传感器技术及应用(第2版)(十一五) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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樊尚春 著

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• 十一五

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512401150

商品编码：29728026362

包装：平装

出版时间：2010-10-01

基本信息

书名：传感器技术及应用(第2版)(十一五)

定价：44.00元

作者：樊尚春

出版社：北京航空航天大学出版社

出版日期：2010-10-01

ISBN：9787512401150

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.663kg

编辑推荐

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内容提要

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本教材较系统地介绍传感器的原理及其应用，包括传感器的特性及其评估；传感器中常用的弹性敏感元件的力学特性；电位器式传感器；应变式传感器；压阻式传感器；热电式传感器；电容式传感器；变磁路式传感器；压电式传感器；谐振式传感器；声表面波传感器；光纤传感器；微机械传感器以及智能化传感器等。
本教材在每一章都配有适量的思考题与习题，在一些重点章节有应用实例与分析。
本书可作为测控技术与仪器、机械工程及自动化、电气工程与自动化、过程装备与控制工程、探测制导与控制技术等专业本科生的教材，也可供相关专业的师生和有关工程技术人员参考。

目录

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章 绪论
1.1 传感器的作用与功能
1.2 传感器的分类
1.2.1 按工作原理分类
1.2.2 按被测量分类
1.3 传感器技术的特点
1.4 传感器技术的发展
1.4.1 新原理、新材料和新工艺传感器的发展
1.4.2 传感器的微型化、集成化、多功能化和智能化发展
1.4.3 多传感器融合与网络化发展
1.5 传感器技术相关的一些基本概念
1.6 本教材的特点及主要内容
思考题与习题
……
第2章 传感器的特性
第3章 基本弹性敏感元件的力学特性
第4章 电位器式传感器
第5章 应变式传感器
第6章 压阻式传感器
第7章 热电式传感器
第8章 电容式传感器
第9章 变磁路式传感器
0章 压电式传感器
1章 谐振式传感器
2章 声表面波传感器
3章 光纤传感器
4章 微机械传感器
5章 传感器技术的智能化发展
附录
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《信息时代下的创新脉搏：现代传感器技术与前沿应用》 内容概述 本书聚焦于信息时代浪潮下，传感器技术所扮演的关键角色及其在各行各业的广泛应用。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解现代传感器技术的核心原理、发展趋势，以及如何利用这些先进的“感知”能力驱动创新，解决现实世界中的复杂问题。不同于仅仅罗列传感器类型和参数的传统教材，本书更侧重于将理论知识与实际应用场景紧密结合，强调技术如何赋能行业变革，提升生活品质，并驱动社会进步。 第一部分：传感器技术基石与发展脉络 本部分将为读者搭建坚实的理论基础。我们将从信息采集的本质出发，深入剖析传感器的定义、分类及其在信息系统中的基础地位。 绪论：感知道世界，赋能智能未来 引言：信息时代的核心驱动力——感知。 传感器的定义与历史演进：从机械测量到微电子、纳米技术的飞跃。 传感器的基本分类：按物理量、工作原理、应用领域等进行系统梳理。 传感器在现代社会中的重要性：物联网、工业4.0、智能制造、智慧城市、生命科学等领域的驱动作用。 传感器的工作原理：物理与化学的对话 物理传感器： 压阻式传感器：深入解析压力、应变等物理量的测量原理，材料选择（硅、金属）、制备工艺以及在轮胎压力监测、血压测量等方面的应用。 电容式传感器：阐述电介质变化、介电常数变化等引起的电容改变，讲解其在位移、角度、液位、湿度等测量中的优势，及其在触控屏、汽车传感器等领域的地位。 电感式传感器：聚焦于磁场变化、电磁感应原理，介绍其在金属检测、位置识别、速度测量等方面的应用，包括涡流传感器、LVDT等。 电阻式传感器：从电阻值变化的角度，阐述气体传感器（如金属氧化物半导体气体传感器）、光敏电阻、热敏电阻等的工作机制，重点分析其在环境监测、温度控制中的作用。 压电式传感器：解析压电效应，介绍其在加速度计、麦克风、超声波传感器等领域的应用，强调其动态响应快、灵敏度高等特点。 光学传感器：涵盖光电二极管、光电三极管、CCD/CMOS图像传感器等，分析光信号的转换机制，探讨其在光照测量、图像采集、条形码识别、光谱分析等方面的应用。 声学传感器：聚焦于声音的拾取与转换，分析麦克风、超声波换能器等，讲解其在语音识别、医疗成像、非破坏性检测中的作用。 惯性传感器：详细讲解陀螺仪和加速度计的工作原理，以及它们如何协同工作实现姿态感知、运动追踪，在导航、无人机、虚拟现实等领域的重要性。 化学传感器： 电化学传感器：深入分析浓差电池、电解池、法拉第电池等原理，讲解其在pH测量、气体检测（如CO、O2）、葡萄糖检测等应用，特别关注生物传感器中的应用。 半导体气体传感器：详细阐述半导体材料表面吸附气体引起电学性质变化的工作机制，如SnO2、ZnO等，在家庭安全、工业气体泄漏监测中的应用。 光学化学传感器：结合光学原理，介绍指示剂、荧光探针等，通过颜色、荧光变化来检测特定化学物质，如水质监测、生物分子检测。 表面声波（SAW）化学传感器：分析SAW波在敏感层表面吸附分析物时频率的变化，在挥发性有机物（VOCs）检测、生物分子识别等领域的潜力。 传感器材料与制备技术：微观世界的精密工艺 敏感材料： 半导体材料：硅、锗、III-V族化合物等，及其在MEMS传感器中的关键作用。 金属材料：铂、金、钨等，在高温、高精度测量中的应用。 陶瓷材料：氧化锆、钛酸钡等，在高温传感器、压电传感器中的应用。 聚合物材料：在柔性传感器、生物传感器中的兴起。 纳米材料：碳纳米管、石墨烯、量子点等，如何赋予传感器更高的灵敏度、选择性和更低的功耗。 微纳加工技术： 光刻技术：介绍微米级、纳米级器件的制造基础。 刻蚀技术：干法刻蚀（RIE）、湿法刻蚀等，对材料进行选择性去除。 薄膜沉积技术：CVD、PVD、ALD等，形成功能层。 键合技术：实现多层结构的集成。 MEMS/NEMS技术：微机电系统/纳米机电系统的设计、制造与集成，是现代高性能传感器的基石。 传感器信号处理与接口技术：从模拟到数字的桥梁 信号调理：放大、滤波、阻抗匹配等，提升信号质量。 模数转换（ADC）：将模拟信号转化为数字信号，为后续处理奠定基础。 数字信号处理（DSP）：算法优化、降噪、校准、数据融合等。 传感器网络与通信：无线传感器网络（WSN）、有线接口（I2C, SPI, UART）、工业总线（CAN, Profibus）等。 数据融合与智能算法：Kalman滤波、粒子滤波、机器学习在传感器数据融合中的应用，提高感知精度与鲁棒性。 第二部分：传感器技术前沿应用与行业赋能 本部分将深入探讨传感器技术如何驱动各个行业的创新与转型，展示其在解决现实世界问题中的巨大潜力。 智能制造与工业自动化 工业物联网（IIoT）：传感器作为IIoT的“触角”，实时采集生产过程中的温度、压力、流量、振动、应力等关键数据。 预测性维护：通过分析振动、温度等传感器数据，提前预测设备故障，减少非计划停机时间，降低维护成本。 质量控制与缺陷检测：视觉传感器、激光传感器、超声波传感器等在产品外观、尺寸、内部缺陷的自动化检测。 人机协作：力觉传感器、接近传感器、视觉传感器保障机器人与操作员的安全交互。 过程优化：传感器数据驱动的实时工艺参数调整，提高生产效率和产品良率。 智慧城市与可持续发展 环境监测：空气质量传感器（PM2.5, CO2, VOCs）、水质传感器、噪声传感器，构建全面的环境监测网络。 智慧交通：车辆检测传感器、交通流量传感器、环境感知传感器（用于自动驾驶），优化交通流量，减少拥堵，提升交通安全。 智慧能源：智能电表、智能水表、气体流量传感器，实现能源的精细化管理与优化分配。 基础设施监测：桥梁、隧道、大坝的应力、形变、温度传感器，及时发现潜在安全隐患。 智能安防：入侵检测传感器、烟雾/火灾探测器、视频监控系统（结合图像传感器），提升城市安全水平。 医疗健康与生命科学 可穿戴健康监测设备：心率传感器、血氧传感器、体温传感器、运动传感器，实现对人体生理指标的实时监测。 微创诊断与治疗：微型生物传感器、内窥镜图像传感器，用于疾病的早期诊断和精准治疗。 药物输送系统：pH传感器、葡萄糖传感器，用于智能药物递送，实现个性化治疗。 生物信号检测：脑电图（EEG）、心电图（ECG）传感器，研究神经科学与心脏功能。 基因测序与分子诊断：微流控芯片上的化学传感器、荧光传感器，加速生物标记物的检测。 自动驾驶与智能交通 环境感知：激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、摄像头（图像传感器）、超声波传感器，构建360度全景感知能力。 定位与导航：高精度GPS、惯性测量单元（IMU），实现车辆的精准定位与路径规划。 车辆内部状态监测：胎压传感器、刹车系统传感器、转向角传感器，保障行车安全。 V2X通信：车辆与基础设施、车辆与车辆之间的信息交换，需要各类传感器协同工作。 消费电子与智能家居 智能手机与可穿戴设备：集成加速度计、陀螺仪、磁力计、气压计、光线传感器、接近传感器、心率传感器、指纹传感器等，实现多功能交互。 智能家居：环境传感器（温度、湿度、空气质量）、门窗传感器、人体感应器、漏水传感器，提升居住舒适度与安全性。 智能家电：集成各种传感器，实现自动化控制和节能优化。 农业科技与环境保护 精准农业：土壤传感器（湿度、pH、养分）、气象传感器、作物生长监测传感器，优化灌溉、施肥，提高产量。 环境监测：水体传感器、土壤污染物传感器、气象站，监测环境变化，预警灾害。 动物追踪与健康监测：GPS传感器、生理指标传感器，用于野生动物研究和畜牧业管理。 第三部分：挑战、机遇与未来展望 当前挑战： 功耗与能效：尤其是在物联网和移动设备领域。 成本与规模化生产：如何降低高性能传感器的制造成本。 集成度与小型化：实现更紧凑、更集成化的传感器系统。 鲁棒性与可靠性：在恶劣环境下长期稳定工作。 安全性与隐私：传感器数据在收集、传输、存储过程中的安全问题。 标准化与互操作性：不同传感器之间的数据格式和通信协议统一。 发展机遇： 新材料与新工艺：二维材料、柔性材料、3D打印等带来的革命性机遇。 人工智能与机器学习：将AI能力深度融合到传感器系统中，实现更智能的感知与决策。 生物集成传感器：与生物体共存、相互作用的传感器。 量子传感技术：利用量子效应实现前所未有的高精度测量。 边缘计算：在传感器端进行部分数据处理，降低网络负担，提高响应速度。 未来展望： 泛在感知：传感器无处不在，构筑感知物理世界的数字孪生。 情境感知：传感器不仅能感知物理量，更能理解其背后的情境和意图。 自适应与自学习：传感器系统能够根据环境变化和任务需求进行自我调整和学习。 人机共生：传感器成为人与机器之间无缝交互的桥梁。 本书将通过丰富的案例分析，生动地展示传感器技术如何成为驱动创新、解决挑战、塑造未来的强大力量。我们鼓励读者在阅读过程中，积极思考传感器技术在自身所处领域或感兴趣的未来场景中的应用潜力，共同迎接一个更加智能、更加互联的时代。

评分☆☆☆☆☆

这本《传感器技术及应用（第2版）（十一五）》的封面设计得相当朴实，虽然没有花哨的图案，但那种扎实的理工科气质扑面而来，让我对接下来的内容充满了期待。我本身是电子信息工程专业的大三学生，对于信号处理和系统集成方面的内容一直有很浓厚的兴趣，但总觉得在实际应用层面，知识点之间有些零散，缺乏一个系统化的框架来串联。我希望这本书能在这方面有所突破，不只是罗列各种传感器的原理和参数，更重要的是能展示出它们是如何协同工作，构成一个完整的智能感知系统的。特别是对于新兴的物联网（IoT）技术背景下，低功耗、高精度传感器的集成和数据融合，这本书如果能提供一些前沿的案例分析和设计思路，那就太棒了。我对其中关于MEMS传感器、光纤传感器的最新发展趋势非常关注，期待能看到它们在工业自动化和环境监测中的具体应用实例，而不是停留在教科书式的理论推导。希望它的内容在理论深度和工程实践之间能找到一个很好的平衡点，能让我从“知道原理”迈向“会设计、会应用”的阶段。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对学习方法很挑剔的人，一本好的技术书不仅要有料，还得易于吸收。这本书的排版和图示质量是我比较看重的方面。毕竟传感器原理图、电路拓扑图和物理模型图示得清晰准确，才能减少理解上的歧义。我特别关注书中学术理论与工程实现之间的“翻译”过程。比如，解释霍尔效应传感器时，如果能同时给出其在芯片级设计的简化模型，以及在实际PCB上进行抗磁场串扰设计的注意事项，这种深度衔接会让人觉得物超所值。对于初学者来说，清晰的术语定义和一致的符号表示至关重要，希望这本书在这些基础工作上做得足够扎实。此外，如果每章末尾的习题不仅是理论计算，还能引导读者去思考实际工程中的Trade-off（例如精度与成本、响应速度与功耗之间的权衡），那就更具启发性了。我希望这本书能真正成为一本能陪伴我从入门到解决实际问题的参考手册，而不是读完一遍就束之高阁的工具书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我最先翻阅的是目录结构，一个好的教材，其逻辑框架往往决定了学习的效率。这本书的章节编排看起来相当严谨，从基础的物理量到电学转换，再到信号调理和数据采集，一步步深入，很有层次感。我特别欣赏它对特定应用场景的案例剖析，比如在智能交通领域中，如何利用不同类型的传感器（如雷达、超声波、视觉）进行多模态信息融合以实现精准的目标识别和跟踪。这比单纯介绍单个传感器的特性要来得实在得多。我的工作涉及到一些小型机器人项目，经常需要在恶劣环境下采集数据，所以对传感器的环境适应性、抗干扰能力以及长期稳定性非常看重。我希望书里能有更多关于传感器标定、漂移补偿和故障诊断方面的实操建议，这些才是决定项目成败的关键细节，往往在入门书籍中会被一笔带过。如果它能提供一些开源工具或仿真平台的链接，那就更完美了，可以让我边学边练，加速知识内化。

评分☆☆☆☆☆

我是一个工作了十年的老工程师，现在负责老旧工业设备的智能化改造，说实话，市面上很多新出版的教材，内容更新得很快，但往往过于侧重于前沿的、尚未完全成熟的技术，反而忽略了对经典、成熟传感器的深入剖析和优化应用。我更关注的是如何利用现有的成熟技术，通过更巧妙的系统设计和软件算法，提升老旧系统的性能和可靠性。这本书的“十一五”背景让我有点好奇它对经典技术的覆盖深度。我希望能看到关于压力、温度、流量等工业基础传感器在复杂流体、高温高压等极端工况下的鲁棒性设计和长期维护策略。对于信号采集中的噪声抑制技术，例如如何设计有效的硬件滤波电路，以及在嵌入式系统中实现高效的数字滤波算法，这些实用的工程经验，才是我目前最需要的“干货”。如果它能提供一些关于不同总线协议（如Modbus、Profibus）在传感器网络中应用的对比分析，将会极大地帮助我进行系统集成选型工作。

评分☆☆☆☆☆

我对本书的“应用”二字抱有极大的期望。技术是为应用服务的，再精妙的传感器原理，如果不能转化为可靠的解决方案，那价值也会大打折扣。我目前正在研究农业环境的精准监测系统，需要处理温湿度、土壤墒情以及光照强度等多种异构数据。我希望能在这本书中看到关于多传感器数据融合（Multi-sensor Data Fusion）的系统性介绍，比如如何构建一个卡尔曼滤波或者更复杂的贝叶斯网络模型，来优化最终的测量结果，降低环境噪声对决策的影响。特别是在低成本方案下，如何通过软件算法弥补硬件精度上的不足，这是我们这类面向大规模部署的项目中最常遇到的挑战。理想情况下，如果书里能提供一些关于数据质量评估和不确定性分析的章节，教会我们如何量化我们系统的测量可靠性，那将是极大的加分项。我更偏好那些能提供清晰的“问题-分析-设计-验证”流程的案例，而非仅仅是原理性的堆砌。