- ISBN:9787302596141
- 装帧:80g纯质纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:389
- 出版时间:2022-06-01
- 条形码:9787302596141 ; 978-7-302-59614-1
本书特色
智能传感是将传统学科和新技术进行综合集成和应用的一门学科,体现了多学科的交叉,融合和延拓,其应用范围遍布国民经济的诸多方面。随着新材料,新技术的广泛应用,基于各种功能材料的新型传感器件得到快速发展,其对制造的影响愈加显著。未来,智能化、微型化、多功能化、低功耗、低成本、高灵敏度、高可靠性将是新型传感器件的发展趋势,新型传感材料与器件将是未来智能传感技术发展的重要方向。本书在内容安排上以传感技术基本原理为基础,结合智能传感技术的新发展,以应用为核心,重点介绍了智能传感技术的基本原理和工程实现方法,体现了理论和实践并重的宗旨。
内容简介
本书主要介绍智能传感器与通信、智能信息处理、无线传感器网络与工业物联网等方面内容,详细介绍了智能感知系统的原理、设计方案及关键技术。本书分为两个部分,**部分介绍传感器相关知识,第二部介绍基于传感器构建的物联网系统及应用。智能传感技术是智能制造和物联网的先行技术,作为前端感知工具,具有很好重要的意义,既可以助推传统产业的升级,又可以对创新应用进行推动。基于本书内容,学生可以学习一个完整的智能感知系统的设计与应用实例,并进行实践与开发。
目录
第0章绪论00
0.1智能制造简介00
0.1.1智能制造的概念00
0.1.2智能制造关键技术00
0.2智能制造发展与应用0
0.2.1智能制造发展0
0.2.2智能制造应用0
0.3工业4.0与中国制造20250
0.3.1工业4.00
0.3.2中国制造20250
0.4智能制造与智能传感0
第1篇传感器与传感器系统
第1章检测技术基础0
1.1传感器与智能检测0
1.1.1传感器与智能检测概述0
1.1.2传感器的基本特性0
1.1.3传感器校准与标定方法0
1.2测量误差与数据处理基础0
1.2.1测量误差及其分类0
1.2.2系统误差的消除方法0
1.2.3随机误差及其估算0
1.2.4测量结果的数据处理0
1.3智能检测系统0
1.3.1数据采集0
1.3.2输入/输出通道0
第2章数据处理基础0
2.1特征工程0
2.1.1特征选择0
2.1.2特征提取0
2.2数据分析与机器学习0
2.2.1模式分类0
2.2.2回归预测0
2.2.3聚类分析0
第3章热敏元件、温度传感器及应用0
3.1热电偶0
3.1.1热电效应0
3.1.2热电偶的基本法则0
3.1.3热电偶冷端温度及其补偿0
3.2热电阻0
3.2.1铂电阻0
3.2.2铜热电阻0
3.2.3其他热电阻0
3.3热敏电阻0
3.3.1NTC热敏电阻的温度特性0
3.3.2NTC热敏电阻的温度系数0
3.3.3NTC热敏电阻的伏安特性0
3.3.4NTC热敏电阻的安时特性0
第4章应变式电阻传感器及应用0
4.1应变式电阻传感器的工作原理0
4.2测量电路0
4.2.1直流电桥0
4.2.2交流电桥0
4.3应变式传感器的温度特性0
4.3.1使应变片产生热输出的因素0
4.3.2电阻应变片的温度补偿方法0
4.4应变式电阻传感器的应用0
4.4.1几种常见的弹性敏感元件的应变值ε与外作用力F之间的关系0
4.4.2应变式电阻传感器的应用
第5章电感式传感器及应用
5.1变磁阻式传感器
5.1.1工作原理
5.1.2输出特性
5.1.3测量电路
5.1.4变磁阻式传感器的应用
5.2差动变压器式传感器
5.2.1工作原理
5.2.2基本特性
5.2.3差动变压器式传感器测量电路
5.2.4差动变压器式传感器的应用
5.3电涡流式传感器
5.3.1工作原理
5.3.2基本特性
5.3.3电涡流形成范围
5.3.4电涡流式传感器的应用
第6章电容式传感器及应用
6.1电容式传感器的工作原理和结构
6.1.1变极距型电容式传感器
6.1.2变面积型电容式传感器
6.1.3变介质型电容式传感器
6.2电容式传感器的灵敏度和非线性
6.3电容式传感器的信号调节电路
6.3.1运算放大器式电路
6.3.2电桥电路
6.4电容器式传感器的应用
6.4.1电容式位移传感器
6.4.2电容式荷重传感器
6.4.3电容式压力传感器
第7章压电式传感器及应用
7.1压电效应
7.1.1压电材料的主要特性参数
7.1.2压电晶体的压电效应
7.1.3压电陶瓷的压电效应
7.2压电方程
7.2.1电场为零
7.2.2应力为零
7.3电荷放大器
7.3.1电荷放大器的输出电压
7.3.2实际电荷放大器的运算误差
7.3.3电荷放大器的下限截止频率
7.3.4电荷放大器的噪声及漂移特性
7.4压电式传感器的应用
7.4.1压电式加速度传感器
7.4.2压电式压力传感器
第8章光电与光纤传感器及应用
8.1光电效应
8.1.1外光电效应
8.1.2内光电效应
8.2光敏电阻
8.2.1光敏电阻的原理和结构
8.2.2光敏电阻的主要参数和基本特性
8.2.3光敏电阻与负载的匹配
8.3光电池
8.3.1光电池的结构原理
8.3.2基本特性
8.3.3光电池的转换效率及*佳负载匹配
8.4光敏二极管和光敏三极管
8.4.1光敏管的结构和工作原理
8.4.2光敏管的基本特性
8.4.3光敏晶体电路的分析方法
8.5光电传感器的类型及应用
8.5.1光电传感器的类型
8.5.2应用
8.6光纤传感器
8.6.1光导纤维导光的基本原理
8.6.2光纤传感器及其应用
第9章超声波/激光/红外传感器
9.1超声波传感器的工作原理
9.1.1超声波的激发
9.1.2超声波的接收
9.1.3超声波的特性
9.2激光/红外传感器
9.2.1激光传感器的基本概念
9.2.2红外传感器的基本概念
9.3超声波传感器的应用
9.3.1超声波测距
9.3.2超声波测流速
9.3.3超声波探伤
9.4激光传感器的主要应用
9.4.1激光测长
9.4.2激光测距
9.4.3激光测振
9.5红外传感器的主要应用
9.5.1红外测温仪
9.5.2红外线气体分析仪
第10章气体传感器
10.1气体传感器概述
10.2气体传感器分类
10.2.1气敏材料及其传感器阵列
10.2.2半导体气体传感器
10.2.3催化燃烧式气体传感器
10.2.4电化学型气体传感器
10.2.5NDIR气体传感器
10.2.6光学式气体传感器
10.3气体传感器的应用
10.3.1MQ2烟雾传感器
10.3.2TGS2602气体传感器
10.3.3定电位电解式气体传感器
10.4智能气体传感面临的挑战及其解决方案
10.4.1可重复性和可重用性
10.4.2电路集成和小型化
10.4.3实时传感
第11章视觉传感器
11.1视觉检测技术
11.1.1机器视觉的发展
11.1.2视觉检测的应用分类
11.1.3视觉检测的特点
11.2视觉传感器的硬件组成
11.2.1照明系统
11.2.2光学镜头
11.2.3摄像机
11.2.4图像处理器
11.3视觉传感器的工作原理
11.3.1视觉传感的成像模型
11.3.2视觉传感的图像处理
11.4视觉传感器的应用
11.4.1单目视觉传感系统
11.4.2双目视觉传感系统
第12章生物传感器
12.1概述
12.1.1生物传感器的工作原理
12.1.2生物传感器的类型
12.1.3生物传感器的应用
12.2典型生物传感器
12.2.1酶传感器
12.2.2免疫传感器
12.2.3微生物传感器
12.3生物传感器的应用案例
12.3.1血糖测试仪
12.3.2基因芯片
第13章MEMS传感器技术
13.1MEMS传感器概述
13.1.1MEMS技术及MEMS传感器介绍
13.1.2智能制造对MEMS传感器的需求
13.1.3MEMS传感器的发展趋势和展望
13.2MEMS传感器的微型化技术和基本原理
13.2.1微尺度效应
13.2.2物理效应
13.2.3MEMS工艺的影响
13.3MEMS传感器的设计
13.3.1MEMS传感器的设计方法和过程
13.3.2计算机辅助设计及CoventorWare设计软件介绍
13.4MEMS技术的应用
第14章量子测量及传感技术
14.1概述
14.1.1量子传感技术简介
14.1.2量子传感器与智能制造
14.2量子物理学基本知识
14.2.1波粒二象性
14.2.2原子结构理论
14.2.3冷原子物理
14.3芯片化量子传感器
14.3.1芯片化量子传感器动态
14.3.2基于微型碱金属原子气室的量子传感技术
14.3.3基于微腔的量子传感技术
14.4量子测量技术的应用
14.4.1量子测量技术的应用领域及优势
14.4.2量子测量技术的研究发展趋势
第15章传感器网络
15.1传感器的网络化
15.1.1传感器网络的概念
15.1.2传感器网络的发展
15.2多传感器信息融合
15.2.1多传感器信息融合的必要性
15.2.2多传感器信息融合的层次模型
15.2.3多传感器信息融合的结构模型
15.2.4多传感器信息融合方法
15.3无线传感器网络
15.3.1无线传感器网络的体系结构
15.3.2无线传感器网络的特点
15.3.3无线传感器网络关键技术
15.3.4无线传感器网络的应用
第2篇工业物联网
第16章物联网基础
16.1概述
16.1.1物联网
16.1.2传感网
16.1.3工业互联网
16.2物联网构成
16.2.1物联网的工作原理
16.2.2物联网硬件系统结构
16.2.3物联网软件系统结构
16.3物联网特征
16.3.1物联网平台
16.3.2物联网数据库
16.3.3边缘计算
16.3.4物联网应用举例
16.4物联网伦理
16.5总结与展望
第17章物联网核心技术
17.1物联网感知层
17.1.1传感器技术
17.1.2RFID技术
17.1.3标识与编码
17.1.4数据挖掘与融合技术
17.2物联网网络层
17.2.1蓝牙技术
17.2.2ZigBee
17.2.3LoRa
17.2.4NBIoT
17.2.54G/5G
17.3物联网应用层
17.3.1物联网中间件
17.3.2物联网应用
17.3.3云计算
17.4物联网安全
17.4.1感知层安全问题
17.4.2网络层安全问题
17.4.3应用层安全问题
第18章物联网工程案例
18.1物联网与智慧生活
18.1.1物联网与智能家居
18.1.2物联网与智慧医疗
18.2物联网与智慧工业
18.2.1物联网与智能电网
18.2.2物联网与智慧物流
18.3物联网与智慧农业
18.3.1农业物联网平台
18.3.2农产品溯源管理
18.4物联网与人类社会发展
参考文献
作者简介
陈雯柏,教授,博士生导师,北京市中青年骨干教师、青年拔尖人才,中国人工智能学会理事、杰出会员,北京人工智能学会监事,中国教育发展战略学会人工智能与机器人教育专委会常务理事,北京信息科技大学青年教学名师、勤信学者、智能检测与模式识别研究所所长、智能检测国防科技创新团队带头人,获北京高等学校优秀专业课(基础课)主讲教师、北京市教学成果奖、中国指挥与控制学会科技进步奖、吴文俊人工智能科技进步奖。主要研究方向是机器感知与模式识别、人工智能与机器人。 李邓化,教授,博士生导师,享受国务院特殊津贴,首都劳动奖章获得者,北京市三八红旗手,北京市优秀教师,北京市教学名师,北京市师德标兵。主要研究方向是智能检测与传感器。 何斌,高级工程师,某研究院计量测试中心副总工程师,长期从事测试计量技术研究及仪器研发。 苏明灯,北京走向智能科技创新中心主任,国家发改委产业经济与技术经济研究所课题专家,长期致力于工业互联网、产业智能化研究。 刘辉翔,博士,副教授,主要从事智能感知、机器学习方面的教学和科研工作,参与国家重点研发计划、国家自然科学基金委面上项目等多项纵向科研项目,发表SCI论文十余篇。
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