检测与转换技术

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出版者:机工
作者:刘学军
出品人:
页数:213
译者:
出版时间:2002-6
价格:18.00元
装帧:
isbn号码:9787111048398
丛书系列:
图书标签:
  • 检测技术
  • 转换技术
  • 信号处理
  • 数据采集
  • 传感器
  • 自动化
  • 工业控制
  • 仪器仪表
  • 测量技术
  • 电路设计
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具体描述

《检测与转换技术》是原机械电子工业部中专计算机专业教学指导委员会制定的《检测与转换技术》课程教学大纲编写的。《检测与转换技术》阐明了非电量检测系统中各个环节及其相互关系,并以信息的获得、转换和处理为线索作为编写体系。书中着重论述了工业中常用传感器的工作原理、测量电路和典型应用,以及信息的处理和微型计算机在检测系统中的主要应用。对检测技术的基本概念和抗干扰技术等应用知识也作了简要介绍,全书最后还配有实验指导。全书内容丰富、文字精练、层次清晰、重点突出。在取材上能考虑学生的特点压缩了理论推导,尽量增加应用知识。在工作原理叙述上能针对中专特点做到深入浅出,配以相应的图表和实验,有较多的应用实例。

智能制造中的先进传感与智能控制系统 本书简介 本书系统地探讨了智能制造领域中,从数据采集到决策执行的关键技术——先进传感系统与智能控制理论的深度融合与应用。全书旨在为工程技术人员、科研人员及高等院校师生提供一本兼具理论深度与工程实践价值的参考著作。我们聚焦于如何利用前沿传感技术获取高精度、多维度信息,并通过先进的控制算法实现对复杂工业过程的精确、高效管理。 第一篇:工业环境中的先进传感技术 本篇深入剖析了现代工业对感知能力提出的新要求,并详细介绍了当前主流和新兴的传感器技术及其在严苛工作条件下的性能优化策略。 第一章 传感器原理与工业应用基础 本章首先回顾了传统传感器的基本工作原理,如应变、电容、电感、压电效应等。重点在于讨论不同物理量(力、温度、压力、流量、位置)的测量方法。随后,详细阐述了传感器性能评估的关键指标,包括灵敏度、线性度、迟滞、漂移以及信噪比。特别强调了在强电磁干扰、高温、高湿等工业现场环境下,传感器信号的稳定性和可靠性保障技术,如抗干扰电路设计和信号调理技术。 第二章 智能与高精度传感器技术 本章聚焦于提升信息质量和集成度的先进传感器。首先,对MEMS(微机电系统)传感器在小型化、低功耗和高集成度方面的优势进行了深入分析,并以MEMS惯性传感器和压力传感器为例,探讨了其在状态监测中的应用挑战与对策。其次,详细介绍了基于光学的精密测量技术,包括激光位移传感器、光纤传感器在温度、应变分布式监测中的独特优势,特别关注了光纤布拉格光栅(FBG)传感器的解调技术和网络化应用。此外,还探讨了非接触式测量技术,如机器视觉系统在尺寸测量和缺陷检测中的融合应用,以及超声波传感器在复杂介质中的距离和液位测量优化方案。 第三章 工业物联网中的传感器网络与数据预处理 随着工业物联网(IIoT)的兴起,传感器的数据采集模式发生了根本性变化。本章讨论了多传感器数据融合的理论基础与实现方法。首先介绍了异构传感器数据对齐、时间同步和空间配准的技术难点。随后,深入探讨了边缘计算在传感器数据预处理中的作用,包括数据降维、噪声滤波和特征提取的实时算法实现。重点介绍了卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)以及粒子滤波在复杂动态系统状态估计中的应用,旨在从海量原始数据中高效地提取出用于控制决策的有效信息。 第二篇:面向复杂系统的智能控制理论 本篇从经典控制理论的局限性出发,系统地介绍了现代控制理论、鲁棒控制、自适应控制以及人工智能在控制工程中的前沿应用。 第四章 现代控制理论基础与状态空间方法 本章重建了连续时间与离散时间系统的状态空间模型,这是理解现代控制器的基础。详细讲解了能控性与可观测性分析,并在此基础上设计了极点配置(状态反馈控制)与观测器设计(如Luenberger观测器)。针对系统中的不确定性,本章还引入了线性二次型调节器(LQR)的设计方法,旨在实现最优性能的控制律。 第五章 鲁棒性与最优控制 现代工业系统普遍面临模型不精确、参数时变以及外部干扰等问题。本章聚焦于如何设计具有强抗干扰能力的控制器。首先,全面介绍了H∞控制理论,包括其在加权函数选择和求解控制器的过程,以保证系统在特定性能指标下的稳定性。其次,探讨了滑模变结构控制(SMC),重点分析了其在处理大扰动和不确定性时的快速动态响应特性,并着重讨论了“抖振”现象的缓解技术,如利用到达控制策略和软开关技术。 第六章 自适应与非线性控制技术 对于模型参数随时间变化的系统,自适应控制是关键。本章详细阐述了基于模型参考自适应控制(MRAC)和自整定控制器的设计原理,使控制器能够在线调整参数以匹配系统动态变化。在非线性控制方面,本章着重介绍了反步法(Backstepping)在处理高阶非线性系统时的递阶构造思想,以及对一些特定非线性系统的反馈线性化方法,旨在将复杂的非线性问题转化为可解的线性问题进行处理。 第七章 基于学习的智能控制方法 本篇的高潮部分,探讨了人工智能技术在提升控制系统智能化水平中的应用。重点介绍了强化学习(RL)在控制领域的应用,包括Q学习、深度Q网络(DQN)以及策略梯度方法(如A2C/A3C)在解决高维状态空间和复杂决策问题上的优势。详细分析了在机器人路径规划、复杂机构运动轨迹跟踪中的RL应用案例,以及如何将深度学习技术(如卷积神经网络、循环神经网络)与传统控制架构进行有效集成,实现对未知动态的在线建模和预测控制。 第三篇:系统集成与工程实践 本篇将理论与实践相结合,探讨了先进传感信息如何无缝接入智能控制架构,并在实际工业场景中实现高效运行。 第八章 预测控制与系统集成 模型预测控制(MPC)是当前工业界应用最广泛的高级控制策略之一。本章详细讲解了MPC的基本流程,包括在线优化、滚动时域的实现机制。重点分析了如何将高精度传感器网络获取的实时状态信息,输入到MPC优化模型中,以处理多变量耦合和约束条件。此外,还探讨了分布式MPC(DMPC)在大型、模块化制造单元中的应用,以解决计算资源受限和通信延迟问题。 第九章 工业现场的控制系统架构 本章关注控制系统从硬件层到软件层面的集成标准。详细介绍了基于现场总线(如EtherCAT、PROFINET)和工业以太网的实时通信网络构建,以及如何确保数据在传感器、控制器(PLC/PAC/IPC)和上位机之间的确定性传输。最后,对数字孪生(Digital Twin)概念在控制系统验证与优化中的作用进行了展望,强调了通过高保真仿真模型对传感器数据和控制策略进行预先调试和验证的重要性。 总结与展望 本书内容翔实,涵盖了从微观的信号获取到宏观的系统决策的完整链条。它不仅为读者提供了坚实的理论基础,更通过大量的工程实例和系统集成描述,指明了未来智能制造系统在感知精度、决策速度和系统鲁棒性方面的发展方向,是驱动下一代自动化与智能控制技术发展的宝贵资源。

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用户评价

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最近,我对工业自动化和智能制造产生了浓厚的兴趣,而“检测与转换技术”这个书名,无疑与这些领域紧密相关。我想象这本书会为我打开一扇通往智能工厂的大门。我希望它能详细介绍各种工业检测技术,比如图像识别在产品缺陷检测中的应用,激光雷达在三维扫描和定位中的作用,以及各种化学传感器如何用于环境监测和过程控制。我更期待的是,它能深入讲解如何将这些检测到的原始数据进行有效的“转换”。这可能包括如何使用复杂的算法来分析图像中的细微差别,如何从雷达数据中提取出准确的三维模型,以及如何根据传感器读数来优化生产参数。如果书中能提供一些关于“机器学习”和“深度学习”在这些技术中的具体应用案例,比如如何训练一个模型来识别不同种类的产品,或者如何让系统学会自动调整机器的运行状态以提高效率,那将是非常宝贵的知识。我希望这本书能够让我理解,自动化和智能化并不是简单的堆砌设备,而是建立在一系列精密、高效的检测与转换技术之上的。它应该能帮助我理解,如何将物理世界的信号转化为数字世界的逻辑,再将数字世界的分析转化为物理世界的行动。

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最近对“物联网”和“智能家居”的概念产生了浓厚的兴趣,而“检测与转换技术”这个书名,让我觉得它可能正是这一切的基础。我设想这本书会详细介绍,我们生活中那些不起眼的设备,是如何通过各种“检测”来感知环境和用户的。比如,智能门锁是如何检测是否有用户靠近,智能空调是如何检测室内温度,智能灯泡又是如何检测是否有人存在。我希望书中能详细讲解这些传感器的原理,例如,红外传感器、超声波传感器、霍尔传感器等,以及它们是如何将物理世界的信号转化为电信号的。而“转换”部分,则是我更感兴趣的。我希望能看到,这些原始的电信号是如何被进一步处理和分析的。这可能包括将模拟信号转换为数字信号,进行数据滤波,提取关键信息,甚至是通过复杂的算法来进行模式识别和智能判断。我期待书中能有一些关于通信协议的介绍,比如如何将检测到的信息通过Wi-Fi、蓝牙或Zigbee等方式传输出去,实现设备之间的互联互通。如果书中还能提供一些关于如何设计智能设备、如何进行系统集成方面的指导,那就更好了。我希望这本书能让我理解,那些所谓的“智能”背后,其实是一系列精密、高效的检测和转换技术的协同工作。

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我对“数据科学”和“大数据分析”领域一直非常关注,而《检测与转换技术》这个书名,让我觉得它可能触及了数据产生和初步处理的核心环节。我期待这本书能够详细介绍,各种“检测”技术是如何将现实世界的信息转化为可量化数据的。这可能包括对各种传感器原理的深入剖析,比如光学、声学、电磁、温度、湿度、压力等传感器的技术细节。我希望书中能够讲解,如何通过这些传感器来采集各种原始数据,并理解不同传感器在数据质量和精度上的差异。而“转换”部分,则是我更期待的。我希望书中能够深入探讨,如何对采集到的原始数据进行有效的预处理和转换,使其能够用于后续的分析。这可能包括数据清洗、异常值处理、特征工程、数据格式转换等过程。我也希望书中能介绍一些基础的信号处理技术,比如傅里叶变换、滤波算法,它们是如何帮助我们提取有用信号、去除噪声的。如果书中能结合一些具体的案例,比如如何从图像数据中提取特征用于机器学习,或者如何将传感器数据转化为时间序列数据进行分析,那将是非常有价值的。我希望这本书能为我提供一个扎实的基础,让我理解数据是如何被“发现”和“准备”好,以便进行更深入的数据挖掘和模型构建。

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我一直对事物背后的运作原理非常好奇,尤其是那些看似平常却蕴含着高深技术的东西。书名《检测与转换技术》恰好戳中了我的兴趣点。我设想,这本书会像一位耐心的老师,一步步地揭示我们周围世界是如何被“感知”和“理解”的。我希望它能从最基础的物理原理讲起,比如光的反射与折射如何被用于光学检测,声波的传播特性如何被用于超声波检测,电磁场的相互作用又如何被利用。然后,它应该会过渡到各种具体的检测设备,比如CCD相机、红外传感器、麦克风、压力计等等,介绍它们的结构、工作流程以及它们能够捕捉到的信息类型。更令我期待的是“转换”的部分。我理解的“转换”可能包括将模拟信号转化为数字信号,这是所有电子设备的基础;也可能包括将复杂的原始数据转化为易于理解的可视化图表,或者是将其输入到算法模型中进行分析和预测。我希望书中能有一些非常生动的例子,比如,一部手机如何通过摄像头检测人脸并进行解锁,一台智能音箱如何通过麦克风检测语音指令并进行响应,或者一辆自动驾驶汽车如何通过各种传感器来感知周围环境并做出驾驶决策。如果书中还能探讨一些与“检测与转换”相关的伦理问题或未来发展趋势,比如数据隐私、算法偏见等,那就更是一本有深度、有思考的书籍了。

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我对“信号处理”领域一直有着浓厚的兴趣,而《检测与转换技术》这个书名,让我觉得它可能涵盖了信号从产生到被理解的完整过程。我希望这本书能够详细讲解,各种“检测”手段是如何将物理世界的各种信号捕捉到的。这可能涉及到声学信号、光学信号、电磁信号、生物电信号等多种信号的产生和传播原理。我期待书中能够介绍不同类型的传感器,以及它们如何有效地将这些物理信号转化为电信号。例如,麦克风是如何将声波转换为电信号,摄像头是如何将光信号转换为电信号的。而“转换”部分,则是我更期待的部分。我希望书中能够深入讲解,这些原始的电信号是如何被处理和转换的。这可能包括模拟信号的数字化过程,例如采样、量化、编码。我也希望书中能介绍一些经典的信号处理技术,比如傅里叶变换、小波变换,它们是如何帮助我们分析信号的频率成分、时间变化特性。如果书中能提供一些关于信号去噪、信号增强、信号压缩等方面的技术介绍,并结合一些实际应用案例,例如音频处理、图像处理、通信系统中的信号分析,那将是非常有帮助的。我希望这本书能让我对信号的整个生命周期有一个全面的了解。

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我一直对“信息”是如何产生、如何被捕捉以及如何被利用充满了好奇。这本书的名字《检测与转换技术》,听起来就像一本关于信息处理的百科全书。我希望能从这本书中了解到,我们周围的物理世界是如何被各种“传感器”读取和理解的。这可能涉及到声、光、热、力、电、磁等各种物理量的测量原理。我期待书中能够详细介绍不同类型传感器的优劣势,以及它们各自适用的场景。比如,光学传感器是如何工作的,在安防监控、工业质检中有何应用?超声波传感器又是在哪里发挥着重要作用?而“转换”这个词,对我来说则意味着信息的加工和升华。我希望书中能讲解如何将原始的模拟信号转化为数字信号,这是现代电子设备的基础。同时,我也对如何将复杂的、看似杂乱的数据,通过某种“转换”转化为有规律、可理解的信息非常感兴趣。比如,如何将一段音频信号转换为文字,或者将一张照片中的物体识别出来。如果书中能提供一些关于信号处理、数据压缩、特征提取等方面的技术介绍,并结合一些实际的应用案例,例如智能家居、医疗影像分析、自动驾驶等,那将是非常有启发性的。我希望这本书能让我对“信息”这个概念有一个更深刻的理解,并掌握一些基础的工具和方法来处理和利用信息。

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我对“嵌入式系统”和“硬件开发”一直保持着高度关注,而《检测与转换技术》这个书名,让我觉得它可能正是嵌入式系统中不可或缺的一部分。我希望这本书能够详细介绍,嵌入式设备是如何通过各种“检测”模块来感知周围环境的。这可能包括对各种微型传感器的原理和接口进行讲解,比如温度传感器、湿度传感器、加速度计、陀螺仪、光敏传感器等。我期待书中能够说明,这些传感器是如何将物理世界的模拟信息转化为数字信号,并如何与微控制器进行通信。而“转换”部分,则是我更感兴趣的。我希望书中能讲解,微控制器是如何对这些传感器采集到的原始数据进行处理和转换的。这可能包括数据读取、数据滤波、数值计算,甚至是通过简单的算法进行初步的分析。我也希望书中能介绍一些低功耗的信号处理技术,以及如何将转换后的数据用于控制执行器,比如驱动电机、点亮LED等。如果书中能提供一些关于嵌入式软件开发的实例,比如如何编写C语言代码来读取传感器数据并进行处理,那将是非常实用的。我希望这本书能帮助我理解,嵌入式设备是如何通过“检测”和“转换”来实现其功能的,并为我提供一些实际的开发思路。

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说实话,最初是被“检测与转换技术”这个书名吸引的,它自带一种严谨而又充满未知的魅力。我从事的是一个与数据处理打交道的行业,每天都要面对海量的信息,如何有效地从中提取有用的信息,并将其转化为可操作的决策,一直是我关注的重点。这本书,我希望能够提供给我一套系统的理论框架和实践指导。我尤其关注书中是否能对“检测”这一环节做深入的剖析,例如,各种传感器的类型、工作原理、精度、灵敏度等,以及它们在不同环境下的适应性。更重要的是,我希望它能讲解如何根据具体的应用场景来选择最合适的检测技术,而不是泛泛而谈。而“转换”部分,我则期待看到更复杂的议题,比如如何处理噪声和干扰,如何进行数据预处理和特征提取,如何运用统计学和机器学习的方法将原始数据转化为有意义的模型。如果书中能包含一些经典的算法介绍,比如信号处理中的傅里叶变换、小波变换,或者数据挖掘中的聚类、分类算法,并辅以清晰的数学推导和代码示例,那我将会觉得物超所值。我希望能从这本书中获得解决实际问题的能力,能够更自信地面对复杂的数据挑战,甚至能够为我所在的领域带来一些创新性的解决方案。

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这本书,我真是抱着极大的兴趣买下的,毕竟“检测与转换”这个名字,听起来就充满了科技感和实用性。我一直对各种传感器、数据分析以及如何将原始信息转化为有价值的洞察很着迷。想象一下,那些在工业生产线上无声运转的设备,它们如何感知温度、压力、振动?又如何将这些数据实时处理,一旦出现异常就立即发出警报,甚至自动调整参数?这本书似乎触及了这其中的奥秘。我特别期待它能深入讲解各种检测技术,比如光学检测、超声波检测、电磁检测等等,它们各自的原理、优缺点以及在不同领域的应用。同时,“转换”这个词也让我联想到很多可能性,从模拟信号到数字信号的转换,从原始数据到统计模型的转换,甚至是从视觉信息到机器理解的转换。如果书中能提供一些具体的案例分析,比如如何利用这些技术来提升产品质量、优化生产流程,或者在医疗健康领域实现更精确的诊断,那将是极大的收获。我甚至希望它能探讨一些前沿的研究方向,比如人工智能在检测与转换技术中的应用,如何让机器更智能地“看”、“听”、“感”以及“思考”。总而言之,这本书给了我太多的期待,我希望它能像一本武林秘籍,让我洞悉那些隐藏在技术背后的强大力量。

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我对“智能化”这个概念非常着迷,尤其是那些能够让机器像人一样感知和理解世界的技术。这本书的名字《检测与转换技术》,就准确地抓住了我关注的焦点。我希望这本书能够深入浅出地解释,机器是如何通过各种“检测”手段来获取外界信息的。这可能包括可见光、红外线、声波、电磁波等多种探测方式,以及各种传感器的工作原理。我期待书中能够详细介绍,例如,如何利用摄像头和图像处理技术来识别物体、识别文字;如何利用麦克风和语音识别技术来理解人类的语言;如何利用各种环境传感器来监测温度、湿度、气体浓度等。更令我期待的是“转换”这一部分。我理解的“转换”不仅仅是简单的信号格式变化,更是将原始的、低层级的信息转化为高层级的、有意义的知识。例如,如何将一串像素点转化为对一张图片的理解,如何将一段语音转化为明确的指令。我希望书中能够介绍一些人工智能、机器学习相关的技术,比如神经网络、深度学习,它们是如何在“检测”的基础上进行“转换”,从而实现智能化的。如果书中能包含一些关于人机交互、自然语言处理、计算机视觉等领域的案例,那就更棒了。我希望能从这本书中获得对人工智能底层技术的一些初步认识,并理解智能系统是如何一步步建立起来的。

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