，如判斷、理解、推理、識別、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問題求解等等，進而用自動機模仿人類的思維過程和智能行為。

    基于智能控制理論基礎(chǔ)的智能儀器儀表目前大致有幾方面的進展:

    專家控制器　　

    專家控制系統(tǒng)(expert control system, ECS)是典型的基于知識控制系統(tǒng)，它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。它運用人工智能技術(shù)和計算機技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，解決那些需要人類專家才能解決好的復(fù)雜問題。專家控制器的結(jié)構(gòu)按控制要求的不同而有所不同。典型的結(jié)構(gòu)由知識庫、推理機、人機接口等組成。其中，知識的獲取、知識庫的建立是關(guān)鍵。人們已經(jīng)總結(jié)出的方法是領(lǐng)域?qū)＜液椭R專家的有機結(jié)合，同時收集、歸納有經(jīng)驗的操作員方面的知識。然后把獲取的知識變成可用的規(guī)則，以期在推理過程中得到更高的命中率。專家控制已在工業(yè)控制中得到廣泛的應(yīng)用。

    模糊控制器　　

    模糊控制器(FC-Fuzzy Controller)，也稱模糊邏輯控制器(FLC-Fuzzy Logic Controller)。自然界的事物都具有一定的模糊性，模糊邏輯在控制領(lǐng)域中的應(yīng)用產(chǎn)生了模糊控制技術(shù)。由于模糊控制技術(shù)具有處理不確定性、不精確性和模糊信息的能力，對無法建造數(shù)學(xué)模型的被控過程能進行有效的控制，能解決一些用常規(guī)控制方法不能解決的問題，因而模糊控制在工業(yè)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。模糊控制器一般由輸入標(biāo)定、模糊化、模糊決策、清晰化、輸出標(biāo)定等幾個部分組成。其中，模糊化、模糊決策、清晰化是主要和基本的部分，“模糊化”將輸入量(精確量)變?yōu)槟：浚?ldquo;模糊決策”進行模糊運算，其過程是由推理機進行預(yù)估輸出推理，得到模糊量輸出。“清晰化”將模糊量輸出轉(zhuǎn)化為精確量，提供給系統(tǒng)的驅(qū)動器定標(biāo)后使用。當(dāng)前，模糊控制技術(shù)在工業(yè)控制中得到廣泛的應(yīng)用，尤其在不確定性過程、難于建模的場合發(fā)揮了模糊控制技術(shù)的長處。模糊控制器在家電和其它行業(yè)同樣得到了廣泛的應(yīng)用。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器　　

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工業(yè)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用提高了系統(tǒng)的信息處理能力，提高了系統(tǒng)的智能水平。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，簡稱神經(jīng)控制，它是指采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一技術(shù)對復(fù)雜的非線性對象進行建模，或擔(dān)當(dāng)控制器，或優(yōu)化計算，或進行推理，或故障診斷等工作。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度的并行結(jié)構(gòu)和并行實現(xiàn)能力，具有對任意非線性關(guān)系的描述能力，具有通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)歸納全部數(shù)據(jù)能力，使得它在控制系統(tǒng)中被廣泛靈活地應(yīng)用。

    仿人控制器　　

    仿人控制器比起專家控制、模糊控制等更強調(diào)對人的控制行為和功能的綜合性模仿。在控制過程中，它利用計算機模擬人的控制行為和功能，實現(xiàn)對沒有精確模型的對象進行有效的控制。設(shè)計仿人控制器必須獲得控制系統(tǒng)的特征信息，即建立系統(tǒng)的特征模型，其方法是定性描述系統(tǒng)的動態(tài)特性，對信息空間劃分出一定的區(qū)域，分別表示系統(tǒng)的一種特征狀態(tài)，所有特征狀態(tài)的集合就構(gòu)成特征模型。仿人控制器的算法設(shè)計就是根據(jù)特征模型和控制模態(tài)進行合理的組合，因而就出現(xiàn)了多種仿人控制模式和算法。仿人控制器的多模態(tài)方式在工業(yè)控制中被廣泛地采用。