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出版者:云南大学出版社

作者:黄进文

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:2009-2

价格:14.00元

装帧:平装

isbn号码:9787811127393

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟仪器
• 心电信号
• 自动分析
• 系统设计
• LabVIEW
• 生物医学工程
• 信号处理
• 数据采集
• 医疗设备
• 健康监测

现代工业自动化与智能制造的基石：传感器技术、数据融合与嵌入式系统 本书将带领读者深入探索现代工业自动化和智能制造领域的核心技术，揭示驱动这些变革的关键要素。我们将从最基础的传感器技术入手，详尽阐述各种类型传感器的工作原理、性能特点、选型原则以及在工业环境下的应用。 第一部分：传感器技术——感知世界的基石 在本部分，我们将首先对传感器进行系统性的分类和介绍。这包括： 物理量传感器： 温度传感器： 深入剖析热电偶、热电阻（PT100、PT1000等）、红外传感器（测温仪、热成像仪）等原理，讨论其在高温、低温、非接触等不同场景下的适用性。讲解温度传感器误差来源及补偿方法，以及在恒温控制、工艺过程监测中的实际应用案例，如注塑机温度控制、化工反应釜温度监控。 压力传感器： 探讨压阻式、电容式、应变片式等主流压力传感器技术。介绍其在液压系统、气动系统、管道压力监测、真空度测量等方面的应用。分析传感器在不同介质（气体、液体、腐蚀性介质）下的选型考量，以及如何进行压力校准和线性度补偿。 位移和速度传感器： 重点介绍光学编码器（增量式、绝对式）、激光测距传感器、超声波传感器、线性差动变压器（LVDT）、霍尔效应传感器等。阐述其在机器人关节定位、传送带速度测量、产品尺寸检测、材料形变监测等方面的应用。讨论抗干扰能力、分辨率和响应速度等关键性能指标。 力传感器和扭矩传感器： 深入讲解应变片式力传感器（测力计、称重传感器）和扭矩传感器的原理，分析其在材料强度测试、装配过程力控制、工业机器人末端执行器力反馈等场景下的重要性。 流量传感器： 介绍电磁流量计、涡轮流量计、超声波流量计、质量流量计（科氏力原理）等，分析它们在液体、气体、蒸汽流量监测中的不同优缺点，以及在工业过程控制、计量和环保监测中的应用。 加速度传感器和陀螺仪： 探讨MEMS（微机电系统）加速度计和陀螺仪的工作原理，及其在设备状态监测（振动分析）、运动姿态测量、导航系统、跌落检测等方面的应用。 化学量传感器： 气体传感器： 详细介绍催化燃烧式、电化学式、半导体式、红外式等气体传感器，用于检测可燃气体（甲烷、天然气）、有毒气体（CO、H2S、NH3）、氧气、二氧化碳等。讨论其在安全生产、环境监测、工艺气体浓度控制中的作用。 pH传感器和电导率传感器： 讲解其在水处理、化工生产、食品饮料行业中的应用，用于监测溶液的酸碱度和离子浓度。 光学传感器： 光电传感器： 介绍光电开关（对射式、反射式）、光电二极管、光电三极管等，分析其在物体检测、计数、位置识别、条形码扫描等自动化场景中的应用。 图像传感器（CMOS/CCD）： 详细讲解CCD和CMOS图像传感器的成像原理、像素结构、读出方式，为后续的机器视觉章节打下基础。 传感器接口与信号调理： 模拟信号调理： 深入讲解放大器（仪表放大器、运算放大器）、滤波器（低通、高通、带通）、信号隔离（光耦、隔离放大器）等电路的设计与应用，以提高信号的精度和抗干扰能力。 数字信号处理： 介绍模数转换器（ADC）的类型（逐次逼近型、Σ-Δ型）及其选型考量，以及常用的数字滤波器设计。 第二部分：数据融合——化零为整的智慧 在工业自动化和智能制造中，单一传感器的信息往往是片面的。本部分将聚焦于数据融合技术，旨在整合来自多个异构传感器的数据，以获得更全面、更精确、更可靠的系统状态信息。 数据融合的层次： 低层数据融合（信号级融合）： 介绍如何对来自不同传感器的原始信号进行叠加、平均、滤波等操作，以提高信噪比和精度。 中层数据融合（特征级融合）： 讲解如何从传感器数据中提取有意义的特征，并将这些特征进行组合，以更有效地描述系统状态。例如，结合振动和温度数据来诊断设备故障。 高层数据融合（决策级融合）： 探讨如何基于来自不同传感器的数据进行综合判断和决策，例如，通过融合视觉信息和力觉信息来指导机器人完成精细抓取任务。 经典数据融合算法： 卡尔曼滤波器（KF）及其变种： 详细阐述标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的原理和应用。重点介绍其在状态估计、目标跟踪、传感器噪声抑制等方面的强大能力，并提供具体的工业应用案例，如多传感器定位导航、设备状态预测。 粒子滤波器（PF）： 介绍粒子滤波器的基本思想和实现方法，探讨其在处理非线性、非高斯系统中的优势，以及在复杂工业环境下的应用潜力。 贝叶斯网络和证据理论： 介绍如何利用这些概率模型来处理不确定性和模糊信息，实现鲁棒的数据融合。 数据融合在工业中的具体应用： 多传感器定位与导航： 结合GPS、IMU、激光雷达、视觉传感器，实现AGV（自动导引车）、无人机在复杂工业环境中的精准定位和自主导航。 设备状态监测与故障诊断： 融合温度、振动、压力、电流等传感器数据，构建设备健康模型，实现早期故障预警和故障根源分析。 产品质量检测与缺陷识别： 结合机器视觉、激光扫描、触觉传感器等，实现产品尺寸、表面缺陷、装配完整性等的高精度检测。 人机交互的增强： 融合手势识别、语音识别、眼球追踪等传感器数据，实现更自然、更智能的人机交互界面。 第三部分：嵌入式系统——工业智能的载体 嵌入式系统是实现自动化和智能制造的关键硬件平台，它将计算能力、控制逻辑和通信能力集成到工业设备中。本部分将深入探讨嵌入式系统的设计、开发和应用。 嵌入式系统的硬件架构： 微控制器（MCU）与微处理器（MPU）： 详细介绍ARM Cortex-M系列（如STM32）、ESP32、RISC-V等主流MCU的架构、指令集、外设接口（GPIO, ADC, DAC, SPI, I2C, UART, CAN等）。介绍基于ARM Cortex-A系列的MPU在高端嵌入式系统中的应用，如运行Linux操作系统。 存储器： 讲解Flash存储器、RAM（SRAM, DRAM）、EEPROM等的作用和选型。 外围设备： 介绍时钟电路、电源管理单元、调试接口（JTAG, SWD）等。 嵌入式系统的软件开发： 嵌入式操作系统（RTOS）： 深入介绍FreeRTOS, Zephyr, RT-Thread等实时操作系统的概念、任务管理、进程间通信、中断处理机制。分析RTOS在保证系统实时性和可靠性方面的作用。 裸机开发与驱动程序编写： 讲解如何在没有操作系统的情况下直接编写程序控制硬件，以及如何编写通用的硬件驱动程序。 嵌入式Linux开发： 介绍嵌入式Linux的构建（Buildroot, Yocto）、文件系统、驱动模型、应用程序开发流程。 中间件与应用层开发： 讨论在嵌入式系统中常用的通信协议栈（TCP/IP, MQTT, CoAP）、数据库（SQLite）、以及各类工业协议（Modbus, Profibus, EtherNet/IP）的实现。 嵌入式系统在工业自动化中的应用： PLC（可编程逻辑控制器）的演进： 探讨现代PLC中嵌入式技术的应用，如何实现更复杂的逻辑控制和数据处理。 HMI（人机界面）设计： 讲解如何利用嵌入式系统开发触摸屏、操作面板等，实现设备的可视化监控和交互控制。 工业物联网（IIoT）节点： 介绍如何设计支持网络通信的嵌入式节点，将传感器数据上传到云端，实现远程监控和管理。 机器人控制器： 探讨嵌入式系统在工业机器人运动控制、路径规划、感知融合等方面的核心作用。 智能传感器的实现： 将数据处理和通信能力集成到传感器内部，实现“边缘计算”功能。 贯穿全书的案例分析与实践指导： 本书将通过大量的工业级案例，生动展示上述技术的实际应用。例如： 智能工厂的能源管理系统： 如何通过部署各种传感器监测能源消耗，利用数据融合算法进行优化，并通过嵌入式系统实现智能调控。 生产线的自动化巡检与维护： 结合机器视觉、声学传感器和振动传感器，实现对生产线设备的实时状态监测和早期故障预警。 AGV（自动导引车）的路径规划与避障： 融合激光雷达、摄像头、IMU等传感器数据，利用卡尔曼滤波器和路径规划算法，实现AGV在复杂动态环境下的自主运行。 智能仓储系统的物料识别与跟踪： 利用RFID、条形码、视觉识别等技术，结合嵌入式系统和数据融合，实现对仓储物料的高效管理。 本书不仅会讲解理论知识，还会提供实际的开发思路和建议，帮助读者掌握现代工业自动化与智能制造领域的核心技术，为设计和实现更先进、更智能的工业系统提供坚实的理论基础和实践指导。

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这本书的叙事节奏把握得相当老道，不同于某些技术书籍的平铺直叙，它似乎更像是在讲述一个引人入胜的研发故事。初读之下，我立刻被那种层层递进的逻辑感所吸引。作者没有急于展示复杂的公式推导，而是先用非常直观的案例和类比，将一个抽象的“自动分析系统”具象化，这对于非专业背景但对该领域感兴趣的读者来说，简直是福音。例如，书中对数据预处理阶段的阐述，不是简单地罗列滤波器的名称，而是结合了实际采集中的噪声源分析，这种“溯源”式的讲解，使得每一步技术选择都有了充分的合理性支撑。我特别留意了它对模块间接口定义的描述，那种清晰、无歧义的规范，体现了作者在大型项目管理和协作方面的经验。这种“自上而下”的讲解方式，极大地降低了初学者的入门门槛，却又能让资深工程师从中看到项目规范化的典范。它成功地平衡了学术的严谨性和工程的落地性，使得阅读过程充满了探索的乐趣，每一次翻页都像是解开了一个新的谜题。

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从纯粹的项目管理和技术选型的角度来看，这本书提供的视角非常具有前瞻性。它没有局限于某一种特定的编程语言或硬件平台，而是着重阐述了“设计原则”如何超越具体技术的限制。书中对不同分析算法（比如基于规则的和基于学习的）在资源消耗、维护成本和部署复杂性上的对比分析，给出了非常中肯的建议。这对于需要进行技术栈决策的团队领导者来说，无疑是一份宝贵的参考资料。它不仅仅是一本操作指南，更像是一份高质量的技术咨询报告，帮助决策者在投入大量资源之前，权衡利弊，做出最优选择。这种宏观层面的战略指导，是许多专注于单一技术实现的书籍所缺乏的。读完后，我感觉自己对整个系统生命周期的规划能力都有了显著的提升，它让我学会了用更广阔的视野去审视每一个技术决策背后的长期影响。

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这本书的语言风格非常独特，它介于严谨的学术论文和生动的技术沙龙讨论之间，有一种恰到好处的亲和力。作者在解释一些复杂的算法优化时，常常会插入一些个人化的见解或早期的实现心得，这使得冰冷的技术术语一下子变得有温度、有故事性。例如，在讨论特征提取的维度压缩时，作者似乎在和一位经验丰富的同事对话，而不是在对一个匿名的读者进行灌输。这种“对话式”的写作手法，极大地增强了读者的代入感和学习的积极性。我发现自己不自觉地在阅读时，会拿起笔在旁边做标注，仿佛在与作者进行思想的碰撞。它成功地打破了技术文档的刻板印象，证明了即便是在探讨高度专业化的系统设计时，依然可以保持一种引人入胜的人文关怀。这种细腻的处理方式，使得即使是那些相对枯燥的性能评估章节，也读起来津津有味，让人期待下一个知识点的揭示。

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让我印象深刻的是书中对“系统健壮性”的探讨，这往往是许多初级设计指南中被忽略的薄弱环节。这本书显然是从实际“翻车”的教训中提炼出来的经验。它没有停留在理想化的模型上，而是深入挖掘了在真实医疗环境下，数据丢失、传感器漂移、甚至外部干扰可能对整个分析流程造成的影响。书中对异常值的处理策略，简直是一本实用的“故障排查手册”，详细描述了从阈值动态调整到机器学习模型容错机制的构建过程。读到这部分时，我甚至产生了一种“相见恨晚”的感觉，因为在以往的项目中，我们常常要在紧急情况下临时拼凑解决方案，而这本书似乎已经提前为我们铺设好了应对各种突发状况的“安全网”。这种前瞻性的设计理念，远超出了仅仅“实现功能”的范畴，而是上升到了“确保服务可靠性”的高度。它教会我的，不仅仅是如何构建一个系统，更重要的是，如何构建一个能够在各种压力测试下依然能保持稳定输出的‘工业级’系统。

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这本书的装帧设计实在是太吸引人了，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁的几何图形，立刻让人联想到精密仪器和复杂的算法，很有科技感。我原本是抱着试试看的心态翻开的，毕竟现在市面上的“系统设计”类书籍，要么过于理论化，要么实例陈旧，很难找到一本真正能让人眼前一亮的。然而，这本书的引言部分就展现出一种扎实的工程思维，作者没有沉溺于空泛的口号，而是直奔主题，清晰地勾勒出了一个现代医疗数据处理系统应有的架构蓝图。尤其值得称赞的是，它在开篇就对“实时性”和“准确性”这两个核心矛盾进行了深入的剖析，这为后续章节的内容打下了坚实的基础。随便翻阅几页，就能感受到作者在软件工程和信号处理交叉领域深厚的积累，那种对细节的把控，不是一般作者能达到的。我特别期待它后续如何将这些理论架构落地为实际可操作的模块划分，希望能看到一些业界前沿的实践经验被提炼出来，而不只是教科书上的翻版。这本书的视觉呈现和初始的结构布局，预示着它将是一部兼具学术深度和工程实用性的佳作，让人忍不住想立刻投入其中进行深入研读。

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