现代混凝土泵送技术向远距离传输、高层浇注发展，并日益走向市场化，对测量系统的要求越来越高，不但要求它具备较高的自动化程度及良好的测量性能，还要求友善的人机交互界面。 本论文主要研究了智能计量系统的自学习功能和测量方案：研究了如何基于混凝土泵送技术，运用模糊自学习理论，设计一个具有可靠测量、实时计量的智能系统。并实现该系统的实验与应用，且对实验结果进行了具体的分析。 本文共分为八章。 第一章主要讨论了课题研究的目标、主要内容和意义，系统实现的功能目标和技术基础。本章还介绍了相关领域的研究现状。 第二章主要介绍了泵送混凝土相关理论及技术。首先介绍泵送混凝土的流动特征，接着研究泵送混凝土在输送管中泵送压力的变化，并分析影响泵送压力损失的因素，从而讨论常规计量方法的缺陷 第三章主要是针对前章理论模型应用模糊自学习技术。第一节介绍了模糊自学习技术的原理。其后研究模糊自学习理论应用于混凝土技术的几种算法，并进行分析比较其优劣。 第四章是关于系统的整体设计实现，首先讨论模糊自学习参数的确定，接着对参数的获取作详尽介绍，然后研究单片机模糊自学习的相关算法并进行Matlab仿真。 第五章是关于系统的硬件电路实现，包括主机基本电路设计，键盘显示部分电路设计及信号检测、A／D转换电路设计等。 第六章是关于系统的软件设计，阐述系统的各个模块：初始化模块、人机交互模块，数据处理模块，输入输出模块及软件抗干扰模块等。 第七章给出了实验研究的结果和初步应用实例，对误差进行分析，并讨论进一步提高测量特性的可能途径。 第八章是对课题研究的总结以及对进一步研究和应用前景的展望。