《智慧型檢測系統與數據融合》是2000年機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 書名：智慧型檢測系統與數據融合
- 頁數： 280頁
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2000
圖書信息,摘要信息,圖書目錄,
圖書信息
題名拼音： zhi neng jian ce xi tong yu shu ju rong he
I S B N： 7-111-07701-6
責 任 者： 滕召勝等編著
出版地點： 北京
主 題 詞： 自動檢測
中圖分類號：TP274
摘要信息
本書分10章介紹了感測器、接口與匯流排、計算機系統、信號處理方法等現代智慧型檢測系統各組成部分的工作原理及設計方法。
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 智慧型檢測系統的發展、作用及特點
1.2 智慧型檢測系統的基本結構
1.2.1 智慧型檢測系統的結構框圖與設計原則
1.2.2 分機間的聯接
1.2.3 標準接口系統
1.3 智慧型檢測系統的分類
第2章 智慧型檢測系統的信號獲取與處理
2.1 智慧型檢測系統的感測器
2.1.1 概述
2.1.2 感測器的工作機理
2.1.3 感測器的構成
2.1.4 感測器的分類與要求
2.1.5 感測器的作用
2.1.6 感測器的發展方向
2.2 智慧型檢測系統的信號處理
2.2.1 檢測信號的隨機性
2.2.2 檢測系統的誤差來源
2.2.3 測量結果的表示方法
2.2.4 智慧型檢測系統的疏失誤差處理
2.2.5 智慧型檢測系統中的插值處理
2.2.6 檢測結果的精度討論
2.3 非線性特性的補償方法
2.3.1 開環式非線性補償法
2.3.2 閉環式非線性補償法
2.3.3 差動補償法
2.3.4 分段校正法
第3章 智慧型檢測系統的硬體設計
3.1 PC機的組成與選型
3.1.1 PC機系統組成
3.1.2 PC機的硬體設備
3.1.3 智慧型檢測系統的PC機選型
3.2 智慧型檢測系統的單片機
3.2.1 單片機的特點及在智慧型檢測系統中的套用
3.2.2 單片機系統的設計原則
3.2.3 單片機的連線
3.3 分機的硬體電路設計
3.3.1 MCS-51單片機的內部結構
3.3.2 MCS-51單片機系統的擴展
3.3.3 分機系統的開發
3.4 模/數轉換（ADC）
3.4.1 A/D轉換原理
3.4.2 時間間隔—數字轉換
3.4.3 頻率—數字轉換
3.4.4 電壓—數字轉換
3.4.5 A/D轉換器與計算機接口的一般規律
3.4.6 A/D轉換器的主要技術指標
第4章 標準接口系統與匯流排
4.1 IEC—625接口
4.1.1 IEC接口系統概述
4.1.2 IEC匯流排的結構
4.1.3 IEC系統的功能結構
4.2 CAMAC系統簡介
4.3 HP—IL接口系統簡介
4.4 CAN匯流排系統
4.4.1 CAN匯流排系統概述
4.4.2 CAN匯流排的特點
4.4.3 CAN匯流排系統時鐘和位時間的選定
4.4.4 CAN匯流排系統的最大允許位時間
4.4.5 CAN中斷服務程式編制
4.4.6 CAN匯流排系統的報文拼接
4.5 I2C匯流排
4.5.1 I2C匯流排概述
4.5.2 I2C匯流排的結構
4.5.3 I2C匯流排的數據傳輸
4.5.4 數據傳輸中的器件同步與競爭
4.5.5 數據傳輸的定址
4.5.6 I2C匯流排器件的輸入/輸出電氣特性
4.6 VXI匯流排系統
4.6.1 VXI匯流排的特點
4.6.2 VXI系統的組成
4.6.3 VXI系統的匯流排結構
4.6.4 VXI匯流排器件與通信
4.7 RS-232C接口
4.7.1 概述
4.7.2 RS-232C串列通信數據格式
4.7.3 單片機與PC機之間的RS-232C串列通信接口
4.7.4 自帶電源的集成RS-232C接口電路
4.8 PC機與多台單片機間的通信
4.9 IBM-PC匯流排微機與單片機的數據傳輸
4.9.1 IBM-PC匯流排與單片機的結構特點
4.9.2 PC匯流排與單片機間的數據傳遞
第5章 虛擬檢測技術與實時多任務處理
5.1 虛擬儀器技術及其套用
5.1.1 虛擬檢測技術概述
5.1.2 虛擬檢測系統的構成
5.1.3 虛擬檢測系統的軟體開發平台
5.2 智慧型測試系統的實時多任務處理
5.2.1 實時多任務處理問題的提出
5.2.2 實時多任務處理的基本要求
5.2.3 實時多任務處理方法
第6章 智慧型檢測系統的抗干擾設計
6.1 干擾因素
6.2 智慧型檢測系統的接地
6.2.1 智慧型檢測系統的接地方法
6.2.2 智慧型檢測系統的接地施工
6.3 智慧型檢測系統的抗干擾方法
6.3.1 隔離與耦合
6.3.2 布線抗干擾設計
6.3.3 軟體抗干擾設計
第7章 基於數字圖像處理的智慧型檢測技術
7.1 數字圖像處理概述
7.2 圖像的平滑和濾波
7.2.1 鄰區平均
7.2.2 空間域低通濾波
7.2.3 頻率域低通濾波
7.2.4 中值濾波法
7.2.5 修正的鄰域平均法
7.3 圖像採集處理系統
7.3.1 數字圖像處理系統簡介
7.3.2 系統工作原理
7.4 圖像的分割
7.4.1 模糊C-means方法（FCM）及其套用
7.4.2 類中心及多級定域分割方法
7.5 圖像的特徵選擇與提取
7.5.1 基本概念
7.5.2 套用舉例——迴轉窯內基本特徵選擇和提取
7.6 檢測結論的智慧型推斷方法
7.6.1 溫度估測的神經網路實現
7.6.2 用專家系統獲得檢測結論
第8章 數據融合的原理與套用
8.1 數據融合的原理
8.1.1 數據融合技術的起源與基本原理
8.1.2 數據融合的目的
8.1.3 數據融合的定義
8.1.4 數據融合的過程問題
8.1.5 數據融合的時間性與空間性
8.2 數據融合的結構
8.2.1 數據融合的結構形式
8.2.2 數據融合的功能模型
8.2.3 數據融合系統的分類
8.2.4 數據融合的層次
8.3 數據融合系統
8.3.1 數據融合系統的構成
8.3.2 數據融合的關鍵技術
8.3.3 數據融合存在的問題
8.4 數據融合系統的套用
第9章 數據融合的方法
9.1 數據融合方法簡介
9.2 基於參數估計的多感測器數據融合
9.2.1 Bayes公式描述
9.2.2 基於Bayes參數估計數據融合的數學模型
9.2.3 數據融合值計算
9.3 智慧型檢測系統的自適應加權數據融合
9.3.1 權的概念與權數的確定
9.3.2 智慧型檢測系統的自適應加權融合算法
9.4 多感測器數據融合的D—S證據推理方法
9.4.1 D—S方法的推理結構
9.4.2 D—S證據推理原理
9.4.3 D—S證據推理的套用
9.5 基於認識模型的多感測器數據融合方法
9.5.1 基於模糊集合理論的數據融合方法
9.5.2 基於邏輯模板法的數據融合方法
9.6 基於算術平均值與遞推估計的數據融合方法
9.7 智慧型數據融合
9.7.1 AI技術在多感測器數據融合中的作用
9.7.2 專家系統在多感測器數據融合中的套用
9.8 數據融合在智慧型檢測系統中的套用展望
第10章 智慧型檢測系統設計實例與展望
10.1 基於數據融合的620產品熱處理爐溫度測量控制系統
10.1.1 熱處理爐溫度測量系統的構成
10.1.2 基於多感測器算術平均值與分批估計的數據融合方法
10.1.3 溫度測量數據融合實驗
10.1.4 Fuzzy+PID溫度控制方法
10.2 倉儲綜合測試專家系統
10.2.1 系統功能與總體結構
10.2.2 檢測原理
10.2.3 插桿式感測器
10.2.4 水分檢測中的數據融合
10.2.5 軟體構成
10.2.6 推理機
10.2.7 知識庫
10.2.8 倉儲綜合測試專家系統中的多感測器管理
10.3 海上目標識別多感測器數據融合系統
10.3.1 系統的構成
10.3.2 系統定義
10.3.3 證據理論在海上目標識別中的套用
10.3.4 模糊推理在海上目標類型識別中的套用
10.4 智慧型檢測系統發展展望
10.4.1 智慧型檢測系統的高可靠性
10.4.2 智慧型檢測系統的高智慧型化
10.4.3 智慧型檢測系統的通用化與標準化
參考文獻
