具体描述
《精密测量工程指南：基础原理、工具与实践》 图书简介 本书旨在为工程技术人员、科研人员以及高精度测量领域从业者提供一份全面而深入的参考指南。它聚焦于现代测量系统设计、数据采集、误差分析与质量控制等核心环节，系统梳理了从理论基础到实际应用的各个层面。本书内容丰富，结构严谨，旨在成为读者在精密测量实践中的得力助手。 第一部分：测量科学的基础原理 本部分深入探讨了测量学的基本概念与核心理论，为后续的工程应用奠定坚实的基础。 1.1 测量学的基本概念与定义 计量学与测量学的区别与联系： 详细阐述了计量学（Metrology）作为科学基础与测量学作为工程实践之间的关系。 量、单位与标准： 探讨了国际单位制（SI）的最新发展及其在工程测量中的应用，特别是对基本量和导出量的精确定义。 测量过程的系统性描述： 建立测量系统的数学模型，包括输入、转换环节、噪声源和输出表示。 1.2 测量误差理论与统计分析 误差的分类与来源： 详尽区分了系统误差、随机误差、偶然误差和疏忽误差，并分析了它们在不同测量环境中的表现形式。 误差的量化与传播： 介绍高斯误差传播定律（Law of Propagation of Uncertainty），指导工程师如何对多变量测量结果的不确定度进行精确评估。 统计显著性检验： 运用假设检验方法（如Student’s t-test, F-test）来判断测量结果的有效性与可重复性，以及如何设定置信区间。 数据预处理与滤波技术： 探讨了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在实时动态测量系统中的应用，以及如何利用数字滤波技术去除高频噪声。 1.3 计量学中的不确定度评估 GUM（Measurement Uncertainty Guide）框架： 详细解读了国际计量学指南（GUM）中关于不确定度评估的A类（统计法）和B类（非统计法）方法。 灵敏度系数的确定： 如何计算输入量变化对输出量不确定度的贡献，这是精确评估复杂模型不确定度的关键步骤。 有效自由度的计算： 介绍了 Welch-Satterthwaite 公式，用于确定合成不确定度的等效自由度，对后续的容许度判定至关重要。 第二部分：传感器、仪器与信号调理 本部分侧重于测量链中的物理环节，涵盖了从物理量到电信号转换的关键技术。 2.1 传感器原理与选型 电阻式、电容式、电感式传感器： 深入分析了这些传统传感器的工作原理、线性度、迟滞现象及其环境敏感性。 光电与光学测量技术： 重点介绍了激光干涉测量、光栅编码器以及基于图像处理的非接触式测量方法在位移和形貌测量中的应用。 声学与振动测量： 讨论了加速度计、应变片在动态信号采集中的配置，以及如何进行频率响应分析。 2.2 信号调理与数字化 放大与滤波电路设计： 介绍精密仪用放大器（Instrumentation Amplifier）的选择标准，以及如何设计抗混叠滤波器以满足采样定理要求。 模数转换器（ADC）性能评估： 深入分析了ADC的有效位数（ENOB）、积分非线性（INL）和微分非线性（DNL）等关键参数，以及它们对测量精度的影响。 数据采集系统（DAQ）架构： 比较了不同DAQ架构（如基于PC、基于FPGA或嵌入式系统）的优劣，并讨论了多通道同步采样的实现技术。 2.3 仪器校准与溯源性 校准流程与标准器： 阐述了标准物质（Reference Materials）在建立测量溯源链中的作用，以及工作基准与一级、二级标准的层级关系。 在线与离线校准： 讨论了如何通过周期性校准来补偿仪器的漂移，并介绍了零点漂移和增益漂移的量化模型。 可追溯性矩阵的构建： 教授读者如何建立清晰的校准记录和可追溯性链条，以满足ISO/IEC 17025等质量管理体系的要求。 第三部分：高级测量系统设计与实施 本部分将理论和硬件知识融会贯通，指导读者进行复杂的工程测量项目。 3.1 测量系统综合设计 系统指标分解： 如何根据最终测量目标（如精度等级、采样率）逆向分解到各个子部件的技术指标要求。 环境影响与补偿： 探讨温度、湿度、气压、电磁干扰（EMI/EMC）对高精度测量系统的影响，并介绍了环境补偿算法的设计，如基于热模型或多变量回归的补偿方法。 负载效应与串扰分析： 针对多传感器系统，分析传感器之间的相互影响（如电容负载效应），以及如何通过隔离和屏蔽来最小化串扰。 3.2 测量数据处理与建模 最小二乘法及其变体： 详细介绍加权最小二乘法（Weighted Least Squares）在处理非均匀误差数据时的优势，以及如何构造合理的权重矩阵。 回归分析与模型验证： 探讨线性与非线性回归在建立输入-输出关系模型中的应用，以及残差分析的重要性。 动态系统辨识： 介绍如何利用脉冲响应或阶跃响应实验，通过ARX或ARMAX模型对未知动态系统进行参数辨识。 3.3 测量系统的可靠性与维护 寿命预测与退化建模： 应用威布尔分布（Weibull Distribution）等可靠性模型，预测关键测量部件的失效时间。 状态监测（Condition Monitoring）： 介绍如何利用机器学习技术对传感器和执行器的健康状态进行实时监控，实现预测性维护。 自动化测试与验证（ATE）： 讨论构建自动化测试平台（如基于LabVIEW或Python的测试脚本）的流程，确保系统在不同工况下的性能一致性。 本书特色： 本书内容高度侧重于实际工程应用的深度和广度，避免了对已存在于标准教材中的基础数学推导的冗余描述。它提供的是一套实用的“工具箱”和“决策框架”，帮助工程师高效地解决从概念设计到现场调试中的具体技术难题，特别是在应对高噪声、多变量耦合的复杂测量任务时，提供了清晰的操作指南和评估标准。本书适用于对现有测量方法有一定了解，并希望提升其系统设计和误差控制能力的专业人士。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有