智能检测控制技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业

作者:曾孟雄//李力//肖露//陈从平

出品人:

页数:303

译者:

出版时间:2008-6

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787121067952

丛书系列:

图书标签:

智能检测
智能控制
工业自动化
传感器技术
数据分析
机器学习
模式识别
故障诊断
实时控制
嵌入式系统

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具体描述

《智能检测控制技术及应用》全面地介绍了智能检测控制技术的基本理论及方法。主要内容包括：绪论、智能检测系统基础、智能传感器、智能仪器功能的实现、智能检测系统的控制技术、智能故障诊断、虚拟仪器技术、机器视觉检测系统和智能检测与控制技术的工程应用实例，共9个部分。《智能检测控制技术及应用》内容翔实，简明易懂，实用性强。

《智能检测控制技术及应用》是一本聚焦于新兴技术在工业自动化、智能制造以及智慧城市等领域应用的著作。本书深入探讨了如何利用先进的传感器技术、数据采集系统、信号处理算法以及人工智能模型，实现对复杂系统的高效、精准监测与控制。核心内容概述：本书结构清晰，内容涵盖了智能检测控制的理论基础、关键技术、核心算法以及实际应用案例。第一部分：智能检测技术基础传感器原理与选型：详细介绍了各类常用传感器的工作原理，包括但不限于光学传感器、声学传感器、压力传感器、温度传感器、加速度传感器、磁性传感器以及化学传感器等。书中会阐述不同传感器在精度、响应速度、工作环境适应性等方面的特点，并提供针对具体应用场景的传感器选型指南。例如，在食品生产线上，如何选择能够精确测量温度和湿度的传感器；在汽车制造中，如何选择能够检测微小形变的位移传感器。数据采集与预处理：探讨了高效的数据采集系统架构，包括数据采集卡、总线技术（如CAN、Ethernet/IP）以及实时操作系统（RTOS）的应用。书中会详细讲解数据预处理的技术，如滤波（包括低通、高通、带通滤波，以及更复杂的卡尔曼滤波、小波去噪）、归一化、特征提取等，旨在提高数据的可靠性和可用性。例如，如何从嘈杂的传感器信号中提取出有效的运动信息，或如何对图像数据进行预处理以提高后续识别精度。信号处理与模式识别：深入讲解了傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换等经典信号处理方法，以及时域、频域分析技术。同时，本书会介绍多种模式识别算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、神经网络（包括多层感知机、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等，用于对采集到的数据进行分析和分类，识别出预设的模式或异常。例如，如何利用声音信号识别设备故障，或如何通过视觉信息检测产品缺陷。第二部分：智能控制技术核心经典控制理论与现代控制理论：回顾了PID控制、状态空间方法、最优控制、自适应控制等经典和现代控制理论。书中会详细分析各类控制器的设计原理、参数整定方法以及稳定性分析。例如，如何设计一个PID控制器来稳定机器人手臂的运动轨迹，或者如何利用最优控制理论来最小化能源消耗。智能控制策略：重点介绍了基于人工智能的智能控制方法。模糊控制：阐述了模糊逻辑控制器的设计思路，包括模糊化、模糊推理和解模糊过程，以及如何利用专家知识构建模糊规则库。书中会提供模糊控制在温度控制、液位控制等领域的应用实例。神经网络控制：深入探讨了利用神经网络进行模型辨识和控制器设计的方法。例如，如何利用前馈神经网络学习系统的动态特性，并基于此设计一个具有良好鲁棒性的控制器；如何利用RNN处理时序数据，实现对动态过程的预测和控制。强化学习控制：详细介绍了强化学习的基本概念（如状态、动作、奖励、策略）、Q-learning、SARSA等算法，以及其在机器人路径规划、工业流程优化等领域的应用。书中会分析如何通过与环境交互，让控制器自主学习到最优的控制策略。专家系统与决策支持：探讨了如何构建基于规则的专家系统，用于辅助或自动化决策过程，尤其是在诊断和故障排除方面。第三部分：关键技术与集成应用物联网（IoT）与边缘计算：阐述了物联网技术在智能检测控制系统中的作用，包括传感器网络的构建、通信协议（如MQTT、CoAP）的应用以及海量数据的传输。同时，重点介绍了边缘计算的概念和优势，如何在数据源附近进行实时处理和分析，降低延迟，减轻云端负担。例如，在智能工厂中，如何将传感器数据直接在生产线上进行初步分析，快速做出调整。大数据分析与云计算：讨论了如何利用大数据技术存储、管理和分析来自海量传感器和控制系统的数据。介绍了云计算平台如何提供强大的计算和存储资源，支持复杂的模型训练和大规模的系统部署。书中会涵盖数据挖掘技术，如聚类、关联规则挖掘等，用于发现隐藏在数据中的规律。系统集成与协同控制：强调了不同智能检测和控制模块之间的集成问题，以及如何实现多系统之间的协同工作。例如，如何将视觉检测系统与机器人控制系统相结合，实现自动化产品装配；如何构建一个城市交通流量的智能监测与控制系统，实现车辆的优化调度。安全与可靠性：关注智能检测控制系统的网络安全和数据安全问题，以及系统在各种工况下的可靠性设计与验证。第四部分：典型应用案例研究智能制造：详细分析了智能检测控制在生产线自动化、质量检测、设备预测性维护、工艺参数优化等方面的应用。例如，如何利用机器视觉检测产品外观缺陷，并联动生产线进行剔除；如何通过传感器监测设备运行状态，预测潜在故障，安排预防性维护。智慧城市：探讨了智能检测控制在交通管理、环境监测、能源管理、公共安全等领域的应用。例如，智能交通信号灯系统如何根据实时车流量动态调整信号时长；环境监测系统如何实时采集空气质量、水质数据，并联动相关部门采取措施。农业现代化：介绍了精准农业中的智能检测控制技术，如土壤墒情监测、作物生长状态识别、自动化灌溉与施肥系统等。医疗健康：阐述了智能检测控制在医疗设备、远程监护、疾病诊断辅助等方面的应用。本书旨在为从事自动化、控制工程、计算机科学、电子工程以及相关交叉学科的研究人员、工程师和学生提供一份全面而深入的技术指南。通过理论讲解与实践案例相结合的方式，读者将能够系统地掌握智能检测控制的核心技术，并能将其有效应用于解决实际工程问题，推动各行业向智能化、自动化方向发展。

作者简介

目录信息

第1章绪论 1.1 智能检测技术 1.1.1 检测技术与现代科学技术 1.1.2 智能检测的形成与发展 1.1.3 检测技术的智能化 1.1.4 智能检测装置的主要形式 1.1.5 智能检测新技术 1.2 智能控制 1.2.1 智能控制产生的背景 1.2.2 智能控制的概念与研究内容 1.2.3 智能控制系统结构 1.2.4 智能控制研究的数学工具 1.2.5 智能控制涉及的主要内容 1.3 自动测试 1.3.1 自动测试系统的概念与组成 1.3.2 自动测试系统的应用范围 1.3.3 自动测试系统的发展 1.4 智能仪器 1.4.1 智能仪器的特点 1.4.2 智能仪器的基本结构 1.4.3 智能仪器的常用算法 1.4.4 智能仪器的设计 1.5 智能检测控制技术的应用 1.5.1 智能检测控制技术的应用方式 1.5.2 智能检测控制技术的应用范围思考题与习题第2章智能检测系统基础 2.1 智能检测系统的组成 2.2 数据采集系统 2.2.1 数据采集系统的结构形式 2.2.2 A/D转换器 2.2.3 采样保持器 2.2.4 集成模拟开关 2.3 输入/输出通道处理电路 2.3.1 输入通道接口技术 2.3.2 输出通道的隔离与驱动 2.4 数据采集系统设计实例 2.5 检测系统主要特性指标及其测定 2.5.1 检测系统的静态特性指标及测定 2.5.2 检测系统的动态特性指标及测定 2.6 测量不确定度及其测定 2.6.1 测量不确定度的概念 2.6.2 测量不确定度的测定思考题与习题第3章智能传感器 3.1 概述 3.1.1 智能传感器的定义 3.1.2 智能传感器的功能特点 3.1.3 智能传感器的实现途径 3.2 智能传感器的系统构成 3.2.1 硬件构成 3.2.2 软件构成 3.3 数字式传感器 3.3.1 感应同步器 3.3.2 光栅传感器 3.3.3 角数字编码器 3.4.典型智能传感器 3.4.1 智能数字温度传感器 3.4.2 智能转矩转速传感器 3.5 多传感器信息融合技术 3.5.1 概述 3.5.2 基本原理、信息融合过程及关键技术 3.5.3 结构与功能模型 3.5.4 信息融合方法. 3.5.5 多传感器信息融合的应用 3.6 智能传感器的发展方向思考题与习题第4章智能仪器功能的实现 4.1 概述 4.2 智能仪器几种功能的实现方法 4.2.1 非线性自校正 4.2.2 自校零与自校准 4.2.3 自补偿 4.2.4 自动量程切换 4.3 智能仪器的设计方法 4.3.1 智能仪器的设计过程 4.3.2 智能仪器的硬件设计方法 4.3.3 智能仪器的软件设计方法 4.4 智能仪器实例 4.4.1 具有温度补偿的集成智能传感器 4.4.2 具有微处理器的智能传感器思考题与习题第5章智能检测系统的控制技术 5.1 数字PID控制及改进算法 5.1.1 模拟PID控制 5.1.2 数字PID算法 5.1.3 数字PID控制的改进算法 5.1.4 数字PID控制器的参数整定 5.2 模糊控制 5.2.1 模糊控制系统的基本原理及组成结构 5.2.2 模糊控制器的数据库 5.2.3 模糊控制规则库 5.2.4 推理决策逻辑 5.2.5 模糊控制系统的控制过程 5.2.6 模糊控制器的设计及应用 5.3 智能控制 5.3.1 自适应控制 5.3.2 多级递阶智能控制 5.3.3 专家控制系统与专家控制器 5.3.4 仿人智能控制 5.3.5 其他智能控制方式思考题与习题第6章智能故障诊断 6.1 智能故障诊断的概念 6.1.1 故障智能诊断系统的概念 6.1.2 故障智能诊断系统的一般结构 6.2 智能故障诊断方法概述 6.2.1 统计诊断法 6.2.2 逻辑诊断法 6.2.3 模糊诊断法 6.2.4.神经网络诊断法 6.3 智能故障诊断的机器学习方法 6.3.1 机器学习方法的研究发展 6.3.2 故障诊断系统中的几种机器学习方法 6.3.3 故障诊断系统中的机器学习策略 6.4 智能故障诊断的专家系统方法 6.4.1 专家系统概述 6.4.2 知识表示 6.4.3 知识获取 6.4.4 推理机制 6.5 智能故障诊断的人工神经网络与专家系统结合方法 6.5.1 专家系统与神经网络的特点 6.5.2 专家系统与神经网络结合的途径和方法 6.6 智能故障诊断的信息融合方法 6.6.1 贝叶斯信息融合方法 6.6.2 D-S推理信息融合方法 6.6.3 神经网络与信息融合 6.6.4 集成神经网络的实现方法思考题与习题第7章虚拟仪器技术 7.1 概述 7.1.1 虚拟仪器的出现 7.1.2 虚拟仪器技术的组成及优势 7.1.3 虚拟仪器构成及类型 7.1.4 虚拟仪器和传统仪器的比较 7.1.5 虚拟仪器的发展历程 7.2 VXI总线技术 7.2.1 VXI总线系统的特点 7.2.2 VXI总线系统的发展 7.2.3 VXI总线系统规范 7.2.4 VXI总线仪器系统集成 7.2.5 VXI总线控制方式 7.3 PXI总线技术 7.3.1 PXI系统的组成与配置 7.3.2 PXI规范结构 7.3.3 PXI软件体系 7.4 LabView简介 7.4.1 什么是LabView 7.4.2 LabView程序 7.4.3 LabView 8.5 版本新特性思考题与习题第8章机器视觉检测系统 8.1 机器视觉检测的基本理论 8.1.1 机器视觉的基本概念和特点 8.1.2 图像和数字图像 8.1.3 分辨率 8.1.4 视觉表示框架 8.2 机器视觉检测系统的组成 8.2.1 光学成像系统 8.2.2 光源与照明 8.2.3 图像捕捉系统 8.2.4 图像采集模块 8.2.5 图像处理模块 8.2.6 控制执行模块 8.3 图像处理与图像识别 8.3.1 机器视觉图像特点 8.3.2 图像处理、图像识别与图像理解 8.3.3 常用图像处理方法思考题与习题第9章智能检测与控制技术的工程实例 9.1 模糊与状态监测的工程应用实例 9.1.1 模糊自适应PID在运动控制中的应用 9.1.2 侧压定宽轧钢机状态监测系统设计 9.2 基于数据融合技术的传感器自校iE/标定模型 9.3 基于虚拟仪器技术的智能检测控制系统 9.3.1 虚拟环境下的数字相关测量仪 9.3.2 基于LabView的虚拟滤波器 9.4 机器视觉在工业生产中的应用实例 9.4.1 数控曲线磨削误差在线检测 9.4.2 机器视觉在电子制造中的应用参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量实在让人眼前一亮。纸张的质感非常厚实，拿在手里沉甸甸的，那种触感让人觉得这绝不是那种匆匆忙忙赶出来的平庸之作。内页的排版也看得出是用心设计过的，字体大小适中，行间距合理，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。更值得一提的是，书中的插图和图表部分，色彩还原度极高，线条清晰锐利，许多复杂的原理示意图或电路布局图，都因为高质量的印刷而变得直观易懂。我记得有一张关于复杂算法流程的图示，如果印制模糊，根本无法理解其逻辑分支，但这本书上的版本，每一个方框、每一条箭头都清晰可见，这对于需要对照图像来学习理论知识的读者来说，简直是福音。装帧上，封面设计虽然简约，但材质处理得很有档次，耐磨且不易沾染指纹，即便是经常翻阅，也能保持整洁。这让我对作者和出版方在制作过程中的严谨态度留下了极佳的印象，一本好书，不仅内容要精，外在的表现也同样重要，这本书在这方面做得非常出色，让人愿意珍藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例的选取和分析上展现出了惊人的广度和深度。我原以为这种偏理论的书籍，案例部分会比较敷衍了事，但事实恰恰相反，它提供了一系列覆盖不同行业和应用场景的真实案例。从工业自动化生产线的实时优化，到能源管理系统的能效预测，再到复杂的物流调度算法的部署实践，几乎每一个重要的技术点，作者都配上了详细的“实战沙盘推演”。更难得的是，它没有回避案例中的“失败”和“妥协”。很多技术书籍只展示光鲜亮丽的成功案例，而这本书却坦诚地分析了某个项目在数据不完全、环境噪声干扰大等真实世界限制下，如何调整算法参数，如何进行权衡取舍。这种对工程实践中“不完美”的坦诚记录，对于初入职场的工程师来说，比任何完美的理论都更具指导意义。它教会的不是如何完美解决问题，而是如何在资源受限的情况下，找到最优的“可行”方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对前沿趋势的捕捉和批判性思考的引导方面，做得非常出色。它没有仅仅停留在对既有技术的罗列上，而是花费了不少篇幅来探讨当前技术边界的局限性以及未来可能的发展方向。例如，在讨论到模型可解释性这一热点时，作者不仅介绍了当前主流的几种解释框架，还深入剖析了它们在面对高维非线性数据时的理论瓶颈，甚至提出了几个开放性的研究方向供读者思考。这种鼓励读者“超越书本”的引导方式，对于提升读者的研究视野非常有帮助。我感觉自己读完后，不仅仅是掌握了一套工具，更像是被激发了一种对技术更深层次的探究欲。它提供的不是终点站的地图，而是通往未知领域的指南针，指引着我们去思考如何突破现有技术的藩篱，这才是真正有价值的学术积累。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读后，我发现这本书的术语定义和符号系统保持了惊人的一致性，这在跨章节阅读时显得尤为重要。很多技术著作，尤其是早期版本，经常出现前后概念混淆或者符号不统一的情况，导致读者在不同章节间跳转时需要频繁回溯去确认某个字母代表的具体物理量或数学运算。但此书从第一页到最后一页，对所有关键术语都建立了清晰的“词汇表”式的引用规范。比如，一旦引入了一个新的时间序列函数 $f_t(x)$，后续所有相关章节都会沿用此表示法，并确保其下标和上标的含义是恒定不变的。这种内在的结构化和自洽性，极大地提升了阅读的流畅度和信息的准确性。这不仅是编辑的功劳，更是作者在构建知识体系时，就已经预设了极高的内部规范要求，体现了一种对读者心智模型的尊重，避免了不必要的认知负荷。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其严谨且逻辑链条完整，读起来有一种“抽丝剥茧”的快感。作者似乎非常擅长将晦涩难懂的底层原理，通过层层递进的方式，缓慢而坚定地导入读者的认知框架中。我特别欣赏它对基础概念的反复强调和不同角度的解释。比如，在介绍某个核心模型时，它首先从理论模型的数学定义入手，随后立刻补充了该模型在实际工程中遇到的挑战，紧接着又用一个精妙的类比来阐释其工作机制，最后才过渡到具体的实现细节。这种多维度、全方位的解析，极大地降低了理解的门槛。对于我这种半路出家、需要巩固基础的读者来说，这种详尽到近乎偏执的讲解方式，反而成了最宝贵的财富。它不是那种只给出结论让你死记硬背的教材，而更像一位循循善诱的导师，耐心地引导你从零开始搭建起完整的知识体系，让我真正理解“为什么”会这样设计，而不是简单地知道“是什么”。

评分☆☆☆☆☆