现代传感器原理与应用

第1章 绪论 001
1.1 传感器概论 001
1.1.1 传感器介绍 001
1.1.2 传感器的定义 002
1.1.3 传感器的地位 003
1.1.4 传感器的应用 004
1.2 传感器的构成、分类与支撑技术 008
1.2.1 传感器的构成 008
1.2.2 传感器的分类方法 010
1.2.3 新型传感器的支撑技术 012
1.3 传感技术的发展趋势 020
参考文献 025

第2章 传感器技术基础 026
2.1 传感器基本特性 026
2.1.1 静态特性 026
2.1.2 动态特性 033
2.2 传感器的标定与校准 041
2.2.1 标定与校准的定义 041
2.2.2 传感器的静态特性标定 042
2.2.3 传感器的动态特性标定 043
2.3 传感器的测量误差及数据处理 046
2.3.1 传感器测量方法与分类 046
2.3.2 测量系统测量误差分类 047
2.3.3 测量数据误差判别和数据处理 049
2.3.4 动态测量数字滤波技术058
参考文献 061

第3章 现代工业常用传感器及其选用 063
3.1 电阻式传感器 063
3.1.1 基本原理特性 063
3.1.2 应用 067
3.2 电容式传感器 068
3.2.1 基本原理特性 068
3.2.2 应用 070
3.3 电感式传感器 070
3.3.1 原理特性 070
3.3.2 其他电感式传感器 072
3.3.3 应用 072
3.4 磁敏式传感器 073
3.4.1 基本原理特性 073
3.4.2 其他磁敏传感器 075
3.4.3 应用 076
3.5 压电式传感器 076
3.5.1 基本原理特性 077
3.5.2 应用 080
3.6 光电式传感器 080
3.6.1 原理特性 080
3.6.2 光栅传感器 082
3.6.3 光纤传感器 083
3.7 传感器选用原则 086
参考文献 088

第4章 新型传感技术及智能传感器 089
4.1 化学传感器 089
4.1.1 化学传感器的工作原理 089
4.1.2 化学传感器的分类 090
4.1.3 半导体气体传感器 090
4.1.4 电化学气体传感器 091
4.1.5 恒电位电解式气体传感器 091
4.1.6 光学式气体传感器 092
4.1.7 高分子气体传感器 093
4.2 生物传感器 094
4.2.1 生物传感器的基本概念及特点 094
4.2.2 生物传感器的原理 094
4.2.3 生物传感器的分类 095
4.2.4 酶传感器 096
4.2.5 微生物传感器 098
4.3 视觉传感器 099
4.3.1 视觉检测技术 099
4.3.2 视觉传感技术101
4.3.3 图像传感器 102
4.4 新型传感器电源 104
4.4.1 传感器电能存储 105
4.4.2 太阳能存储 106
4.4.3 热能能量存储 109
4.4.4 振动能量存储110
4.4.5 射频能量存储113
4.4.6 能量存储的未来趋势116
4.5 智能传感器117
4.5.1 智能传感技术介绍117
4.5.2 智能传感器的功能 118
4.5.3 智能传感器的设计结构 118
4.5.4 智能声觉传感器119
4.5.5 智能嗅觉传感器121
4.5.6 展望 122
参考文献 123

第5章 现代传感技术在工业自动化中的应用 124
5.1 现代传感系统 124
5.1.1 现代工业检测中的分布测量 124
5.1.2 现代工业自动化领域中的传感技术 125
5.2 传感技术与智能制造 126
5.2.1 智能制造概述 126
5.2.2 智能制造体系下的传感技术 127
5.3 传感技术在数控加工制造中的应用 128
5.3.1 数控加工中的传感技术 128
5.3.2 传感技术在数控加工刀具监测中的应用 129
5.4 传感技术在物流领域中的应用 131
5.4.1 物流领域中常用的传感技术及传感器 132
5.4.2 传感技术在物流仓储中的应用 133
5.4.3 传感技术在物流货物配送中的应用 135
5.5 传感技术在工业机器人中的应用 136
5.5.1 工业机器人常用的传感器 136
5.5.2 工业机器人的视觉伺服系统 137
5.5.3 传感技术在焊接机器人中的应用 137
5.6 传感技术在工业装备运行维护中的应用 139
5.6.1 应用背景 139
5.6.2 传感系统总体设计 139
5.6.3 基于以太网的嵌入式数据采集系统设计 140
5.6.4 基于TCP/IP 的数据传输设计 140
5.6.5 基于B/S 模式的远程监测诊断系统设计 142
5.7 工业自动化领域传感技术的发展趋势 146
参考文献 147

第6章 现代传感技术在数字孪生中的应用 148
6.1 基于传感技术的数字孪生概述 148
6.1.1 概念变迁史 148
6.1.2 数字孪生定义及内涵 149
6.1.3 基于传感技术的数字孪生研究现状 150
6.2 传感技术在数字孪生中的关键作用 151
6.2.1 传感技术保障数据采集 152
6.2.2 传感技术促进虚实链接 152
6.2.3 传感技术提升感知性能 153
6.2.4 传感技术在数字孪生中的应用 153
6.3 基于传感技术的多信息融合与决策 155
6.3.1 基于传感技术的多信息融合 155
6.3.2 基于传感技术的决策 158
6.4 基于传感技术的数字孪生典型应用161
6.4.1 重型车辆传动装置的数字孪生系统构建161
6.4.2 数字孪生海洋牧场 166
6.4.3 数字孪生热电厂 168
6.4.4 电网数字孪生电站运营平台 170
6.5 基于传感技术的数字孪生发展前景 172
6.5.1 基于传感技术的数字孪生突破方向 172
6.5.2 基于传感技术的数字孪生发展趋势 173
6.5.3 基于传感技术的数字孪生应用推广 174
参考文献 174

第7章 现代传感技术在物联网中的应用 175
7.1 物联网概述 175
7.2 智能家居传感器网络设计 177
7.2.1 智能家居基本概念 177
7.2.2 智能家居传感网络 177
7.2.3 家用环境安全传感器 180
7.2.4 基于云平台的智能家居远程系统 181
7.2.5 智慧乡村 183
7.3 环境监测传感网络设计 184
7.3.1 环境监测基本概念 184
7.3.2 物理环境监测 185
7.3.3 化学环境监测 188
7.3.4 环境监测机器人系统 189
7.4 健康监护传感网络设计 190
7.4.1 健康监护基本概念 190
7.4.2 常见生理参数的测量及其特殊性191
7.4.3 生理压力测量191
7.4.4 脑电测量 192
7.4.5 肌电与体温测量 192
参考文献 192

第8章 现代传感技术在无人车中的应用 196
8.1 无人车传感技术发展 196
8.1.1 无人车发展现状 196
8.1.2 无人车传感器技术发展 197
8.2 无人车传感器的种类及应用方法 201
8.2.1 视觉传感器 201
8.2.2 雷达传感器 204
8.2.3 组合导航 207
8.2.4 其他状态测量单元 209
8.3 基于多传感器融合的环境感知技术 212
8.3.1 基于激光雷达的环境感知 214
8.3.2 基于机器视觉的环境感知 216
8.3.3 基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM） 219
8.4 基于多传感器融合的导航与控制技术 222
8.4.1 定位技术 222
8.4.2 导航路径指引 223
8.4.3 控制技术 225
8.4.4 控制模块设备 226
8.4.5 控制算法 226
8.5 无人车传感技术的未来发展 228
参考文献 231