智能檢測與控製技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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付華，徐耀鬆，王雨虹 編

圖書標籤:

• 智能檢測
• 智能控製
• 自動化
• 傳感器技術
• 數據分析
• 機器學習
• 工業控製
• 信號處理
• 模式識彆
• 人工智能

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121252051

版次：1

商品編碼：11666361

包裝：平裝

叢書名： 全國高等儀器儀錶及自動化類“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：266

字數：442000

正文語種：中文

編輯推薦

　　《智能檢測與控製技術》內容實用，充分反映智能檢測的新技術和新器件。

內容簡介

　　《智能檢測與控製技術》係統詳細地介紹瞭智能檢測與控製技術的基本概念及基礎知識。全書共分9章，內容包括智能檢測與控製技術概述及應用、檢測誤差與數據處理、非電量檢測、微弱信號檢測、無損檢測技術、信號的調理及處理、抗乾擾技術、檢測係統的可靠性技術、智能控製技術。《智能檢測與控製技術》注重科學性、係統性和實用性，在體現智能檢測與控製技術基本體係的同時，充分反映瞭相關新技術、新器件的發展。
　　《智能檢測與控製技術》可作為高等院校測控技術與儀器、自動化、電氣工程與自動化、機械設計製造及其自動化、電子信息工程、機電一體化和計算機應用等專業的本科生教材，可為從事測控技術、傳感器與檢測技術、電子技術、計算機應用技術等專業的人員提供參考。

目錄

第1章 緒論
1.1 智能檢測與控製技術概述
1.1.1 檢測技術
1.1.2 智能的概念
1.1.3 智能檢測
1.1.4 智能控製
1.1.5 智能檢測與控製係統的組成
1.2 智能檢測與控製技術的應用
1.2.1 用於數據采集與處理
1.2.2 用於生産控製
1.2.3 用於生産調度管理
思考與練習

第2章 檢測誤差與數據處理
2.1 檢測誤差的概念
2.1.1 檢測誤差的錶示方法
2.1.2 檢測誤差的分類
2.2 隨機誤差
2.2.1 隨機誤差及處理
2.2.2 隨機誤差的正態分布規律
2.2.3 真實值與算術平均值
2.2.4 隨機誤差的估算
2.3 係統誤差
2.3.1 係統誤差的判彆
2.3.2 係統誤差的消除
2.4 粗大誤差
2.4.1 粗大誤差的判彆
2.4.2 粗大誤差壞值的捨棄
2.5 不等精度直接測量的數據處理方法
2.5.1 權的概念
2.5.2 加權算術平均值
2.6 間接測量的數據處理方法
2.6.1 絕對誤差和相對誤差的閤成
2.6.2 標準差的閤成
2.7 檢測係統的基本特性
2.7.1 檢測係統的靜態特性
2.7.2 檢測係統的動態特性
思考與練習

第3章 非電量檢測
3.1 力、力矩和壓力的測量
3.1.1 力的測量
3.1.2 力矩的測量
3.1.3 壓力的測量
3.2 位移、物位和厚度的測量
3.2.1 位移的測量
3.2.2 物位的測量
3.2.3 厚度的測量
3.3 速度、轉速和加速度的測量
3.3.1 速度與轉速的測量
3.3.2 加速度的測量
3.4 振動的測量
3.4.1 振動與振動的測量
3.4.2 振動參量的測量
3.5 溫度的測量
3.5.1 熱電偶的工作原理
3.5.2 熱電阻的工作原理
3.6 噪聲的測量
3.6.1 噪聲測量的主要參數
3.6.2 噪聲的分析方法
3.6.3 噪聲的測量方法
思考與練習

第4章 微弱信號檢測
4.1 微弱信號檢測的基本概念及噪聲
4.1.1 微弱信號檢測的基本概念
……

第5章 無損檢測技術
第6章 信號的調理及處理
第7章 抗乾擾技術
第8章 檢測係統的可靠性技術
第9章 智能控製技術

精彩書摘

　　《智能檢測與控製技術》：
　　5.2.4超聲波檢測方法1.接觸法與液浸法接觸法就是探頭與工件錶麵之間經一層薄的耦閤劑直接接觸進行探傷的方法。耦閤劑主要起傳遞超聲波能量作用。此法操作方便，但對被檢工件錶麵粗糙度要求較嚴。接觸法可采用直探頭和斜探頭，適用於橫波、錶麵波、闆波檢測法。
　　液浸法就是將探頭與工件全部浸入液體，或探頭與工件之間局部充以液體進行探傷的方法。液體一般用水，故又稱為水浸法。為瞭提高檢測靈敏度，常用聚焦探頭。液浸法還適用於橫波、錶麵波和闆波檢測法。由於探頭不直接與工件接觸，因而易於實現自動化檢測，也適用於檢測錶麵粗糙的工件。2.縱波脈衝反射法縱波脈衝反射法又分為一次脈衝反射法和多次脈衝反射法。一次脈衝反射法是以一次底波為依據進行探傷的方法。超聲波以一定的速度嚮工件內傳播，一部分聲波遇到缺陷時反射迴來，另一部分聲波繼續傳至工件底麵後也反射迴來。發射波、缺陷波和底波經過放大後進行適當處理就可以求齣缺陷的部位及缺陷的大小。
　　多次脈衝反射法是以多次底波為依據進行探傷的方法，主要用於結構緻密性較差的工件。
　　3.橫波探傷法
　　橫波探傷法是聲波以一定角度入射到工件中産生波形轉換，利用橫波進行探傷的方法。橫波法通常用於單探頭檢測。橫波入射工件後，當所遇缺陷與聲束垂直或夾角較大時，聲波發生反射，從而檢測齣缺陷。
　　在對闆材探傷時，當探頭距離闆的端麵較近時，會齣現端麵反射波；當遇到很大的缺陷時，端麵反射波可能消失；當探頭離端麵較遠時，聲能在闆內逐漸衰減完，也不會齣現端麵反射波。
　　橫波檢測也可使用雙探頭法，可以單收單發，也可以雙收雙發，這時應調整兩個探頭的相對位置，使一個探頭發射的聲波在工件內傳播後恰為另一個探頭所接收。
　　4.錶麵波探傷法錶麵波探傷法是錶麵波沿著工件錶麵傳播檢測錶麵缺陷的方法。錶麵波的能量隨著錶麵下深度增加而顯著降低，在大於一個波長的深度處，錶麵波的能量很小，已無法進行檢測。錶麵波沿著工件錶麵傳播過程中，遇到裂紋、錶麵劃痕或棱角等均會發生反射，在反射的同時，部分錶麵波仍繼續嚮前傳播。值得注意的是，用錶麵波探傷對工件錶麵的光潔度要求較高。
　　5.蘭姆波探傷法蘭姆波探傷法是使蘭姆波沿著薄闆（或薄壁管）兩錶麵及中間傳播來進行探傷的方法。當工件中有缺陷時，在缺陷處産生反射，就會齣現缺陷波。
　　6.穿透法檢測穿透法檢測可以用連續波，也可以用脈衝波。在連續波穿透法中，當工件內無缺陷時，接收能量大；當工件內有缺陷時，因為部分能量被反射，接收能量減小；當缺陷很大時，聲能全部被缺陷反射，則接收能量減小為零。這種方法由於缺陷阻止聲波通過，在缺陷後形成聲影，故又稱為聲影法探傷。
　　在脈衝波穿透法中，當工件內無缺陷時，接收能量大；當工件內有缺陷時，接收能量減小；當有很大的缺陷時，將聲波全部阻擋，接收能量為零。
　　穿透檢測法靈敏度低，不能檢測小缺陷，也不能對缺陷定位，但適閤於檢測超聲衰減大的材料，同時也避免瞭盲區。
　　……

前言/序言

《海洋生物的奇幻之旅》 這是一本帶領讀者潛入神秘蔚藍的海洋深處，探索那些令人驚嘆的海洋生物的書籍。它避開瞭枯燥的科學術語，用生動有趣的語言和引人入勝的圖文，為你展開一幅幅壯麗的海底畫捲。 第一章：色彩斑斕的珊瑚礁王國 你是否曾想象過一片五彩斑斕的世界，那裏住著形態各異的居民？珊瑚礁，這個被稱為“海洋中的雨林”的地方，正是這樣的奇跡。本章將為你揭示珊瑚礁的形成過程，以及那些依附於珊瑚而生的奇妙生物。 奇特的“建造者”： 珊瑚蟲，這些微小的海洋動物，是如何用自己分泌的碳酸鈣骨骼，建造齣宏偉的珊瑚礁的？它們是如何與共生藻協同閤作，獲取生存所需的能量？我們將深入瞭解珊瑚蟲的生命周期和它們的社群生活。 色彩的盛宴： 從鮮艷的獅子魚到如同寶石般的蝶魚，珊瑚礁是色彩的寶庫。我們將逐一介紹那些擁有獨特色彩和圖案的魚類，它們鮮艷的外錶是為瞭吸引配偶，還是警告捕食者？ 隱匿的居民： 在珊瑚的縫隙和洞穴中，隱藏著許多令人意想不到的生物。小巧的海馬如何用它們捲麯的尾巴纏繞海藻？寄居蟹又如何為自己尋找一個舒適的“移動房屋”？ 共生與互助： 珊瑚礁生態係統充滿瞭各種奇妙的共生關係。清潔蝦和清潔魚如何為體型更大的魚類提供“SPA服務”？海葵和小醜魚之間又有著怎樣的“夥伴關係”？ 第二章：深海的黑暗居民 當陽光逐漸消失，進入一片漆黑的領域，又會齣現怎樣的生命形態？深海，這個地球上最神秘、最少被探索的區域，孕育著一群與眾不同的生物，它們適應瞭極端的水壓、低溫和黑暗。 自帶“照明燈”的生物： 在伸手不見五指的深海，一些生物演化齣瞭生物發光的能力。我們將探索各種發光器官的原理，以及它們在捕食、求偶和防禦方麵的作用。看看那些如幽靈般閃爍的燈籠魚，以及利用熒光來欺騙獵物的章魚。 形態各異的捕食者： 麵對食物匱乏的環境，深海生物演化齣瞭令人難以置信的捕食策略。巨型烏賊如何與抹香鯨搏鬥？那些擁有巨大牙齒和驚人胃口的鮟鱇魚又是如何伏擊獵物的？ “垃圾桶”裏的生命： 深海底部充斥著從上層海洋飄落下來的有機物。一些特殊的生物，如管蟲和海參，它們如何利用這些“落雪”為生？我們將瞭解深海生物的獨特食性。 適應極端環境的生存者： 高壓、低溫、缺氧，這些對我們來說是緻命的條件，卻是深海生物的傢園。我們將瞭解它們如何在分子層麵做齣適應，以應對這些嚴酷的環境。 第三章：巨型海洋哺乳動物的遷徙史詩 從廣闊的海洋到寒冷的極地，巨型海洋哺乳動物譜寫著令人敬畏的遷徙史詩。它們龐大的身軀，優雅的泳姿，以及智慧的社會行為，總是吸引著我們的目光。 鯨魚的歌聲： 藍鯨、座頭鯨、抹香鯨，這些龐然大物如何在浩瀚的海洋中交流？我們將解開它們復雜而迷人的鯨歌之謎，瞭解它們如何用聲音來導航、定位、甚至傳遞情感。 海豚的智慧： 以其高智商和活潑的性格聞名的海豚，在海洋中扮演著怎樣的角色？我們將探索它們的社會結構、復雜的溝通方式，以及它們與人類之間建立的深厚聯係。 海豹和海獅的陸海兩棲生活： 它們如何巧妙地平衡陸地和海洋的生活？我們將瞭解它們的繁殖習性、捕食技巧，以及它們如何在冰川和海岸綫之間穿梭。 北極熊的生存挑戰： 在變暖的地球上，北極熊的生存麵臨著前所未有的挑戰。我們將關注它們如何依賴海冰捕食海豹，以及它們為適應不斷變化的環境所做的努力。 第四章：海洋中的“微型巨人” 不要小看那些微小的海洋生物，它們在海洋生態係統中扮演著至關重要的角色，甚至影響著地球的氣候。 浮遊生物的世界： 那些在水中漂浮的微小生物，無論是植物性浮遊生物還是動物性浮遊生物，它們是整個海洋食物鏈的基礎。我們將瞭解它們驚人的繁殖能力，以及它們在二氧化碳循環中的重要作用。 細菌的力量： 盡管肉眼看不見，但海洋中的細菌數量龐大，它們參與著各種重要的化學過程，分解有機物，淨化海水，維持著海洋的健康。 微生物的生態係統： 在更小的尺度上，海洋中存在著一個錯綜復雜的微生物生態係統，它們之間相互作用，共同維持著海洋的生命力。 第五章：人類與海洋的未來 瞭解海洋生物的奇妙，最終會引導我們思考人類與海洋的關係。 海洋的饋贈： 海洋為我們提供瞭豐富的食物資源，是地球上重要的碳匯，也孕育瞭無數令人驚嘆的生命。 麵臨的威脅： 過度捕撈、海洋汙染、氣候變化，這些都對海洋生態係統造成瞭嚴重的威脅。 保護的呼喚： 我們應該如何行動，纔能保護這片藍色星球，讓海洋的奇跡得以延續？ 《海洋生物的奇幻之旅》將帶領您開啓一次前所未有的海洋探索，發現那些隱藏在海水之下的生命之美，感受大自然的鬼斧神工。這是一本適閤所有年齡段讀者的書籍，無論您是海洋愛好者，還是對大自然充滿好奇的探索者，都能從中獲得知識和啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是在一個學術會議上聽一位教授的推薦，他認為這本書是理解“復雜係統中的智能控製”這一前沿領域不可或缺的讀物。我當時對復雜係統控製的概念還不太瞭解，但齣於好奇心，還是購買瞭這本書。 翻開書本，我立刻被書中宏大的視角和深刻的洞察力所吸引。在“復雜係統”的章節，作者並沒有簡單地羅列各種復雜係統的定義，而是從湧現性、非綫性、耦閤性等關鍵特徵齣發，深入剖析瞭復雜係統所帶來的挑戰。例如，書中用一個生動的例子，解釋瞭“蝴蝶效應”如何體現在復雜係統中，這讓我對復雜係統的內在動力學有瞭初步的認識。 在“智能檢測”方麵，本書的獨特之處在於其將檢測技術置於整個復雜係統的框架下進行考量。作者強調瞭如何從係統的宏觀行為中提取有用的信息，以及如何利用多種檢測手段來彌補單一方法的不足。我尤其對書中關於“信息熵”和“信息增益”在檢測係統設計中的應用感到著迷，它讓我明白如何更有效地獲取和利用信息。 在“智能控製”部分，本書的創新性尤為突齣。作者並沒有局限於傳統的反饋控製，而是深入探討瞭如何利用“協同智能”、“群體行為”等思想來實現對復雜係統的控製。書中詳細介紹瞭“蜂群算法”、“蟻群算法”等模仿自然界群體行為的優化算法，以及如何將它們應用於復雜的係統優化和決策問題。我對於書中關於“分布式智能控製”的討論特彆感興趣，它為我解決一個團隊協作優化的問題提供瞭新的視角。 令我驚喜的是，本書在講解技術的同時，也注重“哲學思考”。作者在書中反復強調，理解復雜係統不僅僅是掌握技術，更重要的是培養一種“係統思維”。這種從宏觀到微觀、從整體到局部的思維方式，讓我受益匪淺。 而且，本書的語言風格非常具有哲學深度，充滿瞭智慧和洞察力。即使是對於一些抽象的概念，作者也能夠用簡潔、優美的語言進行闡述，並配以發人深省的例子。這使得本書具有很高的思想價值。 我還需要提及的是，本書對“不確定性建模”和“風險管理”的深入探討，在復雜係統的研究中至關重要。在處理復雜係統時，我們往往需要麵對海量的不確定性，如何有效地對這些不確定性進行建模，並製定相應的風險管理策略，是保證係統穩定運行的關鍵。 總而言之，這本書是一本非常獨特、深刻的著作。它不僅能夠幫助讀者掌握復雜係統中的智能檢測與控製技術，更能夠幫助讀者培養一種全新的思考方式，以及對世界的深刻理解。 這本書的文字，讀起來就像是在品味一篇深刻的散文，充滿瞭智慧的光芒。 我個人認為，這本書的內容，對於拓寬研究者的學術視野，具有非常重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我其實是抱著一種“試試看”的心態，因為我正在為一項非常具有挑戰性的研究項目尋找解決方案，項目涉及“跨領域智能融閤與協同”。我對這個概念的理解還比較模糊，市麵上能找到的資料也比較零散。 翻開書本，我很快就被書中那種“宏觀”的視角所吸引。在“智能檢測”的開篇，作者並沒有直接進入技術細節，而是從“智能”的本質齣發，探討瞭如何讓機器具備“理解”和“感知”世界的能力。書中關於“語義理解”、“情境感知”的論述，讓我看到瞭將不同模態的數據聯係起來，賦予其更深層次意義的可能。我特彆對書中關於“知識圖譜”在智能檢測中的應用感到興奮，它為我如何構建一個能夠理解不同領域知識的係統提供瞭清晰的思路。 在“智能控製”方麵，本書的創新之處在於其對“跨領域協同”的強調。書中詳細闡述瞭如何打破不同技術領域之間的壁壘，讓它們能夠相互學習、相互促進，從而實現更高級彆的智能控製。我被書中關於“遷移學習”和“領域自適應”的討論所吸引，這為我解決如何在不同應用場景下復用和優化控製策略的問題提供瞭關鍵的指導。 令我贊賞的是，本書在講解技術的同時，也注重“倫理與社會影響”的討論。作者在書中反復強調，智能技術的發展不應該僅僅是技術層麵的進步，更應該關注其對人類社會可能帶來的影響。這種負責任的態度，讓我覺得非常值得敬佩。 而且，本書的語言風格非常具有前瞻性，充滿瞭對未來的暢想。作者用一種充滿激情和洞察力的方式，描繪瞭智能技術如何改變我們的生活，以及我們應該如何麵對這些變革。這使得我在閱讀過程中，始終保持著高度的興趣和思考。 我還需要提及的是，本書對“人機協作”和“共生智能”的深入探討，在當前人工智能發展的浪潮中尤為重要。作者在書中闡述瞭如何設計一個能夠與人類深度協作、共同創造的智能係統，這為我未來的研究方嚮提供瞭重要的啓示。 總而言之，這本書是一本非常獨特、深刻、具有前瞻性的著作。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，更能夠幫助讀者培養一種麵嚮未來的、開放的思維方式。 這本書的扉頁寫著“緻敬那些敢於探索未知邊界的創新者”，我非常喜歡這個題詞。 我個人認為，這本書的內容，對於那些希望在人工智能領域進行顛覆性創新的研究者和工程師來說，具有極其重要的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書，是我在深入研究某個特定領域的技術問題時，無意中發現的。當時我正被一個關於“多模態信息融閤與智能決策”的難題所睏擾，市麵上相關的書籍要麼過於理論化，要麼過於片麵。所以，當我看到這本書的標題時，就覺得它很有可能為我提供答案。 閱讀這本書的過程，可以說是顛覆瞭我之前的一些認知。在“智能檢測”部分，書中並沒有局限於單一的傳感方式，而是詳細闡述瞭如何將來自視覺、聽覺、觸覺等多種模態的信息進行有效地融閤，以獲得更全麵、更準確的目標感知。我特彆對書中關於“注意力機製”的講解印象深刻，它揭示瞭如何讓係統在海量數據中聚焦於最重要的信息，從而提高檢測的效率和準確性。 在“智能控製”方麵，本書的視角非常獨特。它不僅僅局限於傳統的反饋控製，而是深入探討瞭如何利用“預測與規劃”的思想來指導控製過程。書中詳細介紹瞭模型預測控製（MPC）、基於學習的預測控製等先進技術，並結閤豐富的案例，展示瞭它們在實現復雜係統最優控製方麵的巨大潛力。我對於書中關於“逆強化學習”的討論尤為感興趣，這為我解決“如何讓係統學習人類專傢的控製策略”的問題提供瞭新的思路。 讓我驚喜的是，本書在講解復雜技術的同時，也非常注重“係統性”的思考。作者在書中反復強調，智能檢測與控製不僅僅是各項技術的簡單堆砌，更重要的是如何將它們有機地整閤，形成一個協同工作的整體。書中關於“軟件架構設計”和“模塊化開發”的建議，對於我進行項目開發非常有指導意義。 而且，本書的語言風格非常具有感染力。作者用一種娓娓道來的方式，將復雜的概念講解得淺顯易懂，並穿插瞭一些有趣的比喻和生動的故事。這使得我在閱讀過程中，始終保持著高度的興趣。 我還要提到的是，本書對於“不確定性處理”和“風險評估”的探討，在實際工程中至關重要。在智能係統中，我們往往需要麵對各種不確定因素，如何有效地處理這些不確定性，並對潛在的風險進行評估，是保證係統安全可靠運行的關鍵。本書在這方麵提供瞭很多有價值的參考。 總而言之，這本書是一本非常具有啓發性、內容深刻的著作。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，更能夠幫助讀者培養一種係統性的思考方式，以及應對復雜問題的創新能力。 這本書的排版和印刷都十分精美，閱讀體驗非常舒適。 我個人認為，這本書的內容，對於提升人工智能在實際應用中的“智慧”程度，具有重要意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是在一個偶然的機會下看到的，當時我正好在思考如何將一些新的傳感器技術引入到現有的工業監測係統中，以提高數據的實時性和準確性。市麵上關於傳感器技術的書不少，但大多比較零散，而關於“智能檢測與控製”這個整體的係統性論述，我之前並沒有找到特彆滿意的。所以，當我看到這本書的目錄時，就覺得它很有可能解答我的疑惑。 閱讀這本書的過程，可以說是一種“沉浸式”的體驗。從“數據采集”的章節開始，作者就為我打開瞭一個全新的視角。書中詳細介紹瞭各種新型傳感器的原理和特點，例如，MEMS傳感器、光縴傳感器、太赫茲傳感器等，以及它們在不同領域的應用。我尤其對書中關於“多傳感器融閤”的討論印象深刻，它闡述瞭如何將來自不同傳感器的數據進行有效地融閤，以獲得更全麵、更準確的信息，這對於我設計一個集成瞭多種傳感器的監測係統非常有啓發。 在“智能控製”部分，本書給我帶來瞭很多驚喜。我一直認為控製理論是偏嚮於數學和工程的硬學科，但這本書卻以一種非常“人性化”的方式來闡述。例如，在介紹“模糊邏輯控製”時，作者並沒有直接給齣復雜的數學模型，而是先用生活中的例子來解釋“模糊”的概念，例如，我們如何描述“溫度很高”、“速度很快”，然後再逐漸引入模糊集閤、模糊規則等概念，最終引齣模糊邏輯控製器。這種從易到難、從具體到抽象的講解方式，讓我這個非控製專業背景的讀者也能輕鬆理解。 此外，書中關於“自學習與自適應控製”的討論，也給我帶來瞭很多啓發。在實際的工業生産環境中，係統參數往往會隨著時間而變化，傳統的固定參數控製器很難適應這種變化。這本書詳細介紹瞭如何利用機器學習和人工智能技術，使控製器能夠實時地學習和調整自身的參數，從而保持最佳的控製效果。 讓我感到特彆受用的是，書中在講解每個技術點時，都會給齣相應的“案例分析”和“工程實踐”。這些案例大多來源於實際的工業應用，涵蓋瞭機械製造、電力係統、交通控製等多個領域。通過閱讀這些案例，我不僅能夠更直觀地理解技術原理，還能夠學習到在實際工程中如何剋服各種挑戰，實現技術的落地。 這本書的另一大優點在於其語言錶達。作者的文字功底非常紮實，語言流暢，邏輯清晰。即使是復雜的理論概念，也能被他寫得通俗易懂，引人入勝。而且，書中采用瞭大量的插圖、圖錶和流程圖，這些視覺化的輔助工具極大地增強瞭內容的錶現力，也方便瞭我對內容的理解和記憶。 我還要提到的是，這本書的參考文獻也非常豐富，涵蓋瞭許多經典的文獻和最新的研究論文。這對於我進一步深入研究相關技術，提供瞭寶貴的資源。 總之，這本書是一本集理論深度、實踐指導和前瞻性於一體的優秀著作。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，還能夠激發讀者對這個領域的興趣，並為未來的學習和研究指明方嚮。 這本書的章節安排非常閤理，循序漸進，層層遞進，讓人感覺就像在讀一本精彩的故事書，每一頁都充滿瞭知識和驚喜。 讓我印象深刻的是，書中關於“故障診斷與安全控製”的討論，這在實際應用中至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是在一個技術交流會上偶然聽到的推薦，當時演講者特彆強調瞭這本書在“邊緣計算與智能檢測”領域的開創性。作為一個長期關注物聯網和嵌入式係統發展的人，我對這個方嚮非常感興趣，於是立刻入手瞭這本書。 讓我驚喜的是，本書在“智能檢測”部分，並沒有將重點放在傳統的雲端計算，而是深入探討瞭如何在資源受限的邊緣設備上實現高效的智能檢測。書中詳細介紹瞭各種輕量級的機器學習模型，例如，量化神經網絡、模型壓縮技術等，以及如何將它們部署到嵌入式平颱上。我尤其對書中關於“事件觸發式檢測”的討論印象深刻，它揭示瞭如何通過設計高效的算法，讓設備在檢測到關鍵事件時纔進行數據傳輸和處理，從而大大降低瞭功耗和網絡帶寬。 在“智能控製”方麵，本書的講解也讓我耳目一新。它將傳統的控製理論與邊緣計算的思想相結閤，提齣瞭一係列創新的控製策略。我被書中關於“分布式自適應控製”的章節所吸引，它詳細介紹瞭如何讓多個邊緣設備協同工作，共同完成一個復雜的控製任務，並且能夠根據環境的變化進行實時的自適應調整。這對於我目前正在進行的智能傢居係統開發，提供瞭非常實用的參考。 令我贊賞的是，本書在講解技術的同時，也非常注重“實際落地”的問題。書中提供瞭大量的硬件選型、軟件開發和係統調試的經驗分享。例如，書中詳細對比瞭不同嵌入式處理器的性能和功耗，並給齣瞭如何進行固件優化的建議。這些實用的指導，對於我這樣的嵌入式開發者來說，非常有價值。 而且，本書的語言風格非常專業、嚴謹，但又不失條理性。即使是對於一些復雜的算法和硬件知識，作者都能夠清晰地闡述，並配以大量的圖錶和代碼示例。這使得本書的可讀性非常高。 我還需要提及的是，本書對於“安全性”和“隱私保護”的討論，在邊緣計算領域尤為重要。書中詳細介紹瞭如何在邊緣設備上實現數據加密、訪問控製等安全措施，以保護用戶的隱私。 總而言之，這本書是一本非常前沿、內容深刻的著作。它不僅能夠幫助讀者掌握邊緣計算與智能檢測與控製的核心技術，還能夠幫助讀者理解如何在實際工程中實現這些技術，並應對相關的挑戰。 這本書的插圖和圖錶都非常清晰、專業，有助於理解復雜的概念。 我個人認為，這本書的內容，對於推動物聯網和智能硬件的發展，具有重要的理論和實踐價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手的時候，其實帶著一種既期待又有些忐忑的心情。畢竟“智能檢測與控製技術”聽起來就挺高深的，我本身也算是這個領域的一個初學者，雖然有一些理論基礎，但實踐經驗相對欠缺。所以，我希望這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步深入這個復雜而迷人的世界。 翻開第一頁，我就被書中嚴謹的邏輯和清晰的結構所吸引。作者並沒有一開始就拋齣大量的專業術語和晦澀的公式，而是從基礎概念入手，循序漸進地講解。比如，在介紹“智能檢測”部分，書中不僅詳細闡述瞭各種傳感器的原理和應用，還結閤瞭大量的實際案例，讓我對如何選擇閤適的傳感器、如何處理傳感器數據有瞭更直觀的認識。尤其讓我印象深刻的是，書中對於“特徵提取”和“模式識彆”的講解，通過圖文並茂的方式，將一些原本抽象的概念具象化，例如，在描述圖像識彆時，作者用瞭生動的比喻，將特徵點比作人臉上的“眼睛”、“鼻子”，將模式比作“錶情”，這種方式極大地降低瞭理解門檻。 在“控製技術”的部分，本書同樣錶現齣色。從傳統的PID控製到現代的模糊控製、神經網絡控製，作者都進行瞭深入淺齣的講解。我特彆喜歡書中關於“自適應控製”的章節，它詳細介紹瞭如何根據係統動態變化調整控製策略，這對於我目前正在研究的一個動態環境中機器人路徑規劃的問題，提供瞭非常直接的思路。書中還提供瞭很多僞代碼和算法流程圖，方便讀者理解和實現。我嘗試著跟著書中的示例代碼，在自己的電腦上模擬運行瞭一些簡單的控製算法，效果非常好，讓我對控製理論的理解又上瞭一個颱階。 書中的另一個亮點在於其對“安全性”和“可靠性”的強調。在智能控製係統中，任何一個環節的失誤都可能導緻嚴重的後果，因此，作者在書中花瞭相當大的篇幅來討論如何設計魯棒的控製係統，如何進行故障診斷和容錯控製。例如，在討論“神經網絡控製”時，作者不僅介紹瞭其優勢，也提到瞭其可能存在的“過擬閤”問題，並給齣瞭相應的解決方案。這種客觀全麵的分析，讓我覺得作者非常負責任，也讓我受益匪淺。 總的來說，這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭智能檢測與控製技術的方方麵麵。從理論基礎到實際應用，從基礎概念到前沿技術，無不涉及。我尤其贊賞書中在理論深度和實踐應用之間的平衡。它既有紮實的理論支撐，又緊密結閤瞭工業自動化、智能製造、自動駕駛等多個領域的實際需求。 在閱讀過程中，我發現書中關於“機器學習在智能檢測中的應用”這一章節尤為精彩。作者並沒有停留在理論層麵，而是詳細介紹瞭多種機器學習算法，例如支持嚮量機、隨機森林、深度學習等，並解釋瞭它們在圖像識彆、信號分析等方麵的具體應用。我特彆對書中關於“捲積神經網絡（CNN）”的講解印象深刻，它不僅梳理瞭CNN的發展曆程，還詳細解釋瞭捲積層、池化層、全連接層等核心組件的作用，並通過一個具體的工業缺陷檢測案例，展示瞭如何構建和訓練一個CNN模型。 這本書的另一個優點在於其前瞻性。除瞭介紹當前主流的技術，作者還對未來智能檢測與控製技術的發展趨勢進行瞭展望。例如，書中提到瞭“物聯網與邊緣計算的融閤”、“強化學習在復雜控製係統中的應用”以及“可解釋AI在控製領域的挑戰”等話題，這讓我對這個領域的未來充滿瞭好奇和期待。 我還需要強調的是，這本書的語言風格非常樸實易懂，即使是對於一些復雜的數學模型和算法，作者也盡可能地用通俗的語言來解釋，並配以大量的圖錶和實例，這對於我這樣的非數學專業背景的讀者來說，實在是太友好瞭。 從讀者的角度來看，這本書的排版和設計也相當用心。字體大小適中，章節劃分清晰，關鍵概念和公式都有醒目的標識，方便讀者查閱和復習。而且，書中的插圖和圖示都非常精美，不僅美化瞭頁麵，更重要的是，它們有效地幫助我理解瞭復雜的概念。 總而言之，這本書絕對是一本值得推薦的、不可多得的優秀教材。它不僅能夠幫助初學者快速入門，也能夠為有一定基礎的從業者和研究人員提供深刻的見解和新的啓發。我個人感覺，這本書已經成為瞭我案頭必備的參考書之一。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的齣現，可以說是及時雨。我之前在做某個項目時，遇到瞭一個棘手的問題：如何在一個動態變化的復雜環境中，對目標進行高精度的實時檢測，並且根據檢測結果進行高效的控製。現有的技術手段，似乎都無法完美地解決這個問題。當我翻開這本書時，我就有一種預感，它可能會提供我所需的答案。 從“智能檢測”的部分開始，我就被書中嚴謹的邏輯和深入的分析所吸引。書中不僅僅是簡單地介紹各種檢測設備，而是從“感知”的本質齣發，詳細闡述瞭各種傳感器的作用原理、信號處理方法，以及如何利用先進的算法來提取關鍵信息。我特彆欣賞書中關於“特徵工程”的論述，它深入剖析瞭如何從原始數據中挖掘齣對目標識彆和狀態評估最有價值的特徵，並且給齣瞭多種實用的技術方法。 在“智能控製”的部分，本書同樣錶現齣瞭極高的水準。書中詳細介紹瞭各種先進的控製策略，例如，模型預測控製、自適應模糊控製、強化學習控製等，並結閤大量的實例，闡述瞭它們在不同應用場景下的優劣勢。我對於書中關於“多智能體協同控製”的講解尤為感興趣，這正是解決我項目中目標協同的問題的關鍵。書中詳細介紹瞭如何設計一套能夠讓多個智能體之間進行信息交互、任務分配和協同決策的控製係統，讓我受益匪淺。 令我驚喜的是，本書在講解技術的同時，也高度重視“工程實踐”的方麵。書中不僅提供瞭詳細的理論模型和算法描述，還給齣瞭一些關於如何進行係統集成、參數調優以及性能評估的建議。這些實用的指導，對於我這樣需要將理論付諸實踐的工程師來說，非常有價值。 而且，本書的語言風格非常清晰、準確，盡管涉及到很多復雜的數學概念和工程術語，但作者都力求用最簡潔、最直觀的方式進行錶達。同時，書中大量的圖錶和示意圖，也極大地幫助我理解瞭抽象的理論。 在我閱讀的過程中，我發現書中對於“魯棒性”和“容錯性”的討論非常到位。在實際的工程應用中，係統往往會受到各種乾擾和意外情況的影響，因此，設計齣魯棒且具有容錯能力的係統至關重要。本書在這方麵提供瞭很多寶貴的經驗和方法。 這本書的另一個亮點在於其“前瞻性”。作者在書中不僅介紹瞭當前的主流技術，還對未來智能檢測與控製技術的發展趨勢進行瞭預測和展望，例如，對下一代智能傳感器的設想，以及對更高級的人工智能控製算法的探索。這讓我對這個領域的發展充滿瞭期待。 總而言之，這本書是一本非常全麵、深入且實用的著作，它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，更能夠啓發讀者在實際工程中進行創新和應用。 我需要強調的是，這本書的內容非常豐富，而且組織得非常有條理，讓人讀起來不會感到枯燥。 我個人感覺，這本書非常適閤作為一名該領域的研究者或工程師的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我正麵臨著一個實際的工程問題，需要在現有設備上實現更精密的自動化控製，同時還要提高檢測的準確性，以應對日益復雜的生産環境。之前雖然接觸過一些相關的技術，但總感覺缺乏一個係統性的指導，很多時候都是在摸索中前進。因此，我抱著“碰碰運氣”的心態，選擇瞭這本書，希望它能給我帶來一些突破性的想法。 首先，這本書在“檢測技術”部分的論述，讓我眼前一亮。它並沒有簡單羅列各種檢測方法，而是深入剖析瞭不同檢測原理背後的物理過程和數學模型。比如，在介紹“光學檢測”時，書中詳細闡述瞭光綫衍射、摺射、反射等基本原理，並在此基礎上，講解瞭如何利用這些原理來設計各種高精度的傳感器，例如，激光三角測量、機器視覺等。書中對“噪聲抑製”和“信號增強”的討論，也給我留下瞭深刻的印象，這對於處理實際生産環境中的乾擾信號非常有幫助。 在“控製技術”方麵，這本書的講解非常細緻，而且具有很強的指導意義。我特彆關注瞭書中關於“模型預測控製（MPC）”的部分。作者從理論推導到實際應用，一步步地介紹瞭MPC的原理和優勢，以及如何將其應用於多變量、強耦閤的復雜係統中。書中提供瞭一個詳細的案例研究，展示瞭如何利用MPC技術來優化化工生産過程中的溫度、壓力和流量等參數，以提高産品收率和能源效率。這與我目前麵臨的問題有著很高的相似性，讓我看到瞭解決問題的希望。 令我驚喜的是，書中還專門闢齣瞭章節討論“人機交互”和“係統集成”。在許多自動化項目中，人機界麵的友好性和係統的可擴展性往往被忽視，但這本書卻對此給予瞭足夠的重視。書中詳細介紹瞭如何設計直觀易用的操作界麵，如何實現不同子係統之間的數據共享和協同工作，這對於我後續的係統設計非常有指導價值。 而且，這本書在介紹新技術的同時，也並沒有忽略對傳統技術的深入探討。例如，在介紹PID控製時，書中不僅復習瞭PID控製的基本原理，還詳細討論瞭PID參數整定的各種方法，包括Ziegler-Nichols方法、遺傳算法優化PID參數等，並且給齣瞭各自的優缺點和適用場景。這種“溫故而知新”的方式，讓我對PID控製有瞭更深入的理解。 此外，書中對“仿真與驗證”的重視，也讓我覺得非常實用。作者強調瞭在實際部署之前，通過仿真來驗證控製算法的有效性和係統的穩定性。書中提供瞭一些關於如何構建仿真環境、如何進行模型驗證的建議，這對於減少實際調試成本、提高項目成功率具有重要意義。 總的來說，這本書的內容非常係統、全麵，而且具有很強的實踐指導性。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，還能夠幫助讀者理解如何在實際工程中應用這些技術，解決復雜的問題。 這本書的語言風格比較嚴謹，但又不失可讀性。作者在解釋復雜的概念時，會盡量使用形象的比喻和生動的例子，讓讀者更容易理解。同時，書中引用瞭大量的國內外最新研究成果和實際工程案例，這使得本書的內容具有很高的參考價值。 從排版和裝幀上看，這本書也做得相當不錯。紙張質量很好，印刷清晰，圖片和圖錶都色彩鮮艷，易於辨認。整體而言，這是一本非常值得購買和閱讀的專業書籍。 我特彆喜歡書中對“智能優化算法”的應用介紹。除瞭傳統的遺傳算法和粒子群算法，書中還詳細介紹瞭深度強化學習（DRL）在機器人控製、路徑規劃等領域的應用。我之前對DRL一直很感興趣，但苦於沒有閤適的入門材料，這本書的齣現恰好彌補瞭這一空白。 這本書的價值不僅僅在於其技術內容的深度，更在於其思維的啓發性。它鼓勵讀者跳齣固有的思維模式，從更廣闊的視角來審視智能檢測與控製技術的發展。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，我正處在一個項目瓶頸期，需要對一個復雜的工業流程進行實時監測和精細化控製。我嘗試瞭很多方法，但總覺得在“精準度”和“效率”上存在不足。這本書的名字——“智能檢測與控製技術”，正好戳中瞭我的痛點。 閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一種“頓悟”。在“智能檢測”的部分，作者並沒有直接給齣各種傳感器技術的優缺點，而是從“信息獲取的本質”齣發，深入剖析瞭如何通過多源異構數據的融閤，來提升檢測的準確性和魯棒性。我特彆對書中關於“貝葉斯推理”在傳感器融閤中的應用感到驚嘆，它讓我明白如何利用概率模型來處理不確定信息，並做齣最優的判斷。 在“智能控製”方麵，本書的視角非常獨特。它並沒有止步於傳統的模型反饋，而是深入探討瞭“基於行為的學習”和“意圖識彆”在控製係統中的應用。我被書中關於“模仿學習”的章節所吸引，它詳細闡述瞭如何讓控製係統通過觀察專傢的行為來學習，並最終能夠自主地完成復雜的任務。這對我解決如何讓一個機器人手臂實現精細化操作的問題，提供瞭非常直接的解決方案。 令我驚喜的是，本書在講解技術的同時，也高度重視“用戶體驗”和“可解釋性”。作者在書中反復強調，智能係統不應該隻是冰冷的機器，而應該能夠理解用戶的意圖，並提供清晰、易懂的反饋。這種以人為本的設計理念，讓我深受啓發。 而且，本書的語言風格非常簡潔、專業，但又不失生動。即使是對於一些復雜的數學公式和控製算法，作者都能夠用非常清晰的邏輯和直觀的圖示進行闡述。這使得本書的可讀性非常高。 我還需要提及的是，本書對“係統魯棒性”和“安全保障”的深入討論，在工業應用中至關重要。作者在書中詳細介紹瞭如何通過各種技術手段，來提高控製係統的可靠性，並應對各種潛在的故障和風險。 總而言之，這本書是一本非常全麵、深入、實用的著作。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，還能夠幫助讀者培養一種麵嚮實際工程問題的創新思維。 這本書的插圖和圖錶都非常專業、清晰，有助於理解抽象的理論。 我個人認為，這本書的內容，對於提升實際工程項目的智能化水平，具有非常重要的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我帶著一種審視的態度，畢竟“智能檢測與控製技術”這個領域，知識更新迭代的速度非常快，我擔心這本書的內容會有些陳舊。然而，翻開書頁後，我的顧慮很快就打消瞭。 這本書在“智能檢測”部分，並沒有僅僅停留在對傳統傳感器的介紹，而是深入探討瞭如何利用人工智能技術來提升檢測的智能化水平。書中詳細講解瞭如何使用機器學習算法，例如，支持嚮量機、決策樹、集成學習等，來對傳感器數據進行分類、識彆和預測。我特彆對書中關於“異常檢測”的章節印象深刻，它詳細介紹瞭如何利用統計模型和機器學習方法，來發現係統運行中的異常情況，這對於我正在進行的一個設備故障預警項目，非常有參考價值。 在“智能控製”方麵，本書的講解更是讓我耳目一新。書中不僅介紹瞭PID、模糊控製、神經網絡控製等經典控製方法，還深入探討瞭如何將強化學習等先進的AI技術應用於復雜的控製問題。我被書中關於“基於深度強化學習的自適應路徑規劃”的案例所吸引，它詳細闡述瞭如何通過訓練一個深度神經網絡，讓機器人能夠在未知環境中自主地規劃齣最優路徑，這讓我看到瞭解決我工作中一個難題的可能性。 令我贊賞的是，本書在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤。書中提供瞭大量的工程實例，涵蓋瞭工業自動化、智能交通、航空航天等多個領域。這些案例不僅生動地展示瞭各項技術的應用效果，還為讀者提供瞭寶貴的實踐經驗。 而且，本書的語言風格非常細膩、生動。即使是對於一些復雜的數學公式和算法，作者也盡量用通俗易懂的語言進行解釋，並配以形象的比喻和類比。這使得本書的可讀性非常高，即使是初學者也能輕鬆理解。 我還需要提及的是，本書在“係統集成與優化”方麵也提供瞭很多有價值的建議。在實際的工程項目中，如何將不同的檢測和控製模塊有效地集成起來，並對其進行優化，往往是項目成功的關鍵。本書在這方麵給齣瞭詳細的指導，讓我受益匪淺。 此外，本書還對“人機協同”和“可解釋性AI”等前沿話題進行瞭探討，這讓我對未來智能檢測與控製技術的發展有瞭更深入的認識。 總而言之，這本書是一本非常齣色、內容豐富、理論與實踐兼備的專業書籍。它不僅能夠幫助讀者掌握智能檢測與控製的核心技術，還能夠激發讀者對這個領域的深入探索。 我個人覺得，這本書的裝幀設計也很精美，紙張質量上乘，印刷清晰。 這本書的內容，對於提升實際工程項目的效率和質量，具有非常直接的幫助。