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概论1

0.1 传感器定义及应用现状1

0.2传感技术的智能化发展趋势3

第一篇 智能传感与智能化信息系统的基本知识7

第一章 智能传感器与信息系统基础7

1.1 引言7

1.2什么是智能传感器7

1.2.1 通过三个不同领域内传输的基本信息7

1.2.2对智能传感器的需求8

1.3智能传感系统的结构9

1.3.1 机器智能化的层次9

1.3.2人－机接口的机器智能化10

1.3.3传感器中的智能化规则10

1.3.4 中间层的智能化规则12

1.4实现传感器智能化的步骤13

1.4.1 利用计算机合成的途径14

1.4.2 利用特殊功能的材料19

1.4.3利用功能化几何结构20

1.4.4智能化传感器前瞻21

1.5智能化传感器的未来任务21

1.5.1 应用机器智能的故障探测和预报21

1.5.2 目标成分分析的远程传感21

1.5.3 用于资源有效循环的传感器智能22

第二章 用于智能传感器的基本技术23

2.1计算型传感器23

2.1.1 构筑智能采集与信息处理系统的生物传感系统23

2.1.2计算型传感器的当前进展25

2.1.3计算型传感器的“大脑”：神经网络与批量并行处理器29

2.1.4计算型传感器的应用展望31

2.2 智能材料32

2.2.1 智能材料的发展背景32

2.2.2智能材料的度量指标33

2.2.3 智能材料的主要种类及应用35

2.2.4 智能材料的典型应用36

2.3微机械加工38

2.3.1 引言38

2.3.2体型微加工39

2.3.3键合40

2.3.4表面微加工42

2.3.5其他微加工技术44

2.3.6其他微加工材料47

2.3.7 微机械加工与集成化技术在传感器中的应用49

2.3.8结论52

2.4 三维集成电路52

2.4.1 三维集成芯片的定义52

2.4.2 三维集成芯片的分类方法53

2.4.3 三维集成电路的制作过程53

2.4.4 三维集成芯片的优点和存在的问题54

2.4.5 三维集成芯片研究的历史沿革及发展趋向55

2.4.6 三维集成芯片在控制系统中的应用56

2.5 图像处理与DSP56

2.5.1 数字信号处理的基本理论57

2.5.2 利用数字处理器进行信号处理的关键60

2.5.3数字图像处理器的应用62

2.6适应性传感器系统64

2.6.1 适应性传感器系统的概念64

2.6.2适应性传感器系统的应用实例65

2.6.3 用于速度测量仪表的适应性空间滤波器66

第三章 信息融合的实现——智能化感知系统69

3.1 视觉仿生传感中眼、耳功能的信息融合69

3.1.1 机器视觉的仿生原理及应用领域69

3.1.2智能三维视觉传感器的机制和原理70

3.1.3三维视觉传感各种仿生功能的实现76

3.2声传感技术与语音识别85

3.2.1 引言85

3.2.2声传感系统智能的专用术语描述86

3.2.3实现声传感智能的几种途径86

3.2.4 使用传感器融合的智能感知器89

3.2.5语音辨识系统90

3.3气敏、湿敏、生物传感器与嗅觉、味觉辨识93

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93

3.3.2传感器的味觉仿生机理与生化传感94

3.3.3典型嗅觉传感系统原理及应用95

3.3.4用于分子识别的生物传感器100

3.4热敏、压敏、磁传感与触觉感知系统106

3.4.1 传感器的触觉仿生机理及应用106

3.4.2 触觉传感的特点及相关研究107

3.4.3智能触觉传感器108

3.4.4具有视觉信号的触觉图像110

3.4.5有源传感111

3.4.6 触觉传感的功能延伸——集成化磁传感技术112

3.5 回声定位系统115

3.5.1 生物回声定位系统的工作机理115

3.5.2 移动目标范围及速度的估计116

3.5.3声波的线性周期调制118

3.5.4应用实例与数字实验结果120

第四章 智能传感器的外围技术123

4.1 微机电系统结构与元器件123

4.1.1 引言123

4.1.2 面向微机电系统的微结构124

4.1.3微机电系统的常用元器件125

4.1.4其他微机械结构127

4.1.5微执行器的应用131

4.2智能传感器的通信132

4.2.1 引言132

4.2.2定义与背景132

4.2.3资源组织和标准134

4.2.4 汽车协议134

4.2.5 工业网络137

4.2.6办公室与楼宇自动化140

4.2.7 家庭自动化140

4.2.8关于半导体的协议141

4.2.9 网络通信的其他方式145

4.3智能传感器的标准146

4.3.1 智能传感器和系统的标准制定147

4.3.2 IEEE1451.1148

4.3.3 IEEE1451.2151

4.3.4 IEEE P1451.3155

4.3.5 IEEE P1451.4156

4.3.6把系统延伸到网络156

第二篇 基于智能化信息融合处理的数据分析与信息系统161

第五章 传感器信息融合原理综述161

5.1 什么是传感器融合161

5.2 人体生物传感器的融合机制162

5.3传感器融合的应用163

5.4 工状态与存在问题163

5.4.1 硬件164

5.4.2软件164

5.4.3 算法165

5.5能动感知166

5.5.1 主动感知166

5.5.2从主动到能动166

5.6 未来课题167

第六章 非线性系统的神经模糊识别方法168

6.1 引言168

6.2模糊模型169

6.2.1 模糊基本函数169

6.2.2模糊模型的解释170

6.2.3先前知识的保留171

6.3局域线性模型树172

6.3.1 规则后件的参数估算173

6.3.2规则后件的结构估算174

6.3.3规则前提结构的估算175

6.4 LOLIMOT算法在一个工程实例中的应用176

6.4.1 过程描述177

6.4.2 以LOLIOT进行识别177

6.4.3结果179

第七章 基于信号预测、修复与滤波的软计算180

7.1 引言180

7.2借助新型模糊神经元的损坏性信号修复180

7.2.1 新型模糊神经网络结构180

7.2.2饱和信号的修复181

7.2.3断续信号的修复183

7.3 以RBF网络实现的噪音信号滤波184

7.3.1 RBF滤波器的结构184

7.3.2 用于不确定系统的RBF滤波器186

7.3.3洛伦兹混沌信号的滤波186

7.3.4一个实际语音噪声信号的滤波187

第八章 建立智能化自适应信息系统的神经模糊－混沌工程189

8.1 引言189

8.2 实现自适应学习和知识监测的模糊神经网——FuNN189

8.2.1 FuNN的结构189

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191

8.3动态过程的分级理论分析192

8.4 基于FuNN的自适应多模块系统的建立193

8.4.1 多模块系统简介193

8.4.2结构学习方法194

8.4.3 在FuNN环境中结构学习的实现195

8.4.4 模糊COPE与基于信息系统的连接器CBIS环境概要195

8.5用于混沌时序预测与控制的自适应智能化系统196

8.5.1 污水处理工厂控制系统的设计196

8.5.2 流量信号的特性描述和预测196

8.5.3 评估系统记忆的FuNN基础方法197

第三篇 智能化感知系统的工程应用201

第九章可视化智能与产品检验201

9.1 引言201

9.2 以传感器阵列实施的可视化202

9.3插值202

9.4味觉的可视化203

9.5声音可视化204

9.6机器视觉检验系统206

9.6.1 视觉检验系统的特点206

9.6.2机器视觉检验系统示例207

9.6.3应用208

第十章 智能化技术在过程分析中的应用212

10.1 智能化技术在工业过程中的应用212

10.1.1 石化工厂的报警管理212

10.1.2钢铁工业中的过程分析214

10.1.3橡胶工业中的过程分析216

10.2 软件工具218

第十一章 气味鉴别系统的工业应用219

11.1 引言219

11.2原理219

11.3威士忌气味鉴别实验220

11.4有关香味鉴别实验221

11.5扩展到其他风味的检测221

第十二章过程仪表中的智能传感223

12.1 现场仪表的智能化目标223

12.2工业现场智能仪表实例224

12.2.1 电磁流量计224

12.2.2漩涡流量计225

12.2.3差压变送器226

12.2.4调节阀定位器227

12.3智能传感器与现场总线228

第十三章故障探测系统229

13.1 引言229

13.2故障探测系统的特点229

13.3使用光纤网络的仪表系统230

13.4 基于光学技术的新型传感器231

13.4.1 多功能激光传感器231

13.4.2使用激光二极管的气体探测系统232

13.4.3管内壁探测传感器233