自动检测技术(第2版) 9787111103561 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁森 等 著

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• 检测技术
• 第二版
• 9787111103561
• 机械工程
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111103561

商品编码：29667460775

包装：平装

出版时间：2008-02-01

基本信息

书名:自动检测技术(第2版)

：19.00元

售价：12.9元,便宜6.1元,折扣67

作者:梁森 等

出版社：机械工业出版社

出版日期：2008-02-01

ISBN：9787111103561

字数：

页码：216

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.341kg

编辑推荐

内容提要

《自动检测技术（第2版）》是经教育部审定的中等职业技术教育国家规划教材的第2版。主要介绍在工业生产及生活等领域常用传感器的工作原理、特性参数及选型、安装、接线等方面的知识， 对测量误差、抗干扰技术及检测技术的综合应用等也做了介绍。
《自动检测技术（第2版）》在突出传感器应用和工艺方面内容的同时，本次修订采用生动、活泼的编排形式， 迎合中职学生的年龄特点；内容浅显易懂，教师易教，学生易学。每章均附有启发性的思考题及应用型习题，可帮助读者巩固基本概念，掌握必要的计算，提高理论联系实际的能力。
《自动检测技术（第2版）》可作为中等职业技术学校的电气运行、自动化控制类、汽车电器类、电子信息类、仪器仪表类及计算机类等专业方向的教材，也可供相关专业生产、管理、运行及其他初级工程技术人员参考。《自动检测技术（第2版）》的参考学时约为48学时。

目录

第2版前言
n第1版前言
n绪论
n章 检测技术的基本概念
n节 测量的分类
n第二节 测量误差及分类
n第二节 传感器及其基本特性
n思考题与习题
n
n第二章 电阻传感器
n节 电位器传感器
n第二节 电阻应变传感器
n第三节 测温热电阻传感器
n第四节 气敏电阻传感器
n第五节 湿敏电阻传感器
n思考题与习题
n
n第三章 电感传感器
n节 自感传感器
n第二节 差动变压器传感器
n第三节 电感传感器的应用
n思考题与习题
n
n第四章 电涡流传感器
n节 电涡流传感器的工作原理
n第二节 电涡流传感器的结构及特性
n第三节 电涡流传感器的测量转换电路
n第四节 电涡流传感器的应用
n第五节 接近开关及其应用
n思考题与习题
n
n第五章 电容传感器
n节 电容传感器的上作原理及特性
n第二节 电容传感器的测世转换电路
n第三节 电容传感器的应用
n第四节 压力、液位和流量的测量
n思考题与习题
n
n第六章 压电传感器
n节 压电传感器的工作原理及特性
n第二节 压电传感器的测量转换电路
n第三节 压电传感器的应用
n第四节 振动的测量
n思考题与习题
n
n第七章 超声波传感器
n节 超声波的基本知识
n第二节 超声波换能器及耦合技术
n第三节 超声波传感器的应用
n第四节 无损探伤
n思考题与习题
n
n第八章 霍尔传感器
n节 霍尔元件的工作原理及特性
n第二节 霍尔集成电路
n第三节 霍尔传感器的应用
n思考题与习题
n
n第九章 热电偶传感器
n节 温度测量的基本概念
n第二节 热电偶传感器的工作
n原理与分类
n第三节 热电偶冷端的延长
n第四节 热电偶的冷端温度补偿
n第五节 热电偶的应用及配套仪表
n思考题与习题
n
n第十章 光电传感器
n节 光电效应及光电元器件
n第二节 光电元器件的基本应用电路
n第三节 光电传感器的应用
n第四节 光电开关及光电断续器
n思考题与习题
n
n第十一章 数字式位置传感器
n节 角编码器
n第二节 光栅传感器
n第三节 磁栅传感器
n第四节 容栅传感器
n思考题与习题
n
n第十二章 检测系统的抗干扰技术
n节 噪声干扰及其防护
n第二节 电磁兼容技术
n思考题与习题
n
n第十三章 检测技术的综合应用
n节 现代检测系统的基本结构
n第二节 传感器在温度、压力测控系统中的应用
n第三节 传感器在流量测量中的应用
n第四节 传感器在现代家电中的应用
n第五节 传感器在现代汽车中的应用
n第六节 传感器在数控机床中的应用
n第七节 传感器在机器人中的应用
n第八节 传感器在智能楼字中的应用
n思考题与习题
n
n附录
n附录A 常用传感器的性能及选择
n附录B 工业热电阻分度表
n附录C 镍铬，镍硅(K)热电偶分度表
n附录D 部分习题参考答案
n参考文献

作者介绍

文摘

序言

《智能感知系统：原理、设计与应用》 内容概要： 本书深入探讨了智能感知系统的核心技术、设计方法与广泛应用，旨在为读者构建一个全面而深刻的理解框架。智能感知系统是现代科技发展的基石，它们赋予机器“观察”和“理解”世界的能力，是人工智能、机器人技术、物联网、自动驾驶、智能制造等众多前沿领域不可或缺的组成部分。本书将从感知系统的基本原理出发，逐步深入到各种传感器的技术细节、信号处理与融合方法，以及最终的智能决策与应用，力求为读者呈现一个完整、系统且富有洞察力的智能感知世界。 第一部分：感知系统基础与核心原理 本部分将首先勾勒出智能感知系统的宏观图景，阐述其在现代社会中的重要性以及发展趋势。我们将深入剖析感知系统的基本构成要素，包括物理传感器、信号调理、数据采集、特征提取、信息融合以及最终的决策或响应机制。 感知系统的定义与演进： 介绍什么是智能感知系统，它们如何从简单的测量设备发展成为能够理解复杂环境的智能单元。我们将追溯其历史发展脉络，并展望未来的发展方向，例如更加集成化、低功耗化、智能化以及与生物系统的融合。 感知过程的建模： 从信息论的角度，介绍感知过程的数学模型，理解从物理世界到数字信息的转换过程中信息是如何被获取、编码和传递的。我们将讨论信噪比、量化误差、采样定理等基本概念，以及它们对感知结果的影响。 关键技术要素： 详细解析感知系统中的各个环节，包括： 传感器技术概述： 介绍不同类型传感器的基本工作原理，如光学传感器、声学传感器、力学传感器、化学传感器、热学传感器、电磁传感器等。重点阐述它们各自的优势、局限性以及适用的应用场景。 信号调理与采集： 讲解如何对传感器输出的原始信号进行放大、滤波、补偿等预处理，以提高信号质量和准确性。介绍模数转换（ADC）的原理、参数选择以及常见问题。 特征提取： 探讨如何从原始传感器数据中提取出具有代表性、信息量大的特征，为后续的分析和识别奠定基础。我们将涉及时域、频域、空域等多种特征提取方法。 信息融合： 这是一个至关重要的环节，介绍如何将来自不同传感器、不同模态的信息进行有机结合，以获得比单一传感器更全面、更鲁棒的感知结果。我们将讨论不同层级的信息融合策略（数据级、特征级、决策级）以及常用的融合算法。 感知系统的鲁棒性与可靠性： 探讨在真实复杂环境中，感知系统可能面临的挑战，如噪声干扰、遮挡、光照变化、传感器故障等，并介绍提高系统鲁棒性和可靠性的技术手段。 第二部分：关键传感器技术详解 本部分将聚焦于当前智能感知系统中应用最广泛、最具代表性的各类传感器技术，深入剖析其工作原理、关键参数、优缺点以及典型应用。 光学传感器： 图像传感器（CCD/CMOS）： 详细介绍其成像原理、像素结构、灵敏度、动态范围、帧率等关键参数，以及在机器视觉、遥感、医学成像等领域的应用。 激光雷达（LiDAR）： 讲解其基于激光测距的原理，不同类型LiDAR（如机械式、固态式）的特点，以及在自动驾驶、三维建模、环境监测中的作用。 红外传感器： 介绍其感知热辐射的原理，包括热成像、非制冷红外、制冷红外等，以及在夜视、安防、工业检测、医疗诊断中的应用。 超声波传感器： 阐述其声波发射与接收的原理，以及在测距、避障、液位检测等方面的应用。 声学传感器： 麦克风与声阵列： 介绍声音的拾取原理，不同类型麦克风的特点，以及声阵列在声源定位、语音识别、环境噪声分析中的应用。 惯性测量单元（IMU）： 加速度计与陀螺仪： 详细讲解其测量线性加速度和角速度的原理，以及在姿态估计、导航、运动跟踪中的重要性。 力学传感器： 压力传感器： 介绍其感知压力的原理，不同类型（如应变片式、压电式）的特点，以及在工业自动化、医疗设备、气象监测中的应用。 触觉传感器： 探讨如何模拟人类触觉，感知压力、纹理、温度等，以及在机器人交互、虚拟现实中的应用。 化学与生物传感器： 气体传感器： 介绍其检测特定气体浓度的原理，如半导体式、电化学式，以及在环境监测、食品安全、工业安全等领域的应用。 生物传感器： 探讨如何利用生物识别元件（如酶、抗体、DNA）与换能器结合，实现对特定生物分子的检测，在医疗诊断、环境保护、食品安全等方面具有广阔前景。 磁性传感器： 霍尔传感器、磁阻传感器： 介绍其感知磁场变化的原理，以及在位置检测、速度测量、无接触开关等方面的应用。 第三部分：信号处理与信息融合技术 本部分将深入探讨如何从传感器获取的原始数据中提取有价值的信息，并将其有效地融合起来，以实现更高级别的感知能力。 数字信号处理基础： 傅里叶变换与小波变换： 介绍这些强大的数学工具在信号分析、降噪、特征提取中的应用。 滤波技术： 详细讲解各种滤波器（如低通、高通、带通、巴特沃斯、切比雪夫）的设计与应用，用于去除噪声，保留有用信号。 自适应滤波： 探讨如何根据信号特性动态调整滤波器参数，以应对变化的环境。 统计信号处理： 信号的统计特性： 均值、方差、协方差等，以及它们在信号分析中的意义。 卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波（EKF）： 介绍这些经典的状态估计算法，在目标跟踪、姿态估计、导航等领域的核心作用。 粒子滤波（Sequential Monte Carlo）： 探讨其在处理非线性、非高斯系统中的优势。 信息融合方法： 数据级融合： 直接合并原始传感器数据，对齐时空信息。 特征级融合： 提取各传感器数据的特征后进行融合，降低数据维度。 决策级融合： 分别进行初步决策，再对多个决策结果进行融合，提高整体决策的置信度。 概率融合方法： 如贝叶斯融合、D-S证据理论等。 机器学习在信息融合中的应用： 介绍如何利用神经网络、支持向量机等模型实现更智能的信息融合。 第四部分：智能感知系统的应用与发展 本部分将展示智能感知系统在各个领域的实际应用，并探讨其未来的发展趋势和挑战。 自动驾驶与智能交通： 介绍感知系统在车辆环境感知（障碍物检测、车道线识别、交通标志识别）、定位与导航、协同驾驶等方面的关键作用。 机器人技术： 探讨感知系统如何使机器人具备环境感知、自主导航、物体抓取、人机交互等能力，应用于工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 物联网（IoT）与智慧城市： 介绍各类传感器在环境监测、能源管理、智能家居、公共安全、交通流量管理等方面的应用，构建万物互联的感知网络。 工业自动化与智能制造： 讲解感知系统在产品质量检测、生产过程监控、设备故障预测、人机协作等方面的应用，提升生产效率与产品质量。 医疗健康： 探讨生物传感器、医学成像技术、可穿戴设备等在疾病诊断、健康监测、康复治疗等方面的应用。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 介绍感知技术如何捕捉用户的运动、姿态，以及环境信息，实现沉浸式的交互体验。 安全与安防： 讲解监控摄像头、入侵检测传感器、生物识别技术在公共安全、边境管控、财产保护等方面的应用。 环境监测与地球科学： 介绍遥感技术、气象传感器、水质传感器等在气候变化研究、灾害预警、资源管理中的作用。 未来发展趋势： 多模态深度融合： 探索更深层次、更智能化的多模态数据融合。 边缘计算与智能处理： 将感知与计算能力下沉到设备端，实现实时、低延迟的智能响应。 低功耗与自供能感知： 研发更节能的传感器技术，以及利用环境能量的自供能方案。 可穿戴与植入式感知： 发展更小型化、更舒适的穿戴式及可植入式感知设备。 仿生与类脑感知： 受生物学启发，设计更高效、更智能的感知系统。 数据安全与隐私保护： 随着感知数据的广泛收集，数据安全和隐私保护成为重要议题。 本书通过理论讲解、技术剖析、案例分析相结合的方式，力求让读者不仅理解智能感知系统的“是什么”，更能掌握“怎么做”以及“能做什么”。无论是从事相关技术研发的工程师、学生，还是对智能技术充满好奇的爱好者，都能从中获益匪浅，为理解和创造更智能的未来打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本“第二版”抱有一丝疑虑，心想会不会只是对旧版做了些微不足道的修补。但深入阅读后，发现我的担心完全是多余的。新版在原有坚实理论基础上，引入了大量近些年自动化领域的新兴技术和标准。尤其让我惊喜的是它对机器视觉基础的补充，虽然不是专门的视觉教材，但它讲解的图像采集、预处理以及特征提取的基本算法逻辑，与我目前工作中应用到的深度学习模型的前端处理流程高度吻合。作者似乎非常懂得如何在一个经典领域内注入新的活力。我记得有一章专门讲了如何利用卡尔曼滤波优化传感器数据的动态特性，书中不仅给出了离散化的推导过程，还配了一个基于MATLAB的仿真案例，代码可以直接运行，这简直是太贴心了。对于我这种更偏向应用型研究的工程师来说，这种“拿来即用”的范例比纯理论的阐述要有效得多。这本书的价值在于，它让你在打好传统“检测”地基的同时，不至于被时代淘汰，总能让你保持在技术的前沿。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的主要目的是为了准备一个高级资格认证考试，该考试的很大一部分内容都围绕着工业过程控制中的实时数据采集与状态监测。翻阅这本书时，我立刻发现它几乎覆盖了考试大纲中的所有核心知识点，而且深度远超一般参考书。作者在处理“时间序列分析”这一块时，展现了非凡的洞察力。他没有仅仅停留在简单的傅里叶变换上，而是将小波分析、经验模态分解等更现代的信号分析工具也融入了进去，并清晰地论述了它们在处理非线性、非平稳信号时的优越性。我印象特别深刻的是关于“状态监测与故障诊断”那一章，它提供了一个结构化的诊断流程图，从数据采集、特征提取、模式识别到最终的故障分类，逻辑清晰，便于记忆和复述。这本书的结构非常适合作为系统性复习的蓝本，它提供了一个宏观的框架，确保你在掌握具体技术细节的同时，不会迷失在繁杂的公式和算法之中，保持对整个检测系统的全局视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性体现在它对不同类型传感器的选型和耦合问题的探讨上。我之前一直困惑于如何在高湿度、高温的恶劣环境下，选择出既可靠又能长期稳定工作的温度传感器，传统的电阻式测温计总是在几个月后精度就开始漂移。这本书中关于“传感器环境适应性设计”的章节，提供了一份详尽的对比表格，分析了热电偶、热敏电阻以及光纤传感器的优缺点以及抗干扰能力。更重要的是，它还讨论了信号调理电路的设计要点，比如如何正确设置隔离放大器和抗混叠滤波器，这些都是教科书里常常一笔带过但对实际工程至关重要的地方。阅读后我明白了，很多时候问题不在于传感器本身，而在于前端的信号处理环节没有做好。这本书真正做到了“授人以渔”，它教你如何思考一个完整的检测链路，而不是仅仅介绍各个组件的功能，这对于提升工程师的综合设计能力是具有决定性意义的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是典型的学院派，严谨到近乎苛刻，但正因如此，它在概念界定上几乎没有模糊地带。对于我这种追求精确定义的理工科读者来说，这是极大的福音。很多市面上的入门书籍为了追求易读性，往往会牺牲掉一些关键的数学严谨性，导致在实际应用中遇到边界条件时就会捉襟见肘。而这本教材则完全避免了这个问题。比如，在讲解误差分析和不确定度传播时，它毫不含糊地展示了各种误差源的叠加模型，并且明确指出了每种模型的适用范围和前提假设。我用它来校准我们实验室里那套高精度的力传感器阵列，参照书中的方法论，成功地将系统的综合误差降低了约百分之十五，这是一个非常可观的提升。唯一的“缺点”可能是，对于完全没有相关背景的读者来说，初期阅读门槛会略高，需要投入额外的时间去消化那些基础的数学和物理概念，但一旦跨过这个坎，后面的学习就会变得无比顺畅，因为所有的逻辑都是环环相扣的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和装帧确实让人眼前一亮，那种经典的教科书风格，厚重而扎实，拿在手里沉甸甸的，立刻就给人一种“干货满满”的感觉。我当时买这本书主要是为了系统学习信号处理和传感器原理的基础知识，因为我正在做一个关于工业自动化升级的项目，急需对现有的检测系统有一个全面的认知和优化方案。这本书的排版非常清晰，图表的质量也很高，尤其是那些复杂的数学模型推导，配上清晰的注解，即便是初学者也能循序渐进地跟上作者的思路。我特别喜欢它在每一个章节末尾设置的“思考题”，这些问题往往不是简单的知识点回忆，而是需要综合运用前面所学知识进行分析和解决的实际场景，这极大地锻炼了我的问题解决能力。比如，其中关于模糊逻辑在环境参数估计中的应用那章，它不仅仅是罗列了公式，而是深入剖析了在实际噪声环境下如何选择合适的隶属函数和解模糊方法，这一点对我后续设计抗干扰的测量系统帮助巨大。总的来说，这本书在理论深度和工程实践的结合上做得非常到位，是那种可以反复翻阅，每次都有新收获的工具书。