智能检测技术及仪表

第二版前言第一版前言第1章 检测技术基础1．1 基础知识1．1．1 概述1．1．2 检测仪表（传感器）的品质指标1．1．3 量值传递与仪表的校准1．2 测量误差与数据处理基础1．2．1 测量误差及其分类1．2．2 系统误差的消除方法1．2．3 随机误差及其估算1．2．4 测量误差的合成及最小二乘法的应用1．2．5 测量结果的数据处理1．3 智能检测系统1．3．1 智能检测系统中的传感器1．3．2 数据采集1．3．3 输入输出通道处理电路1．3．4 智能检测系统中的软件第2章 热敏元件、温度传感器及应用2．1 热电偶2．1．1 热电效应2．1．2 热电偶的基本法则2．1．3 热电偶冷端温度及其补偿2．2 热电阻2．2．1 铂电阻2．2．2 铜热电阻2．2．3 其他热电阻2．3 热敏电阻2．3．1 NTC热敏电阻的温度特性2．3．2 NTC热敏电阻的温度系数2．3．3 NTC热敏电阻的伏一安特性2．3．4 NTC热敏电阻的安一时特性第3章 应变式电阻传感器及应用3．1 应变式电阻传感器的工作原理3．2 测量电路3．2．1 直流电桥3．2．2 交流电桥3．3 应变式传感器的温度特性3．3．1 使应变片产生热输出的因素3．3．2 电阻应变片的温度补偿方法3．4 应变式电阻传感器的应用3．4．1 几种常见的弹性元件的应变值e与外作用力F之间的关系3．4．2 应变式电阻传感器的应用第4章 电感式传感器及应用4．1 变磁阻式传感器4．1．1 工作原理4．1．2 输出特性4．1．3 测量电路4．1．4 变磁阻式传感器的应用4．2 差动变压器式传感器4．2．1 工作原理4．2．2 基本特性4．2．3 差动变压器式传感器测量电路4．2．4 差动变压式传感器的应用4．3 电涡流式传感器4．3．1 I作原理4．3．2 基本特性4．3．3 电涡流形成范围4．3．4 电涡流式传感器的应用第5章 电容式传感器及应用5．1 电容式传感器的工作原理和结构5．1．1 变极距型电容式传感器5．1．2 变面积型电容式传感器5．1．3 变介质型电容式传感器5．2 电容式传感器的灵敏度和非线性5．3 电容式传感器的信号调节电路5．3．1 运算放大器式电路5．3．2 电桥电路5．3．3 脉冲宽度调制电路5．3．4 调频测量电路5．4 电容器式传感器的应用5．4．1 电容式位移传感器5．4．2 电容式荷重传感器5．4．3 电容式压力传感器第6章 压电传感器及应用6．1 压电效应6．1．1 压电材料的主要特性参数6．1．2 压电晶体的压电效应6．1．3 压电陶瓷的压电效应6．2 压电方程6．2．1 电场为零6．2．2 应力为零6．3 电荷放大器6．3．1 电荷放大器的输出电压6．3．2 实际电荷放大器的运算误差6．3．3 电荷放大器的下限截止频率6．3．4 电荷放大器的噪声及漂移特性6．4 压电传感器的应用6．4．1 压电水下声学接收换能器——水听器6．4．2 压电式加速度传感器6．4．3 压电式压力传感器第7章 光电与光纤传感器及应用7．1 光电效应7．1．1 外光电效应7．1．2 内光电效应7．2 光敏电阻7．2．1 光敏电阻的原理和结构7．2．2 光敏电阻的主要参数和基本特性7．2．3 光敏电阻与负载的匹配7．3 光电池7．3．1 光电池的结构原理7．3．2 基本特性7．3．3 光电池的转换效率及最佳负载匹配7．4 光敏二极管和光敏三极管7．4．1 光敏管的结构和工作原理7．4．2 光敏管的基本特性7．4．3 光敏晶体管电路的分析方法7．5 光电传感器的类型及应用7．5．1 光电传感器的类型7．5．2 应用7．6 光纤传感器7．6．1 光导纤维导光的基本原理7．6．2 光纤传感器及其应用第8章 集成化与数字化传感器及应用8．1 集成传感器8．1．1 概述8．1．2 集成压阻式传感器8．1．3 集成霍尔式传感器8．2 数字传感器8．2．1 概述8．2．2 振弦式传感器8．2．3 压电式谐振传感器8．2．4 光栅传感器及应用第9章 模拟及数字式仪表9．1 模拟式显示仪表9．1．1 动圈式显示仪表9．1．2 自动平衡电位差计9．1．3 自动平衡电桥9．2 数字式显示仪表9．2．1 概述9．2．2 数字式显示仪表的构成及工作原理9．2．3 数字显示仪表举例——热电偶数字温度表第10章 多传感器信息融合10．1 概述10．1．1 多传感器信息融合技术的产生与发展10．1．2 多传感器信息融合的必要性10．1．3 多传感器信息融合的定义10．2 多传感器信息融合的层次与结构模型10．2．1 信息的融合的层次模型10．2．2 信息融合的结构模型10．3 多传感器信息融合算法10．3．1 算法分类10．3．2 贝叶斯推理算法10．3．3 D-S证据推理算法10．3．4 神经网络融合算法10．4 多传感器信息融合的应用第11章 智能仪器与虚拟仪器11．1 智能仪器概述11．1．1 智能仪器的工作原理11．1．2 智能仪器的特点11．1．3 智能仪器的基本结构11．1．4 智能仪器的现状与发展趋势11．2 智能仪器的数据采集与处理11．3 智能仪器的人机接口11．4 虚拟仪器概述11．5 虚拟仪器的数据采集11．5．1 被测信号的实时采集11．5．2 数据采集卡的性能指标11．5．3 数据采集卡功能及应用11．6 典型控制算法在虚拟仪器中的实现11．6．1 数字PID控制算法原理11．6．2 基于位置式PID控制算法的转盘转速控制系统第12章 智能检测新技术12．1 智能传感器与网络智能传感器12．1．1 概述12．1．2 智能传感器网络化的实现12．1．3 网络化智能传感器技术标准IEEE145112．2 软测量技术简介12．2．1 概述12．2．2 软测量技术的构成要素12．2．3 软测量技术的实现与应用12．3 基于混沌理论的微弱信号检测技术简介第13章 典型前向神经网络及其应用13．1 生物神经网络13．2 人工神经元13．3 人工神经网络13．4 感知器网络13．4．1 感知器的网络结构及其功能13．4．2 感知器权值的学习规则与训练13．5 自适应线性元件13．5．1 自适应线性神经元模型和结构13．5．2 W-H学习规则及其网络的训练13．6 BP网络13．6．1 BP网络模型与结构13．6．2 BP算法13．6．3 BP网络的设计13．6．4 BP网络的限制与不足13．7 人工神经网络的应用举例
思考与练习题参考文献