传感器系统:什么是多传感器系统

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传感器系统:什么是多传感器系统相关推荐新传感器系统助力无人机避开电源线电力线很小,很难用雷达或光学传感器看到,但是它们会产生大的磁场,使用低功率,低成本,无源电场和磁场传….发表于2020-08-2115:51?0

传感器系统:什么是多传感器系统

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传感器系统:什么是多传感器系统  第1张

传感器系统:传感器系统

  很多提升驾驶的舒适性与安全性的设计都是基于传感器系统的创新。在这方面,普瑞为用户提供了全新的解决方案。
  均胜-普瑞开发和生产的位置传感器运用了成熟的厚膜技术和非接触设计,例如霍尔传感器。
  公司在高可靠性,低磨损的电压传感器生产中拥有专利的基于硬导电材料的厚膜涂敷技术。整个生产过程在无尘车间内全自动完成。
  对于非接触性测量技术,普瑞拥有深厚的技术积累。霍尔位置传感技术在当今的节流阀产品应用前,就已经在控制系统中广泛运用了很多年。另外,公司研发出了全新的电容性测量技术来探测液位高度。
位置传感器
除雾传感器
传感器系统:什么是多传感器系统  第2张

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传感器系统:基础及应用
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《传感器系统:基础及应用》是2019年机械工业出版社出版的图书,作者是【加】克拉伦斯·W·德席尔瓦(Clarence W. de Silva)。
[1]
书 名
传感器系统:基础及应用
作 者
【加】克拉伦斯·W·德席尔瓦(Clarence W. de Silva)
出版社
机械工业出版社
出版时间
2019年6月27日
开 本
16 开
装 帧
平装
ISBN
目录
1
内容简介
2
目录
传感器系统:基础及应用内容简介
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语音
本书包括传感器相关的数学、物理、电路等基础理论,介绍了相关的性能指标、性能选择以及集成到工程系统所需的软硬件,讲述了先进的传感器技术、分析建模、实际应用和设计研究实例。全书共12章,前面7章是传感器的基础知识,第8~11章分别讨论了不同种类传感器的结构及实际应用,第12章涉及先进的传感器技术。 本书可以作为高等学校测控技术与仪器、自动化、机电一体化、电气工程等专业高年级本科生和研究生教材,也可供相关科研和工程技术人员学习参考。
[2]
传感器系统:基础及应用目录
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译者序前言作者简介第1章 工程中的传感器系统11.1 传感器和传感器系统的作用11.1.1 传感过程中估计的重要性21.1.2 创新的传感器技术31.2 应用场景31.3 人体感官系统51.4 机电一体化工程51.4.1 机电一体化的方法61.4.2 机电一体化仪器的瓶颈61.5 控制系统的架构71.5.1 反馈和前馈控制81.5.2 数字控制101.5.3 可编程逻辑控制器111.5.4 分布式控制121.6 仪表化过程141.6.1 仪表化步骤151.6.2 应用实例151.7 本书的组织结构21关键术语22思考题24第2章 组件互连272.1 引言272.1.1 组件互连概述272.1.2 本章内容282.2 阻抗282.2.1 阻抗的定义282.2.2 在组件互连中阻抗匹配的重要性282.3 阻抗匹配的方法292.3.1 最大功率传输292.3.2 效率最高的功率传输312.3.3 信号传输中的反射预防312.3.4 负载效应的降低322.3.5 机械系统中的阻抗匹配34关键术语42思考题42第3章 放大器和滤波器453.1 信号修整与调理453.1.1 信号调理453.1.2 本章内容453.2 放大器463.2.1 运算放大器463.2.2 放大器的性能等级483.2.3 电压、电流和功率放大器513.2.4 仪表放大器533.2.5 噪声和接地回路553.3 模拟滤波器573.3.1 无源滤波器和有源滤波器583.3.2 低通滤波器593.3.3 高通滤波器643.3.4 带通滤波器653.3.5 带阻滤波器683.3.6 数字滤波器69关键术语70思考题71第4章 信号转换方法744.1 信号修整与转换744.1.1 信号转换744.1.2 本章内容754.2 调制器和解调器754.2.1 幅度调制764.2.2 幅度调制的应用784.2.3 解调804.3 数据采集硬件824.3.1 数模转换器854.3.2 模数转换器894.3.3 采样保持硬件934.3.4 多路复用器944.4 电桥964.4.1 惠斯登电桥964.4.2 恒流电桥984.4.3 电桥输出的硬件线性化994.4.4 半桥电路1004.4.5 阻抗电桥1014.5 装置的线性化1024.5.1 非线性的性质1024.5.2 模拟线性化硬件1044.6 其他信号转换硬件1074.6.1 移相器1084.6.2 电压频率转换器1094.6.3 频率电压转换器1114.6.4 电压电流转换器1114.6.5 峰值保持电路112关键术语113思考题114第5章 性能指标和参数1205.1 性能指标1205.1.1 性能指标的参数1205.1.2 动态参考模型1225.2 时域指标1245.3 频域指标1275.3.1 增益裕度和相位裕度1285.3.2 频域内简单的振荡器模型1295.4 线性度1295.5 仪表额定值1335.5.1 额定参数1335.5.2 灵敏度134关键术语141思考题143第6章 带宽、采样和误差传递1466.1 引言1466.2 带宽分析1466.2.1 带宽1476.2.2 静态增益1506.3 由信号采样而产生的混叠失真1516.3.1 采样定理1516.3.2 混叠的简要说明1526.3.3 抗混叠滤波器1526.3.4 控制系统的带宽设计1556.4 仪器误差的注意事项1576.5 误差传递与合成1596.5.1 灵敏度在误差合成中的应用1596.5.2 绝对误差1606.5.3 方和根误差1606.5.4 来自单项误差的同等贡献160关键术语164思考题166第7章 测量结果的估计1717.1 传感与估计1717.2 最小二乘估计1727.2.1 最小二乘点估计1727.2.2 数据和估计的随机性1737.2.3 最小二乘线估计1767.2.4 估计的质量1777.3 MLE1797.3.1 MLE的分析依据1797.3.2 通过贝叶斯定理证明MLE1807.3.3 MLE与正态分布1817.3.4 递归最大似然估计1827.3.5 离散MLE的示例1837.4 标量静态卡尔曼滤波器1847.4.1 标量静态卡尔曼滤波器的概念1847.4.2 贝叶斯公式的使用1857.4.3 标量静态卡尔曼滤波器算法1867.5 线性多变量动态卡尔曼滤波器1907.5.1 状态空间模型1917.5.2 系统响应1927.5.3 可控性与可观测性1927.5.4 离散时间状态空间模型1937.5.5 线性卡尔曼滤波器算法1947.6 扩展卡尔曼滤波器1967.7 无迹卡尔曼滤波器1997.7.1 无迹变换2007.7.2 无迹卡尔曼滤波器算法202关键术语206思考题209第8章 模拟运动传感器2158.1 传感器和换能器2158.1.1 相关术语2168.1.2 传感器的类型与选型2178.2 传感器的机电应用2198.3 电位计2208.3.1 旋转电位计2218.3.2 性能方面的考量2238.3.3 光学电位计2258.4 可变电感传感器2278.4.1 电感、电抗和磁阻2288.4.2 线性可变差动变压器式传感器2298.4.3 互感接近传感器2358.4.4 旋转变压器2368.5 永磁和涡流传感器2388.5.1 直流转速计2388.5.2 交流转速计2438.5.3 涡流传感器2448.6 可变电容传感器2458.6.1 电容传感器的测量电路2468.6.2 电容位移传感器2488.6.3 测量旋转和角速度的电容传感器2488.6.4 电容液位传感器2488.6.5 电容传感器的应用2498.7 压电传感器2508.7.1 电荷灵敏度和电压灵敏度2518.7.2 电荷放大器2528.7.3 压电加速度计2548.8 陀螺仪传感器2568.8.1 速率陀螺仪2568.8.2 科里奥利力设备257关键术语257思考题260第9章 力传感器2689.1 传感器2689.1.1 力传感器2689.1.2 用于运动测量的力传感器2699.1.3 力传感器的位置2699.2 应变片2709.2.1 应变片测量的公式2709.2.2 半导体应变片2769.2.3 温度自动补偿(半导体应变片)2799.3 转矩传感器2819.3.1 应变片转矩传感器2819.3.2 设计方面的注意事项2829.3.3 挠度转矩传感器2909.3.4 反作用转矩传感器2929.3.5 电动机电流转矩传感器2929.3.6 力传感器2949.4 触觉传感2959.4.1 触觉传感器的要求2969.4.2 触觉传感器的结构和操作2979.4.3 光学触觉传感器2989.4.4 应变片触觉传感器2999.4.5 其他种类的触觉传感器3009.5 阻抗传感和控制301关键术语303思考题304第10章 多种传感器.1 引言.2 光学传感器和激光器.2.1 激光器.2.2 光纤传感器.2.3 光学传感器例子.2.4 光传感器.2.5 光学耦合器的应用.3 几种传感器技术.3.1 超声波传感器.3.2 磁致伸缩位移传感器.3.3 声发射传感器.4 热流体传感器.4.1 压力传感器.4.2 流量传感器.4.3 温度传感器.5 监测水质的传感器.5.1 pH值传感器.5.2 溶解氧传感器.5.3 氧化还原电位传感器326关键术语327思考题329第11章 数字传感器.1 创新的传感器技术.1.1 模拟与数字传感.1.2 数字传感器的优点.2 轴编码器.3 增量式光电编码器.3.1 旋转方向.3.2 编码器的硬件特性.3.3 线性编码器.4 编码器的运动感测.4.1 位移测量.4.2 速度测量.5 编码器数据的采集和处理.5.1 利用微控制器进行数据采集.5.2 利用台式机进行数据采集.6 绝对式光电编码器.6.1 格雷码.6.2 分辨率.6.3 速度测量.6.4 优点和缺点.7 编码器误差.8 各种数字传感器.8.1 二进制传感器.8.2 数字旋转变压器.8.3 数字转速计.8.4 莫尔条纹位移传感器.9 霍尔效应传感器.9.1 霍尔效应运动传感器.9.2 特性.10 图像传感器.10.1 图像处理和计算机视觉.10.2 基于图像的感觉系统.10.3 相机.10.4 图像帧的采集.10.5 彩色图像.10.6 图像处理.10.7 有关应用362关键术语362思考题364第12章 微机电系统与多传感器系统.1 先进的多传感器技术.2 微机电系统传感器.2.1 微机电系统的优点.2.2 MEMS传感器建模.2.3 MEMS的应用.2.4 MEMS的材料与制造.2.5 MEMS传感器例子.3 无线传感器网络.3.1 无线传感器网络体系结构.3.2 无线传感器网络的优点和问题.3.3 通信问题.3.4 定位.3.5 无线传感器网络的应用.3.6 无线传感器网络的实现案例.4 传感器融合.4.1 融合的性质和类型.4.2 传感器融合的应用.4.3 传感器融合的方法390关键术语404思考题410扩展阅读415计算题答案416单位和转换418公制前缀419附录A 实验练习附录B 工程和案例研究附录C 概率和统计附录D 多组件设备的可靠性分析
[2]
词条图册
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参考资料
1.

传感器系统:基础及应用
.当当网[引用日期2020-04-01]
2.

传感器系统:基础及应用
.机械工业出版社教育服务网[引用日期2019-07-04]

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多传感器系统
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多传感系统(Multisensor Integration) 是指把多传感器收集、提供的信息、集合或组合在一起的系统。在实际生活中具有广泛的作用。
中文名
多传感器系统
外文名
Multisensor Integration
简 介
对多传感器采集信息综合汇总
原 理
多传感器信息融合技术的基本原理
体系架构
集中式、分布式、分机式等
核 心
信息综合
目录
1
背景
2
多传感器系统分类
?
集中式
?
分布式
?
分级式
?
混合式
?
多级式
3
研究方向
?
实用的多传感器综合算法
?
分布、分层估计问题
?
通讯问题
?
混合式、多级式系统的综合
?
非线性综合
多传感器系统背景
编辑
语音
随着各种防御、监视、交通管制系统的发展, 对传感器提出了越来越高的要求: 作用范围越来越大, 监视和跟踪精度越来越高。尤其在军事应用中, 更要求传感器系统具有较大的可靠性、灵活性、监视跟踪的连续性、反应的快速性和较强的生存能力。传统的单传感器监视/ 跟踪系统已难以适应。为此, 多传感器系统的研究就提到日程上了, 近年来, 涌现出不少此类系统。
[1]
从数据处理的角度看, 多传感器系统的核心问题是信息的综合。所谓多传感综合是指把多传感器收集、提供的信息、集合或组合在一起的过程。通常它包含相关和合成两部分。相关是指把来自同一目标的报告或航迹联结或结合在一起的过程。合成是指把来自不同传感器的对应于同一目标的已相关航迹组合成单独航迹的过程。把相关( 互联) 和合成的整个过程( 即综合) 看成是多传感器数据合成的观点已经开始被人们接受。多传感器综合算法的研究越来越引起人们的兴趣, 大有方兴未艾之势。
[1]
在进行多传感器综合算法研究及设计、分析相应系统的过程中, 人们自觉或不自觉地遇到了多传感器系统的分类问题。自从多传感器系统问世以来, 人们逐渐把它们按信息综合级分成两大类, 即集中式和分布式系统。随着各种多传感器系统的不断增加, 这种分类方法已经明显地表现出不准确和不清晰的趋势。因此,已经有天提出了分层估计、分级结构的和分级多目标跟踪和分类这样一些概念。另外, 把除集中式以外的所有多传感器系统都归为分布式系统显然太笼统, 容易引起混淆, 并且也影响多传感器系统设计和分析的有效性。更重要的是这种简单分类方法直接阻碍综合算法的研究、开发和利用, 使综合算法的研究不能更有针对性和系统性, 影响了综合算法的效果和结构。所以, 有必要对多传感器系统按信息处理、综合级别和流通方式进行明确的仔细的分类。
[1]
多传感器系统多传感器系统分类
编辑
语音
根据多传感器系统中的信息流通形式和综合处理层次, 可以把它们分成: 集中式、分布式、分级式、混合式和多级式五大类。下面分别介绍它们的结构、特点和有关的综合算法。
[1]
多传感器系统集中式
传感器把探测到的信息送到数据处理中心, 传感器站本身不具有航迹生成能力, 所有的航迹处理工作都由中心计算机完成。来自各传感器的数据经中心综合, 产生一个航迹文件, 传递给( 送往)用户, 这时并不把处理结果反馈到各传感器站。与单传感器系统相比, 集中式多传感器系统的好处是, 增加数据量, 加速航迹起始, 提高了航迹文件质量和在线冗余。与其它类型的系统相比, 缺点是, 对变化威胁环境反应慢, 具有易损性, 对中心计算机的质量指标要求过高。由于这是一种在单传感器系统基础上直接发展起来的形式, 原则上讲, 单传感器数据互联算法, 都可用于集中式多传感器的综合。例如, 最近邻域法,航迹分叉滤波,广义相关法,0-1 整数规划法,概率数据互联法,最优贝叶斯法,多假设检验和高斯和法等。但是, 集中式多传感综合在定时、滤波、更新、航迹起始和对来自几个传感器探测利用等方面又与单传感器不同。为此,Wilson、Cantrell等人提出了多雷达综合跟踪算法,Wellner等人研究了集中式多传感器系统的Kalman滤波算法;此外,Chong和Mori考虑了集中多目标广义跟踪/ 相关算法。
多传感器系统分布式
它可表证为, 一组局部处理器, 也称局部节点(node) , 由通讯网络连接, 没有单独的中心处理站。每个节点收集来自一个或一些传感器的测量。它首先完成局部信息处理, 建立局部航迹文件, 并把结果传递给其余一部分或全部节点。然后,各节点又把从其它节点收到的一部分或全部信息与自己的局部信息进行综合产生“ 全局” 估计。分布式系统还可进一步分为两种: 完全分布式和集中分布式。前者指的是每个局部节点仅收集来自一个感传器探测的系统; 否者则是除前者以外的。如果各局部节点没有通讯联系, 则分布式多传感器系统就退化成了分散式的, 这时它变为一些单传感器或几个分离的集中式系统。因此, 分散式系统不构成一种独立的结构类别。
多传感器系统分级式
这类系统的特点是: 每个局部处理节点完成一族传感器的局部监视/ 跟踪, 产生局部航迹文件; 然后, 把处理过的信息送到系统中心, 中心根据各节点传送来的航迹数据完成航迹相关和合成,形成全局估计; 中心到各局部节点有时有反馈; 节点把收到的全局信息作为局部估计的初始条件。与分布式系统类似。根据局部节点的传感器是一个还是几个, 可把分级式系统细分成完全分级式和集中分级式两种。
多传感器系统混合式
从信息综合层次和流通方式看, 混合式系统既包含了分布处理, 又包含了分级处理。具体表现有两种: 一是先分布后分级, 这时局部节点是分布式的, 每个局部节点总是向另一部分局部节点发送信息或从另一部分局部节点接收信息, 通常是邻近节点间进行交流与传输, 并且所有局部节点又有一个共同的合成节点; 二是先分级后分布, 这时每个分布局部节点都是某一分级系统的合成节点或是某一集中式系统的中心处理节点, 这些“ 合成” 节点以分布方式连接, 彼此按一定规则交换信息。与分布和分级式系统类似, 混合式系统还可进一步细分为四种。即分布分级式, 分级分布式, 集中分布分级式和集中分级分布式。混合式系统集合了分布、分级式系统的优点, 并且由于分布与分级互相弥补,克服了它们的某些不足。但明显的问题是系统的造价增高。由于系统的庞大, 总的可靠性也将降低。
多传感器系统多级式
凡是信息经过两级以上综合的系统皆可称为多级式系统。
是多级系统的第i 级的第k 个节点, 节点
本身既可以是分布式、分级式、混合式的“ 局部” 节点, 又可以是分级式、混合式的“ 合成” 节点。它是第(i+1) 级的子级, 是(i-1)级的父级。第(i-1)级的节点可以是前述四类中的任何一类。但它本身是受其父级和子级制约的。此外, 根据信息的传递方式和传递结构还可将多级式系统细分为几类。多级式系统结构复杂, 通讯和计算层次多。通讯方式、信息的传递形式和各级综合方法都应该有新的内容。
多传感器系统研究方向
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由于各种结构的多传感器系统不断出现, 使传感器数据处理领域出现了一系列新的研究课题。从大量资料来看, 以下几个方面的间题基本没有解决或刚开始研究, 尚未取得实际效果。
[1]
多传感器系统实用的多传感器综合算法
虽然已经提出了一些综合算法,但理论上的结果居多, 能用于实际的算法还不多见, 尤其是分布和分级式多传感器系统的综合算法。解决该间题可沿两个方向进行: 一是继续研究新的实用综合算法, 二是把已有的理论算法具体化、实际化和工程化。
多传感器系统分布、分层估计问题
分布、分层估计是估计理论的两个新兴分支, 近几年才刚作为独立的理论提出。这些理论远没有完全形成, 而它们是研究多传感器综合算法的理论基础。随着混合式和多级式系统的出现, 在理论上还将出现混合估计和多级估计。
多传感器系统通讯问题
无论是哪种形式的多传感器系统, 都存在着大量的通讯。那么, 对于一个具体的系统来说, 应该通讯什么? 怎样通讯?何时通讯? 这些都是十分复杂的问题, 至今尚未彻底解决。
多传感器系统混合式、多级式系统的综合
现有的综合算法对混合式、多级式系统原则上讲均不适应, 。因而, 有必要开辟一个新的研究领域, 来解决这类复杂大系统中的多层信息的综合问题。
多传感器系统非线性综合
从现有的算法看, 大部分是建立在线性和其它类似的约束基础上, 对非线性综合算法的研究还不多。然而, 非线性是普遍存在的, 所以应结合非线性分布、分层估计、非线性滤波研究非线性综合算法。
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参考资料
1.

何友, 谭庆海. 多传感器系统分类研究[J]. 火力与指挥控制, 1988(2):3-12+19.

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