非集成化的实现

非集成化智能传感器是将传统的经典传感器 （采用非集成化工艺制作的传感器，仅具有获取信号的功能），信号调理电路，带数字总线接口的微处理器组合为整体而构成的一个智能传感器系统，其框图如图13－7所示。

图13－7 非集成化智能传感器框图

图13－7中的信号调理电路是用来调理传感器输出信号的，即将传感器输出信号进行放大并转换为数字信号后送入微处理器，再由微处理器通过数字总线接口接在现场数字总线上，这是一种实现智能传感器系统的最快途径与方式。例如美国罗斯蒙特公司、SMAR公司生产的电容式智能压力 （差）变送器系列产品，就是在原有传统式非集成电容式变送器基础上附加一块带数字总线接口的微处理器插板后组装而成的，并配备可进行通信、控制、自校正、自补偿、自诊断等功能的智能化软件，从而实现智能化。

这种非集成化智能传感器是在现场总线控制系统发展形势的推动下迅速发展起来的。因为这种控制系统要求挂接的传感器／变送器必须是智能型的，对于自动化仪表生产厂家来说，原有的一整套生产工艺设备基本不变。因此，对于这些厂家而言，非集成化实现是一种建立智能传感器系统最经济、最快捷的途径与方式。

另外，近10年来发展极为迅速的模糊传感器也是一种非集成化的新型智能传感器。模糊传感器是在经典数值测量的基础上，经过模糊推理和知识合成，以模拟人类自然语言符号描述的形式输出测量结果。显然，模糊传感器的核心部分就是模拟人类自然语言符号的产生及其处理。

模糊传感器的 “智能”之处在于：它可以模拟人类感知的全过程。它不仅具有智能传感器的一般优点和功能，而且具有学习推理的能力，具有适应测量环境变化的能力，并且能够根据测量任务的要求进行学习推理。另外，模糊传感器还具有与上级系统交换信息、自我管理和调节的能力。通俗地说，模糊传感器的作用应当与一个具有丰富经验的测量工人的作用是等同的，甚至更好。

图13－8所示为模糊传感器的简单结构和功能示意图。其中，经典数值测量单元不仅提取传感信号，而且对其进行数值预处理，如滤波、恢复信号等。符号产生和处理单元是模糊传感器的核心部分，它利用已有的知识或经验 （通常存放在知识库中），对已恢复的传感信号进一步处理，得到符号测量结果。符号处理则是采用模糊信息处理技术，对模糊后得到的符号形式的传感信号，结合知识库内的知识 （主要有模糊判断规则、传感信号特征、传感器特征及测量任务要求等信息），经过模糊推理和运算，得到被测量的符号描述结果及其相关知识。当然，模糊传感器可以通过学习新的变化情况 （如任务发生改变、环境变化等）来修正和更新知识库内的信息。

图13－8 模糊传感器的简单结构示意图

模糊传感器的构成有两部分：硬件层和软件层。模糊传感器的突出特点是具有丰富强大的软件功能。模糊传感器与一般的基于计算机的智能传感器的根本区别在于模糊传感器具有实现学习功能的单元和符号产生、处理单元。它能够实现专家指导下的学习和符号的推理及合成，从而使模糊传感器具有可训练性。经过学习与训练，使得模糊传感器能适应不同测量环境和测量任务的要求。因此，实现模糊传感器的关键就在于软件功能的设计。