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智能感測器理論基礎及應用

  • 作者：編者:宋凱|責編:郭穗娟
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121402517
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：206
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統、全面地闡述了智能感測器理論基礎及應用技術，全書內容共7章，第1章緒論，介紹智能感測器的歷史背景及發展現狀；第2章智能感測器智能化功能及其實現技術，重點介紹智能感測器的基本功能、數據處理方式及其實現途徑；第3章智能感測器信息處理技術，介紹預測濾波器、時－頻分析法、數據驅動法、熵方法、模式識別法5種智能感測器信息處理技術；第4章自確認感測器技術，介紹自確認感測器原理、結構、自確認感測器方法、主要功能；第5章智能聲發射感測器及其應用，介紹智能聲發射感測器檢測術及其在軸承故障診斷系統中的應用；第6章智能氣體感測器及其應用，介紹智能氣體感測器技術及其在大氣污染物檢測中的應用；第7章智能壓力感測器及其應用，介紹智能壓力感測器技術及其在火箭發動機試驗台系統中的應用。
    本書可作為高等院校測控技術與儀器、電子信息工程、自動化、電氣工程、系統工程、電子科學與技術等專業高年級本科生教材，也可作為研究生「智能測試理論基礎及應用」「現代感測器技術」等課程的教學用書，還可供相關領域的科研人員、工程技術人員參考。
作者介紹
編者:宋凱|責編:郭穗娟
目錄
第1章  緒論
  1.1  感測器技術概述
  1.2  現代感測器技術
    1.2.1  現代感測器技術特徵
    1.2.2  集成/固態感測器的特點
  1.3  智能感測器概述
    1.3.1  智能感測器的定義
    1.3.2  智能感測器的特點
    1.3.3  智能感測器的組成
    1.3.4  智能感測器的形式
    1.3.5  感測器智能化的途徑
    1.3.6  智能感測器的發展及趨勢
    1.3.7  智能感測器的開發重點
  1.4  智能感測器中的軟體方法
    1.4.1  軟體子模塊
    1.4.2  預處理
    1.4.3  狀態監測與故障檢測模塊
  1.5  智能感測器的實現方式
    1.5.1  非集成化智能感測器
    1.5.2  集成化智能感測器
    1.5.3  智能感測器混合集成
  參考文獻
第2章  智能感測器智能化功能及其實現技術
  2.1  智能感測器的基本功能
    2.1.1  智能感測器的自檢技術
    2.1.2  智能感測器的自動校準技術
    2.1.3  智能感測器的量程自動轉換技術
    2.1.4  智能感測器的標度變換技術
  2.2  智能感測器測量數據處理
    2.2.1  測量數據的非數值處理
    2.2.2  系統誤差的數據處理
    2.2.3  隨機誤差的數據處理
  參考文獻
第3章  智能感測器信息處理技術
  3.1  概述
  3.2  預測濾波器
    3.2.1  多項式預測濾波器
    3.2.2  灰色預測濾波器
  3.3  時-頻分析法
    3.3.1  小波包分析
    3.3.2  經驗模態分解
    3.3.3  集合經驗模態分解
    3.3.4  互補集合經驗模態分解
  3.4  數據驅動法
    3.4.1  主成分分析
    3.4.2  動態主成分分析
    3.4.3  獨立成分分析
    3.4.4  核主成分分析
    3.4.5  非負矩陣分解
    3.4.6  稀疏非負矩陣分解

  3.5  熵方法
    3.5.1  能量熵
    3.5.2  樣本熵
    3.5.3  排列熵
    3.5.4  多尺度熵
  3.6  模式識別法
    3.6.1  k最近鄰域
    3.6.2  層次支持向量多分類機
    3.6.3  多分類相關向量機
    3.6.4  隨機森林分類器
    3.6.5  稀疏表示分類器
  參考文獻
第4章  自確認感測器技術
  4.1  概述
  4.2  自確認感測器原理
    4.2.1  自確認感測器功能結構模型
    4.2.2  自確認感測器的輸出參數
    4.2.3  自確認感測器的研究內容
  4.3  常用的自確認感測器方法
    4.3.1  感測器故障檢測與隔離方法
    4.3.2  感測器故障診斷方法
    4.3.3  感測器故障恢復方法
    4.3.4  感測器測量質量評估方法
  4.4  自確認感測器結構
  參考文獻
第5章  智能聲發射感測器及其應用
  5.1  聲發射信號
    5.1.1  聲發射源
    5.1.2  聲發射信號基本概念
    5.1.3  聲發射信號特徵及表徵參數
  5.2  智能聲發射感測器概述
    5.2.1  智能聲發射感測器分類
    5.2.2  智能聲發射感測器原理
    5.2.3  智能聲發射感測器結構
  5.3  智能聲發射感測器檢測技術
    5.3.1  聲發射技術原理
    5.3.2  聲發射信號處理方法
    5.3.3  聲發射無損檢測技術的優勢及應用
  5.4  智能聲發射感測器在滾動軸承故障檢測中的應用
    5.4.1  故障滾動軸承的聲發射信號
    5.4.2  故障特徵提取
    5.4.3  滾動軸承聲發射信號智能故障診斷模型
  參考文獻
第6章  智能化氣體感測器及其應用
  6.1  氣體感測器概述
  6.2  智能氣體感測器精度提升演算法
    6.2.1  氣體感測器選擇性改善方法
    6.2.2  氣體感測器溫/濕度補償方法
  6.3  智能氣體感測器數據恢復方法
    6.3.1  相關向量機基本理論

    6.3.2  相關向量機核函數選擇
    6.3.3  基於相關向量機的氣體感測器故障數據恢復
  6.4  智能氣體感測器的故障診斷
    6.4.1  氣體感測器故障模式分析
    6.4.2  氣體感測器在線故障檢測
    6.4.3  基於核主成分分析的氣體感測器故障特徵提取
    6.4.4  基於多分類相關向量機的氣體感測器故障診斷
  參考文獻
第7章  智能壓力感測器及其應用
  7.1  壓力感測器工作原理概述
  7.2  壓力感測器的故障模式
    7.2.1  常見壓力感測器的故障類型
    7.2.2  壓力感測器的故障模式分類
  7.3  智能壓力感測器故障診斷方法
    7.3.1  基於多尺度主成分分析的故障診斷方法
    7.3.2  基於小波包的多尺度主成分分析故障診斷方法
  7.4  故障診斷方法模擬驗證
    7.4.1  基於小波變換的多尺度主成分分析診斷方法模擬驗證
    7.4.2  基於小波包的MSPCA診斷方法模擬驗證
  7.5  基於徑向基函數（RBF）神經網路的數據恢復方法
    7.5.1  RBF神經網路原理概述
    7.5.2  RBF神經網路結構
    7.5.3  RBF神經網路的學習演算法
    7.5.4  壓力感測器數據恢復模擬研究
  參考文獻

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