智能传感器与信息系统

概论 11页
0.1传感器定义及应用现状 11页
0.2传感技术的智能化发展趋势 13页
第一篇智能传感与智能化信息系统的基本知识 15页
第一章智能传感器与信息系统基础 16页
1.1引言 16页
1.2什么是智能传感器 16页
1.2.1通过三个不同领域内传输的基本信息 16页
1.2.2对智能传感器的需求 17页
1.3智能传感系统的结构 18页
1.3.1机器智能化的层次 18页
1.3.2人机接口的机器智能化 19页
1.3.3传感器中的智能化规则 19页
1.3.4中间层的智能化规则 21页
1.4实现传感器智能化的步骤 22页
1.4.1利用计算机合成的途径 23页
1.4.2利用特殊功能的材料 28页
1.4.3利用功能化几何结构 29页
1.4.4智能化传感器前瞻 30页
1.5智能化传感器的未来任务 30页
1.5.1应用机器智能的故障探测和预报 30页
1.5.2目标成分分析的远程传感 30页
1.5.3用于资源有效循环的传感器智能 31页
第二章用于智能传感器的基本技术 32页
2.1计算型传感器 32页
2.1.1构筑智能采集与信息处理系统的生物传感系统 32页
2.1.2计算型传感器的当前进展 34页
2.1.3计算型传感器的"大脑":神经网络与批量并行处理器 38页
2.1.4计算型传感器的应用展望 40页
2.2智能材料 41页
2.2.1智能材料的发展背景 41页
2.2.2智能材料的度量指标 42页
2.2.3智能材料的主要种类及应用 44页
2.2.4智能材料的典型应用 45页
2.3微机械加工 47页
2.3.1引言 47页
2.3.2体型微加工 48页
2.3.3键合 49页
2.3.4表面微加工 51页
2.3.5其他微加工技术 53页
2.3.6其他微加工材料 56页
2.3.7微机械加工与集成化技术在传感器中的应用 58页
2.3.8结论 61页
2.4三维集成电路 61页
2.4.1三维集成芯片的定义 61页
2.4.2三维集成芯片的分类方法 62页
2.4.3三维集成电路的制作过程 62页
2.4.4三维集成芯片的优点和存在的问题 63页
2.4.5三维集成芯片研究的历史沿革及发展趋向 64页
2.4.6三维集成芯片在控制系统中的应用 65页
2.5图像处理与DSP 65页
2.5.1数字信号处理的基本理论 66页
2.5.2利用数字处理器进行信号处理的关键 69页
2.5.3数字图像处理器的应用 71页
2.6适应性传感器系统 73页
2.6.1适应性传感器系统的概念 73页
2.6.2适应性传感器系统的应用实例 74页
2.6.3用于速度测量仪表的适应性空间滤波器 75页
第三章信息融合的实现---智能化感知系统 79页
3.1视觉仿生传感中眼、耳功能的信息融合 79页
3.1.1机器视觉的仿生原理及应用领域 79页
3.1.2智能三维视觉传感器的机制和原理 80页
3.1.3三维视觉传感各种仿生功能的实现 87页
3.2声传感技术与语音识别 95页
3.2.1引言 95页
3.2.2声传感系统智能的专用术语描述 96页
3.2.3实现声传感智能的几种途径 96页
3.2.4使用传感器融合的智能感知器 99页
3.2.5语音辨识系统 100页
3.3气敏、湿敏、生物传感器与嗅觉、味觉辨识 103页
3.3.1传感器的嗅觉与味觉仿生机理及气敏、湿敏传感器应用 103页
3.3.2传感器的味觉仿生机理与生化传感 104页
3.3.3典型嗅觉传感系统原理及应用 105页
3.3.4用于分子识别的生物传感器 110页
3.4热敏、压敏、磁传感与触觉感知系统 116页
3.4.1传感器的触觉仿生机理及应用 116页
3.4.2触觉传感的特点及相关研究 117页
3.4.3智能触觉传感器 118页
3.4.4具有视觉信号的触觉图像 120页
3.4.5有源传感 121页
3.4.6触觉传感的功能延伸---集成化磁传感技术 122页
3.5回声定位系统 125页
3.5.1生物回声定位系统的工作机理 125页
3.5.2移动目标范围及速度的估计 126页
3.5.3声波的线性周期调制 128页
3.5.4应用实例与数字实验结果 130页
第四章智能传感器的外围技术 133页
4.1微机电系统结构与元器件 133页
4.1.1引言 133页
4.1.2面向微机电系统的微结构 134页
4.1.3微机电系统的常用元器件 135页
4.1.4其他微机械结构 137页
4.1.5微执行器的应用 141页
4.2智能传感器的通信 142页
4.2.1引言 142页
4.2.2定义与背景 142页
4.2.3资源组织和标准 144页
4.2.4汽车协议 144页
4.2.5工业网络 147页
4.2.6办公室与楼宇自动化 150页
4.2.7家庭自动化 150页
4.2.8关于半导体的协议 151页
4.2.9网络通信的其他方式 155页
4.3智能传感器的标准 156页
4.3.1智能传感器和系统的标准制定 157页
4.3.2IEEE1451.1 158页
4.3.3IEEE1451.2 161页
4.3.4IEEEP1451.3 165页
4.3.5IEEEP1451.4 166页
4.3.6把系统延伸到网络 166页
第二篇基于智能化信息融合处理的数据分析与信息系统 168页
第五章传感器信息融合原理综述 169页
5.1什么是传感器融合 169页
5.2人体生物传感器的融合机制 170页
5.3传感器融合的应用 171页
5.4工艺状态与存在问题 171页
5.4.1硬件 172页
5.4.2软件 172页
5.4.3算法 173页
5.5能动感知 174页
5.5.1主动感知 174页
5.5.2从主动到能动 174页
5.6未来课题 175页
第六章非线性系统的神经模糊识别方法 176页
6.1引言 176页
6.2模糊模型 177页
6.2.1模糊基本函数 177页
6.2.2模糊模型的解释 178页
6.2.3先前知识的保留 179页
6.3局域线性模型树 180页
6.3.1规则后件的参数估算 181页
6.3.2规则后件的结构估算 182页
6.3.3规则前提结构的估算 183页
6.4LOLIMOT算法在一个工程实例中的应用 184页
6.4.1过程描述 185页
6.4.2以LOLIMOT进行识别 185页
6.4.3结果 187页
第七章基于信号预测、修复与滤波的软计算 188页
7.1引言 188页
7.2借助新型模糊神经元的损坏性信号修复 188页
7.2.1新型模糊神经网络结构 188页
7.2.2饱和信号的修复 189页
7.2.3断续信号的修复 191页
7.3以RBF网络实现的噪音信号滤波 192页
7.3.1RBF滤波器的结构 192页
7.3.2用于不确定系统的RBF滤波器 194页
7.3.3洛伦兹混沌信号的滤波 194页
7.3.4一个实际语音噪声信号的滤波 195页
第八章建立智能化自适应信息系统的神经模糊混沌工程 197页
8.1引言 197页
8.2实现自适应学习和知识监测的模糊神经网---FuNN 197页
8.2.1FuNN的结构 197页
8.2.2对FuNN的训练适应、规则插入和规则提出不同方法的实验 199页
8.3动态过程的分级理论分析 200页
8.4基于FuNN的自适应多模块系统的建立 201页
8.4.1多模块系统简介 201页
8.4.2结构学习方法 202页
8.4.3在FuNN环境中结构学习的实现 203页
8.4.4模糊COPE与基于信息系统的连接器CBIS环境概要 203页
8.5用于混沌时序预测与控制的自适应智能化系统 204页
8.5.1污水处理工厂控制系统的设计 204页
8.5.2流量信号的特性描述和预测 204页
8.5.3评估系统记忆的FuNN基础方法 205页
第三篇智能化感知系统的工程应用 207页
第九章可视化智能与产品检验 208页
9.1引言 208页
9.2以传感器阵列实施的可视化 209页
9.3插值 209页
9.4味觉的可视化 210页
9.5声音可视化 211页
9.6机器视觉检验系统 213页
9.6.1视觉检验系统的特点 213页
9.6.2机器视觉检验系统示例 214页
9.6.3应用 215页
第十章智能化技术在过程分析中的应用 219页
10.1智能化技术在工业过程中的应用 219页
10.1.1石化工厂的报警管理 219页
10.1.2钢铁工业中的过程分析 221页
10.1.3橡胶工业中的过程分析 223页
10.2软件工具 225页
第十一章气味鉴别系统的工业应用 226页
11.1引言 226页
11.2原理 226页
11.3威士忌气味鉴别实验 227页
11.4有关香味鉴别实验 228页
11.5扩展到其他风味的检测 228页
第十二章过程仪表中的智能传感 230页
12.1现场仪表的智能化目标 230页
12.2工业现场智能仪表实例 231页
12.2.1电磁流量计 231页
12.2.2漩涡流量计 232页
12.2.3差压变送器 233页
12.2.4调节阀定位器 234页
12.3智能传感器与现场总线 235页
第十三章故障探测系统 236页
13.1引言 236页
13.2故障探测系统的特点 236页
13.3使用光纤网络的仪表系统 237页
13.4基于光学技术的新型传感器 238页
13.4.1多功能激光传感器 238页
13.4.2使用激光二极管的气体探测系统 239页
13.4.3管内壁探测传感器 240页
参考文献 242页