具体描述
《PLC应用技术(三菱)》为国家级职业教育规划教材，根据高等职业技术院校电气自动化技术专业教学计划和教学大纲，由劳动和社会保障部教材办公室组织编写。主要内容包括认识PLC、FX系列PLC的操作、PLC应用基础、顺序功能图、数据处理类应用指令、程序控制类应用指令等。《PLC应用技术(三菱)》为高等职业技术院校电气自动化技术专业教材，也可作为成人高校、广播电视大学、本科院校举办的二级职业技术学院和民办高校的电气自动化技术专业教材，或作为自学用书。
《PLC应用技术(三菱)》由瞿彩萍主编，陈栗宋、周秀君、邓榆林、何醒和邓榆林参加编写，由何方明主审。
好的，这是一本关于现代传感器技术与智能制造的图书简介，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的广泛领域，力求详实而深入。 --- 现代传感器技术与智能制造 内容概要 本书系统性地阐述了现代传感器技术在构建智能制造系统中的核心地位与关键应用。全书以“感知—决策—执行”的智能闭环理论为指导框架，深入剖析了各类先进传感器的物理原理、设计方法、信号处理技术以及在工业物联网（IIoT）环境下的集成部署。 本书不仅关注传统工业中应用广泛的温度、压力、流量、位置等传感器的性能优化与可靠性提升，更着重介绍了面向未来工厂的高精度、多功能、自组网传感系统的构建。内容涵盖了微纳传感器、光电传感、声学传感、磁传感，以及新兴的化学/生物传感器在复杂工业环境下的性能表现与挑战。 在智能制造层面，本书详细探讨了传感器数据如何与云计算、边缘计算以及人工智能算法相结合，实现对生产过程的实时监控、预测性维护（PdM）、质量缺陷的在线检测以及生产流程的柔性优化。 --- 第一部分：传感器基础理论与器件原理 本部分为理解现代传感器的基石，旨在为读者建立扎实的理论基础。 第一章：智能制造与传感器的角色定位 工业4.0与智能制造的五大支柱：互联互通、信息物理系统（CPS）、数据分析、自主决策与传感网络。 传感器在信息获取中的“第一要素”地位：精度、实时性、鲁棒性与功耗的权衡。 从传统控制到智能感知的范式转变：基于模型的控制到数据驱动的优化。 第二章：传感机理与信号转换 敏感元件原理详解： 详细分析电阻式、电容式、电感式、压电式、光电式敏感元件的物理效应（如皮尔逊效应、热电效应、光电导效应等）。 输入-输出模型： 建立传感器静态特性（灵敏度、分辨率、线性度、滞后）与动态特性（频率响应、时间常数）的数学模型。 非线性补偿技术： 针对环境漂移和器件老化导致的非线性误差，介绍多项式拟合、查找表（LUT）和基于模型的实时校正方法。 第三章：先进材料与微纳制造工艺 半导体传感器技术： 硅基MEMS技术的关键工艺流程（光刻、刻蚀、薄膜沉积），及其在微小尺度压力、加速度和陀螺仪中的应用。 薄膜传感技术： 介绍磁阻薄膜（GMR/TMR）和氧化物半导体薄膜在气体和湿度检测中的应用潜力。 柔性电子学与可穿戴传感器： 探讨聚合物、石墨烯等新型材料在实现可弯曲、可拉伸传感系统方面的进展及其在人机协作中的潜在价值。 --- 第二部分：关键传感器技术深度剖析 本部分聚焦于工业现场应用最广泛、技术复杂度最高的几类传感器。 第四章：高精度计量与测量传感器 激光与光学传感系统： 激光干涉测量在精密位移和形貌检测中的应用；ToF（飞行时间）技术与三角测量法在三维扫描与机器人引导中的比较分析。 声学传感技术： 超声波传感器在液位检测、管道泄漏定位及材料内部缺陷无损检测（NDT）中的原理与信号处理。 磁场传感器的优化： 霍尔元件、磁通门传感器在电机控制、电流测量及金属异物检测中的抗干扰设计。 第五章：环境监测与过程量传感器 气体传感器的选择与标定： 催化型、电化学式、红外吸收式气体传感器的选择标准，重点讨论交叉敏感性（Cross-sensitivity）的抑制方法。 压力与流量的智能感知： 微差压传感器在密闭空间通风控制中的应用；科里奥利质量流量计、涡街流量计在复杂介质计量中的动态误差分析。 热成像技术在过程控制中的集成： 红外热像仪在设备状态监控（如电气过热、摩擦异常）中的数据提取与阈值设定。 第六章：视觉传感与图像处理基础 工业机器视觉系统架构： 工业相机（CCD/CMOS）、镜头选型、光源配置与高速数据采集。 2D/3D 视觉的应用： 表面缺陷检测（OCR、条码识别、划痕分析）的算法流程；结构光与双目视觉在机器人抓取与定位中的三维重建。 嵌入式视觉处理： 介绍FPGA和高性能GPU在实现实时目标检测和跟踪中的硬件加速策略。 --- 第三部分：传感器网络的构建与数据处理 本部分将重点放在如何将分散的传感器数据转化为可操作的智能信息。 第七章：传感器数据采集与接口技术 通信协议的标准化： 工业以太网（EtherCAT, Profinet IRT）与低功耗无线技术（LoRaWAN, Zigbee, 5G RedCap）在传感器网络中的适用场景分析。 数据预处理与A/D转换： 采样率的选择依据、量化误差分析、抗混叠滤波器的设计。 总线隔离与抗噪设计： 针对电磁干扰（EMI）和射频干扰（RFI），介绍光耦隔离、共模抑制及屏蔽层设计在工业现场的应用。 第八章：边缘计算与传感器数据融合 边缘智能的需求与架构： 传感器数据在本地完成初步清洗、特征提取与关键事件判断的必要性。 多源异构数据融合算法： 卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）及粒子滤波（PF）在状态估计中的应用，以提高系统对不确定性的鲁棒性。 传感器网络的自适应重构： 探讨在部分节点失效或环境剧变时，网络如何自动调整数据传输路径和冗余校验机制。 第九章：基于传感数据的智能分析与决策 时间序列分析与异常检测： 利用傅里叶变换、小波分析提取振动、声学信号中的周期性特征，并建立基于统计过程控制（SPC）的基线模型。 机器学习在PdM中的应用： 介绍监督学习（SVM、随机森林）和深度学习（CNN、LSTM）在预测设备剩余使用寿命（RUL）中的模型构建与训练。 数字孪生（Digital Twin）的数据支撑： 传感器数据如何实时驱动物理资产的虚拟模型，实现模拟验证、情景推演和远程优化控制。 --- 第四部分：系统集成与前沿展望 本部分讨论了传感器技术与整个智能制造生态的深度融合。 第十章：人机交互界面与可视化 HMI/SCADA系统中的传感器信息展示： 如何设计直观的仪表板，有效传达数百个传感器数据的健康状态。 增强现实（AR）在现场维护中的应用： 利用AR技术将传感器实时读数、历史趋势图层叠加到实际设备上，辅助操作人员诊断故障。 第十一章：安全与可靠性保障 传感器系统的功能安全（Functional Safety）： 介绍IEC 61508/ISO 13849标准在关键安全传感回路中的应用（如安全光幕、紧急停机按钮）。 数据安全与隐私保护： 在传感器网络中实施端到端加密（TLS/DTLS），防止数据被篡改或窃取。 第十二章：未来趋势：自感知与自适应系统 认知传感器： 具备自主学习、自我诊断、自我校准能力的下一代传感器设计理念。 跨领域集成： 探索传感器技术与生物反馈、人机共生系统的结合，以及在柔性制造中的广阔前景。 --- 本书特色： 理论与实践紧密结合： 每一章都配有工业案例分析和基于主流开发平台的实验指导（如树莓派/STM32接口设计）。 面向复杂工程问题： 重点剖析了工业现场的噪声、漂移、校准等实际难题的工程化解决方案。 技术前瞻性强： 深入探讨了MEMS、AIoT和数字孪生对传统传感技术带来的颠覆性变革。 本书适合于自动化、机电一体化、电子信息工程等专业的本科生、研究生，以及致力于工业现场技术升级和系统集成的工程师和研究人员阅读。
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