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第一篇2

1 传感器静态建模和设计2

1．1 解析建模方法2

1．1．1 电感式传感器建模2

1．1．2 差动变压器式传感器建模3

1．2 数值建模方法6

1．2．1 扩散硅压阻式压力传感器6

1．2．2 硅膜片电容压力传感器9

1．2．3 桥式测力传感器11

1．3 计算机模拟方法12

1．2．4 轮辐式传感器12

1．3．1 容栅传感器简介13

1．3．2 容栅传感器建模14

1．4 计算机辅助设计17

1．4．1 优化设计方法18

1．4．2 人机对话方式23

参考文献24

2 传感器动态建模和校正26

2．1 机理建模方法26

2．1．1 瞬态响应26

2．1．2 频率响应29

2．2．1 最小二乘模型类和标准格式31

2．2 系统辨识建模方法31

2．2．2 最小二乘估计原理和正规方程组32

2．2．3 参数解的表达式及唯一性32

2．2．4 递推的最小二乘法33

2．2．5 渐消记忆辨识算法34

2．2．6 方法小结34

2．2．7 系统辨识法建模实例34

2．3 沃尔什变换方法35

2．3．1 沃尔什函数及变换35

2．3．2 建模原理37

2．3．4 建模步骤38

2．3．3 响应时间归一化38

2．4 神经元网络方法40

2．4．1 BP网络概述40

2．4．2 BP网络应用要点43

2．4．3 FLANN概述45

2．4．4 FLANN算法45

2．4．5 FLANN动态建模46

2．5 动态补偿方法48

2．5．1 零极点配置法49

2．5．2 系统辨识设计方法51

2．5．3 FLANN方法51

参考文献54

3．1．2 理想运算放大器与基本放大电路60

3．1．1 运算放大器符号和封装60

第二篇60

3．1 运算放大器概述60

3 仪表中的模拟电路设计60

3．1．3 实际运算放大器分析62

3．2 信号放大电路66

3．2．1 传感器的测量电路66

3．2．2 仪表放大器66

3．2．3 电桥放大器67

3．2．4 电荷放大器68

3．3 基本运算电路70

3．3．1 T形反馈网络比例电路70

3．3．2 四则运算电路71

3．3．3 积分和微分电路73

3．4 有源滤波器74

3．4．1 基于运算放大器的有源滤波器设计74

3．4．2 二阶无限增益多路反馈滤波器78

3．4．3 压控电压源型滤波器79

3．4．4 双二次型滤波器79

3．4．5 采用开关电容的集成滤波器81

3．5 模拟量输出通道83

3．5．1 电压/电流转换电路83

3．5．2 集成电压/电流变换器85

3．6．1 变压器隔离放大器86

3．6 模拟信号的隔离传输86

3．6．2 线性光电耦合器87

3．7 跨导运算放大器及其应用88

参考文献89

4 单片机技术在智能仪表中的应用90

4．1 单片机简介90

4．1．1 MCS51系列单片机91

4．1．2 MCS96(196)系列单片机92

4．1．3 MC68系列单片机96

4．1．5 单片数字信号处理器97

4．1．4 PIC16CXX系列单片机97

4．2 以单片机为核心的最小系统设计100

4．2．1 存储器和I/O口的扩展100

4．3 模拟量与数字量之间的转换106

4．3．1 数模转换106

4．3．2 模数转换108

4．4 人机接口设计111

4．4．1 键盘接口设计112

4．4．2 显示接口设计113

4．4．3 硬拷贝设备的接口设计115

4．5．1 智能仪表总体设计的考虑116

4．5 智能仪表设计的若干问题116

4．5．3 智能仪表的软件设计117

4．5．2 智能仪表的硬件设计117

参考文献119

5 仪表的抗干扰技术120

5．1 仪表的干扰现象120

5．1．1 干扰现象120

5．1．2 干扰产生的原因120

5．1．3 干扰传播的途径126

5．2．1 电磁兼容性127

5．2．2 屏蔽技术127

5．2 仪表的抗干扰技术127

5．2．3 隔离技术128

5．2．4 接地技术129

5．2．5 滤波技术130

5．2．6 电路的设计和制作130

5．2．7 智能单元的抗干扰技术131

参考文献132

6 仪表的数字通信技术133

6．1 数字通信概述133

6．2 并行数据通信134

6．2．1 GPIB(IEEE-488)总线135

6．2．2 VXI总线142

6．3 串行数据通信146

6．3．1 RS-232C串行通信147

6．3．2 RS-422与RS-485串行通信148

6．4 现场总线149

6．4．1 计算机网络与现场总线控制系统149

6．4．2 CAN总线概述152

6．4．3 基于SJA1000的CAN总线网络接口设计156

参考文献163

7．1．1 利用校正曲线修正系统误差166

7．1 系统误差的数字修正方法166

7 误差修正技术166

第三篇166

7．1．2 用神经网络修正系统误差169

7．1．3 非线性特性的校正方法171

7．2 随机误差的数字滤波方法175

7．2．1 限幅滤波176

7．2．2 中位值滤波176

7．2．3 平滑滤波176

7．2．4 一阶惯性滤波178

7．2．5 复合滤波179

7．3 动态误差的数字修正方法179

7．3．1 频域修正法179

7．3．2 数值微分修正法183

参考文献185

8 信号处理技术187

8．1 周期图法187

8．1．1 功率谱估计187

8．1．2 频谱校正方法188

8．1．3 应用举例192

8．2 最大熵谱分析法197

8．2．1 问题的提出197

8．2．2 信号模型与自回归分析198

8．2．3 莱文森递推算法200

8．2．4 伯格递推算法201

8．2．5 周期图法与最大熵谱法的比较202

8．3 自适应陷波滤波方法203

8．3．1 基本原理203

8．3．2 递归预测误差算法的公式推导203

8．3．3 仿真结果205

8．3．4 实测结果205

8．4 小波变换方法206

8．4．1 连续小波变换207

8．4．2 几种常见的基本小波209

8．4．3 离散小波变换与二进小波变换211

8．4．4 涡街信号的小波分析214

参考文献215

第四篇218

9 自动测量技术新进展218

9．1 软测量技术218

9．1．1 辅助变量的选取218

9．1．2 测量数据的处理219

9．1．3 软测量模型的建立220

9．1．4 软仪表的在线校正221

9．1．5 软测量的工业应用222

9．2 模型化测量方法222

9．2．1 概述222

9．2．2 基于MBM的动态称重223

9．2．3 基于MBM的畸变电功率测量225

9．3 虚拟仪器227

9．3．1 概述227

9．3．2 系统构成228

9．3．3 软件结构230

9．3．4 软件开发平台232

9．4 模糊传感器234

9．4．1 前言234

9．4．2 模糊传感器的理论基础234

9．4．3 应用举例236

参考文献237