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第1章 概述 1

1.1传感器技术发展的重要性 1

1.2智能传感器发展的历史背景 2

1.3智能传感器的功能与特点 5

1.3.1智能传感器的功能 5

1.3.2智能传感器的特点 5

1.4智能传感器概念与传感器系统 6

1.5智能传感器实现的途径 7

1.5.1非集成化实现 7

1.5.2集成化实现 9

1.5.3混合实现 11

1.5.4集成化智能传感器的几种形式 11

参考文献 13

第2章 智能传感器系统中的经典传感技术基础 14

2.1传感器系统的基本特性 14

2.1.1静态特性 15

2.1.2动态特性 20

2.2几种传感器工作原理 26

2.2.1结构型传感器 26

2.2.2谐振式频率输出型传感器 45

2.2.3 CCD图像传感器 49

2.2.4 半导体气敏传感器 55

2.3提高传感器性能的技术途径 64

2.3.1 合理选择结构、参数与工艺 64

2.3.2基于差动对称结构的差动技术 64

2.3.3补偿 74

2.3.4多信号测量法 78

2.3.5集成化与智能化 81

参考文献 81

第3章 不同集成度智能传感器系统举例 83

3.1 传感器的集成化与智能化的概述 83

3.1.1传感器的集成化 83

3.1.2不同集成度智能传感器概述 85

3.2集成化智能传感器系统的初级形式举例 86

3.2.1单片集成式 86

3.2.2初级形式的混合多片集成式 105

3.3集成化智能传感器系统的中级形式举例 126

3.3.1美国霍尼韦尔公司ST—3000系列智能变送器 126

3.3.2具有微处理器（MCU）的单片集成压力传感器 129

3.4集成化智能传感器系统的高级形式举例 133

3.4.1 具有多维检测能力的智能传感器 133

3.4.2固体图像传感器（SSIS） 137

参考文献 138

第4章 智能传感器系统的集成技术 140

4.1集成电路的基本工艺 141

4.1.1晶片的制备 141

4.1.2外延 142

4.1.3热氧化 143

4.1.4物理气相淀积 144

4.1.5化学气相淀积 145

4.1.6光刻 147

4.1.7刻蚀 149

4.1.8扩散 150

4.1.9离子注入 151

4.2典型的集成电路元件制造工艺 153

4.2.1典型的集成电路制造流程 153

4.2.2集成电路电阻器 154

4.2.3集成电路电容器 156

4.2.4 电感的制造 156

4.2.5双极性晶体管 158

4.2.6 MOS场效应晶体管工艺 159

4.3微机械工艺的主要技术 161

4.3.1 SOI晶片 162

4.3.2硅的各向异性刻蚀技术 163

4.3.3干法刻蚀 166

4.3.4 自致停技术 169

4.3.5牺牲层技术 169

4.3.6键合技术 170

4.3.7 LIGA技术和准LIGA技术 172

4.4典型微机械结构的制造 173

4.4.1 喷墨嘴 173

4.4.2气相色谱仪 175

4.4.3微型冷却器 176

4.4.4微型光学调制器 176

4.4.5微型涡轮机 177

4.4.6半导体压力传感器 179

4.4.7硅微加速度传感器 182

4.5 集成智能传感器系统举例 185

4.5.1气敏传感器阵列 185

4.5.2集成血液流量微传感器 188

4.5.3集成加速度传感器 190

4.5.4集成智能传感器 193

参考文献 196

第5章 智能传感器系统智能化功能的实现方法（Ⅰ） 197

5.1非线性自校正技术 198

5.1.1 查表法 199

5.1.2曲线拟合法 199

5.1.3函数链神经网络法 202

5.2 自校零与自校准技术 206

5.2.1实现自校准功能的方法之一 206

5.2.2实现自校准功能的方法之二 208

5.2.3实现自校准功能的方法之三 209

5.3噪声抑制技术 211

5.3.1 滤波 211

5.3.2相关 230

5.3.3其它滤波技术 244

参考文献 247

第6章 智能传感器系统智能化功能的实现方法（Ⅱ） 249

6.1 自补偿 250

6.1.1温度补偿 250

6.1.2频率补偿 258

6.2多传感器信息融合 264

6.2.1二传感器信息融合 266

6.2.2三传感器信息融合 275

6.2.3传感器阵列信息融合 279

6.3 自选量程与增益控制 289

6.4智能传感器的自检验 291

6.4.1 ROM自检 292

6.4.2特殊功能寄存器自检 292

6.4.3 RAM自检 292

6.4.4总线自检 293

6.4.5 A/D和D/A的自检 294

6.4.6 I/O接口电路自检 295

6.4.7插件自检 295

6.4.8显示面板自检 295

6.5 自诊断 296

6.5.1硬件冗余方法 296

6.5.2解析冗余方法 297

6.5.3人工神经网络方法 300

6.5.4举例 308

6.6图像处理 313

6.6.1 图像的平滑 314

6.6.2图像的增强 315

6.6.3图像的灰度变换 316

6.6.4图像特征的度量和纹理分析 319

6.6.5图像识别 319

6.6.6图像的复原 321

参考文献 324

第7章 通信功能与总线接口 325

7.1现场总线控制系统中的智能传感器与现场总线 326

7.1.1 现场总线控制系统（FCS）中的传感器与仪表 326

7.1.2现场总线控制系统中的现场总线 327

7.2现场总线网络协议模式 329

7.2.1 应用层 330

7.2.2数据链路层 331

7.2.3物理层 332

7.3 几种典型现场总线标准 333

7.3.1 BIT总线 333

7.3.2 可寻址远程传感器数据通路（HART） 333

7.3.3 CAN总线 334

7.3.4现场总线基金会现场总线（FF） 334

7.3.5 局部操作网络（LONWORKS） 335

7.4 现场总线智能变送器／传感器实例介绍 336

7.4.1现场总线压力变送器LD302 336

7.4.2现场总线智能变送器 338

7.4.3 3051型智能压力变送器 341

7.4.4 EJA型差压压力智能变送器 342

参考文献 344

第8章 智能模糊传感器 345

8.1 基础知识 346

8.1.1 测量结果“符号化表示”的概念 346

8.1.2符号测量系统——符号传感器（系统） 347

8.1.3模糊集合理论基本概念 350

8.2模糊传感器基本概念、功能及结构 358

8.2.1模糊传感器的基本概念 358

8.2.2模糊传感器的功能 358

8.2.3模糊传感器的结构 359

8.3模糊传感器语言概念的产生办法 363

8.3.1通过语义关系产生概念 363

8.3.2插值法产生概念 365

8.3.3模糊传感器对测量环境的适应性 366

8.3.4隶属函数训练算法 367

8.4模糊传感器举例 370

8.4.1模糊血压传感器 371

8.4.2模糊色彩传感器 373

参考文献 376

第9章 人工神经网络在智能传感器中的应用 377

9.1神经网络基本知识 377

9.1.1人工神经网络模型 377

9.1.2神经网络结构 379

9.1.3学习与记忆 380

9.1.4神经网络的信息处理功能 381

9.2前向网络 381

9.2.1感知机 381

9.2.2 BP网络 382

9.3反馈网络 386

9.3.1 Hopfield网络结构 386

9.3.2 Hopfield神经网络A/D变换器 386

9.4神经网络在智能传感器中的应用 388

9.4.1 纸浆浓度传感器非线性估计和动态标定的神经网络实现 388

9.4.2神经网络在监测材料损伤中的应用 390

9.4.3神经网络滤波 393

9.4.4 神经网络实现微弱信号提取 397

9.4.5基于神经网络的传感器静态误差综合修正法 398

9.4.6基于神经网络的三传感器数据融合处理法（消除两个非目标参量的影响） 400

参考文献 406