传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

应用：

1、传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。

2、在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或状态，并使产品达到的质量。

3、在基础学科研究中，传感器更具有突出的地位。现代科学技术的发展，进入了许多新领域：例如在宏观上要观察上千光年的茫茫宇宙，微观上要观察小到fm的粒子世界，纵向上要观察长达数十万年的天体演化，短到 s的瞬间反应。

扩展资料：

传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333431353238件、色敏元件和味敏元件等类。

敏感元件直接感受被测量，并输出与被测量有确定关系的物理量信号；转换元件将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号；变换电路负责对转换元件输出的电信号进行放大调制；转换元件和变换电路一般还需要辅助电源供电。

传感器中的电阻应变片具有金属的应变效应，即在外力作用下产生机械形变，从而使电阻值随之发生相应的变化。电阻应变片主要有金属和半导体两类，金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高（通常是丝式、箔式的几十倍）、横向效应小等优点。

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本书以介绍传感器应用中所必需的基本技术和技能为目标，系统讲解了传感器技术的基本理论，详细阐述了各类传感器的工作原理、基本结构和测量电路，并给出了具体应用实例。全书共分十章，第1章介绍传感器的基本概念、数学模型、提高性能的措施和标定技术；第2章至第4章介绍传统的电阻、电容和电感式传感器；第5章至第7章介绍压电式、热电式和磁敏式传感器的结构、工作原理及其应用等；第8章和第9章介绍光电式传感器和光纤传感器的原理、特点、应用和发展前景；第10章为实验。作者2003年编写的《传感器技术》版出版后，深受广大师生的欢迎，获得西南交通大学教材奖，在全国一直不衰。随着传感器技术的发展以及作者近年在传感器及检测技术方面的科研经历和教学经验的丰富，作者对本书的内容进行了大量的更新和补充，使得该书内容更加新颖和实用。本书适合作为大专院校电气及电子类专业学生的教材以及教学参考书，也可供传感器专业的相关技术人员阅读和参考。
目录
绪论
第1章　传感器技术基础
　1．1　传感器的基本概念
　1．2　传感器的静态数学模型及其基本特性指标
　1．3　传感器的动态数学模型及其动态特性指标
　1．4　改善传感器性能的技术途径
　1．5　传感器的标定与校准
第2章　电阻式传感器
　2．1　电位器式传感器
　2．2　电阻应变计的原理及特性
　2．3　测量电路及电阻应变仪
　2．4　电阻应变式传感器的应用
第3章　电容式传感器
　3．1　电容式传感器的工作原理和结构
　3．2　电容式传感器的测量电路
　3．3　电容式传感器的应用
第4章　电感式传感器
　4．1　自感式传感器
　4．2　互感式传感器
　4．3　电涡流式传感器
　4．4　电感式接近传感器
第5章　压电式传感器
　5．1　压电效应和压电材料
　5．2　压电式传感器的等效电路和测量电路
　5．3　压电式传感器的应用
　5．4　超声波传感器
第6章　热电式传感器
　6．1　热电阻
　6．2　热敏电阻
　6．3　热电偶
　6．4　PN结型温度传感器
第7章　磁敏式传感器
　7．1　霍尔传感器
　7．2　磁敏电阻器
　7．3　磁敏二极管和磁敏三极管
第8章　光电式传感器
　8．1　光电效应
　8．2　基于外光电效应的光电器件
　8．3　基于内光电效应的光电器件
　8．4　新型光电传感器
　8．5　光电式传感器的应用
　8．6　光固态图像传感器
第9章　光纤传感器
　9．1　光纤传感器基础
　9．2　光纤传感器的调制技术
　9．3　光纤传感器应用举例
第10章　实验
　实验1　电位器式传感器及对接触线抬升量的测量
　实验2　电阻应变式传感器及电阻应变仪的原理和使用
　实验3　电涡流位移传感器的原理及其静态标定方法
　实验4　热电式传感器的温度自动控制实验(半自拟)
　实验5　光纤高低电压隔离信号传输实验
　实验6　光电报警实验(半自拟)
　实验7　热释电红外传感器探测人体(半自拟)
　实验8　光电式传感器测速实验(半自拟)

第1章 传感器概述
1．1?基本概念
1．2?传感器的一般特性
1．3?传感器的标定和校准
1．4?传感器选择的一般原则
习题
第2章?应变式传感器
2．1?工作原理
2．2?电阻应变片特性
2．3?电阻应变片的测量电路
2．4?应变式传感器应用
习题
第3章?电感式传感器
3．1?变磁阻式传感器
3．2?互感式传感器
3．3?电涡流式传感器
习题
第4章?电容式传感器
4．1?电容式传感器的工作原理和结构
4．2?电容式传感器的灵敏度及非线性
4．3?电容式传感器的特点及应用中存在的问题
4．4?电容式传感器的测量电路
4．5?电容式传感器的应用
习题
第5章?压电式传感器
5．1?压电效应及压电材料
5．2?压电式传感器的等效电路
5．3?压电式传感器的测量电路
5．4?压电式传感器的应用
习题
第6章?磁敏式传感器
6．1?磁电感应式传感器
6．2?霍尔传感器
6．3?磁敏电阻器
6．4?磁敏式传感器的应用
习题
第7章?热电式传感器
7．1?热电偶
7．2?热电阻传感器
7．3?热敏电阻
7．4?集成温度传感器
7．5?热电式传感器的应用
习题
第8章?光电式传感器
8．1?光电器件
8．2?光纤传感器
8．3?红外传感器
习题
第9章?超声波传感器
9．1?超声波及其性质
9．2?超声波发生法与振动因子的设计
9．3?超声波传感器的结构
9．4?超声波传感器的基本电路
9．5?超声波传感器的应用
习题
第10章?半导体传感器
10．1?半导体气敏传感器
10．2?湿敏传感器
10．3?色敏传感器
10．4?半导体传感器的应用
习题
第11章?检测技术基础
11．1?测量技术
11．2?测量数据的估计和处理
11．3?测量系统
习题
第12章?虚拟仪器技术
12．1?LabVIEW软件的特点
12．2?LabVIEW虚拟仪器的创建方法
12．3?LabVIEW 和Multisim软件的联合
习题
第13章?小型称重系统的设计
13．1?设计任务
13．2?测量电路原理与设计
13．3?LabVIEW虚拟仪器设计
13．4?将Multisim导入LabVIEW
习题
第14章?铂热电阻温度测量系统的设计
14．1?设计任务
14．2?电路设计
14．3?LabVIEW虚拟仪器设计
14．4?将Multisim导入LabVIEW
习题
第15章?热电偶温度测量系统的设计
15．1?设计任务
15．2?电路原理与设计
15．3?LabVIEW虚拟仪器设计
15．4?将Multisim导入LabVIEW
习题
第16章?位移测量系统的设计
16．1?设计要求
16．2?电路原理与设计
16．3?LabVIEW显示模块设计
16．4?将Multisim导入LabVIEW
16．5?硬件验证与数据采集卡的应用
习题?
第17章?转速测量系统的设计
17．1?设计任务
17．2?电路原理与设计
17．3?LabVIEW频率计的设计
习题
第18章?检测系统的抗干扰设计
18．1?概述
18．2?电源电路的抗干扰设计
18．3?处理器（计算机）部分的抗干扰设计
18．4?数字电路的抗干扰设计
18．5?模拟电路的抗干扰设计
18．6?信号传输回路的抗干扰措施
18．7?接地
18．8?滤波、去耦及屏蔽
18．9?静电及其防护

各种自动化智能化测控系统和设备中都安装着大量不同种类的传感器，它们产生的大量数据中包含着丰富的信息。王祁编写的《传感器信息处理及应用》介绍如何利用智能理论和方法处理传感器信息并揭示系统的内在规律，包括人工神经网络、盲源分离、支持向量机、主成分分析、粒子群优化算法、小波熵、粗糙集、相关向量机、数据挖掘等理论方法，以及应用这些理论方法对传感器信息进行处理的实例；如何利用信息处理方法对传感器进行故障诊断和数据重构；介绍自确认传感器原理及其信息处理方法；传感器的信息融合及应用、无线传感器网络中的信息处理技术。本书还介绍多种的信息处理方法及其在传感器信息处理中的应用。注重理论联系实际，应用实例均取材于作者的科研项目和国内外的研究成果。本书各章独立，读者可根据需要选读。 《传感器信息处理及应用》可作为电子信息、自动化、仪器科学与技术等专业的硕士生、博士生的教学用书，也可供相关领域的科研人员、工程技术人员参考。
目录
前言
第1章 绪论
1.1 概述
1.1.1 传感器与信息处理技术
1.1.2 传感器数据处理与信息处理
1.1.3 传感器信息处理的发展
1.2 传感器数据处理
1.2.1 数字滤波
1.2.2 非线性校正
1.2.3 温度补偿
1.2.4 传感器误差处理
1.3 传感器信息处理
1.3.1 传感器信息处理的目的
1.3.2 多传感器系统中检测数据的特点
1.3.3 本书的研究内容
参考文献
第2章 基于智能理论的传感器信息处理
2.1 基于盲源分离理论的传感器信息处理
2.1.1 盲源分离基本理论
2.1.2 在传感器信息处理中的应用实例
2.2 基于支持向量机的传感器信息处理
2.2.1 SVM基本原理
2.2.2 多分类支持向量机
2.2.3 SVM模型参数选择
2.2.4 小二乘支持向量回归原理
2.2.5 支持向量机在传感器信息处理中的应用实例
2.3 基于粒子群优化算法的传感器信息处理
2.3.1 PSO基本原理
2.3.2 PSO的改进算法
2.3.3 粒子群优化算法在传感器信息处理中的应用实例
2.4 基于小波熵理论的传感器信息处理
2.4.1 小波分析基础
2.4.2 小波熵基本原理
2.4.3 小波熵在传感器信息处理中的应用实例
2.5 基于粗糙集理论的传感器信息处理
2.5.1 粗糙集理论基本概念
2.5.2 粗糙集约简概念
2.5.3 常用属性约简算法分析
2.5.4 粗糙集理论在试车台系统故障诊断中的应用
2.6 基于相关向量机的传感器信息处理
2.6.1 RVM基本原理
2.6.2 RVM决策函数复杂度分析
2.6.3 RVM与SVM性能比较
2.6.4 相关向量机在传感器信息处理中的应用实例
2.7 数据挖掘技术在多传感器信息处理系统中的应用
2.7.1 数据挖掘的概念
2.7.2 数据挖掘技术的功能
2.7.3 基于分类和预测的数据挖掘技术在多传感器系统中的应用
2.7.4 基于关联准则的数据挖掘技术在多传感器系统中的应用
2.7.5 基于聚类分析的数据挖掘技术在多传感器系统中的应用
2.7.6 基于时间序列分析的数据挖掘技术在多传感器系统中的应用
参考文献
第3章 基于神经网络的传感器信息处理
3.1 人工神经网络
3.1.1 神经网络概述
3.1.2 基本结构
3.2 BP神经网络
3.2.1 BP神经元模型
3.2.2 BP学习算法
3.3 RBF神经网络
3.3.1 RBF神经网络的结构
3.3.2 RBF神经网络的映射关系
3.3.3 RBF网络训练的准则和常用算法
3.3.4 RBF神经网络与BP神经网络的比较
3.4 SOM神经网络
3.4.1 Kohonen自组织映射网络结构
3.4.2 Kohonen自组织映射算法
3.5 模糊神经网络
3.5.1 模糊神经网络简介
3.5.2 模糊神经网络实例
3.6 遗传神经网络
3.6.1 遗传神经网络简介
3.6.2 遗传神经网络实例
3.7 小波神经网络
3.7.1 小波神经网络简介
3.7.2 小波神经网络实例
3.8灰色神经网络
3.8.1 灰色神经网络简介
3.8.2 灰色神经网络实例
3.9基于人工神经网络的传感器信息处理
3.9.1 BP网络用于多种气体分类
3.9.2 应用RBF神经网络对混合气体浓度进行定量测量
3.9.3 组合PCA与BP网络混合气体浓度测量
3.9.4 基于RBF神经网络时间序列预测器的传感器故障诊断
参考文献
第4章 传感器信息融合
4.1 概述
4.1.1 传感器融合技术的产生和发展
4.1.2 传感器融合的概念
4.1.3 传感器融合的特点
4.1.4 传感器融合的应用
4.2 传感器信息融合系统的结构
4.2.1 信息融合的层次结构
4.2.2 信息融合的体系结构
4.2.3 传感器信息融合的算法
4.3 基于贝叶斯理论的传感器信息融合
4.3.1 贝叶斯条件概率公式
4.3.2 基于贝叶斯理论的传感器信息融合
4.3.3 贝叶斯方法在信息融合中的应用实例
4.4 基于D—S理论的传感器信息融合
4.4.1 D—S证据理论
4.4.2 基于D—s证据理论的信息融合
4.4.3 基于D—S证据理论信息融合的应用实例
4.5 基于模糊集理论的传感器信息融合
4.5.1 模糊集理论简介
4.5.2 基于模糊集理论的传感器信息融合
4.5.3 基于模糊理论进行多传感器信息融合的环境监测系统一
4.6 基于人工神经网络的传感器信息融合
4.6.1 人工神经网络与传感器信息融合
4.6.2 基于人工神经网络的传感器信息融合方法
4.6.3 基于人工神经网络的传感器信息融合实例
参考文献
第5章 传感器故障诊断及数据恢复
5.1 概述
5.1.1 传感器故障诊断及数据恢复的意义
5.1.2 传感器故障特性分析
5.1.3 诊断方法综述
5.1.4 内容简介
5.2 基于数学模型的诊断方法
5.2.1 基于观测器的诊断方法
5.2.2 基于滤波器的诊断方法
5.3 基于PCA的故障诊断与数据重构方法
5.3.1 前言
5.3.2 PCA简介
5.3.3 基于PCA的诊断模型
5.3.4 故障诊断算法仿真验证
5.3.5 基于PCA的传感器故障诊断新技术
5.4 基于神经网络的故障诊断与重构方法
5.4.1 人工神经网络传感器故障诊断原理
5.4.2 神经网络时间序列预测器设计
5.4.3 基于Elman人工神经网络的故障数据重构
5.5 基于模式识别的诊断方法研究
5.5.1 模式识别基本原理
5.5.2 基于模式识别的传感器故障诊断原理
5.5.3 基于小波包分解的传感器故障特征提取
5.5.4 基于神经网络的传感器模式分类
5.5.5 基于减法聚类的传感器新型故障辨识
5.5.6 故障诊断算法仿真验证
参考文献
第6章 自确认传感器
6.1 概述
6.2 自确认传感器原理
6.2.1 有关概念
6.2.2 输出参数
6.2.3 研究内容
6.3 自确认传感器的结构
6.3.1 PC机+数据采集卡
6.3.2 固定结构的硬件平台
6.3.3 基于可编程硬件的通用硬件平台的开发
6.4 自确认传感器算法
6.4.1 自确认传感器故障诊断和信号恢复算法
6.4.2 自确认参数计算方法
6.5 自确认传感器举例
6.5.1 自确认溶解氧传感器
6.5.2 自确认差压流量计”
6.6 自确认压力传感器
6.6.1 结构设计
6.6.2 故障检测方法
6.6.3 故障诊断方法
6.6.4 自确认参数计算方法
6.6.5 试验系统设计及试验
6.7 多功能自确认传感器
6.7.1 概念及其功能模型
6.7.2 特征
6.7.3 关键技术
6.7.4 发展方向
6.7.5 基于RVM的多功能自确认水质检测传感器
参考文献
第7章 无线传感器网络信息处理技术
7.1 概述
7.1.1 无线传感器网络介绍
7.1.2 主要研究内容
7.2 无线传感器网络协同信息处理技术
7.2.1 基于移动汇聚节点组织策略的无线传感器网络协同信息获取
7.2.2 基于动态联盟的无线传感器网络协同方法
7.3 无线传感器网络数据融合技术
7.3.1 基于路由的无线传感器网络数据融合
7.3.2 基于统计特性的分布卡尔曼滤波在无线传感器网络数据融合中的应用
7.3.3 基于组播树的无线传感器网络数据融合技术
7.3.4 基于时间序列预测的无线传感器网络信息融合
7.4 无线传感器网络数据压缩
7.4.1 基于排序编码的无线传感器网络数据压缩
7.4.2 基于管道的无线传感器网络数据压缩
7.4.3 基于分布式数据压缩算法在无线传感器网络中的应用
7.4.4 压缩传感思想与网络化信息获取
7.5 无线传感器网络安全性
7.5.1 基于数据保密性的数据融合安全方案
7.5.2 基于数据完整性的数据融合安全方案
7.6 智能无线传感器网络监测系统及信息处理技术
7.6.1 无线传感器网络协同智能交通系统
7.6.2 建筑结构无线传感器网络健康监测系统及信息处理技术
7.6.3 农业灌区无线传感器网络监测系统及信息处理技术
7.6.4 基于无线传感器网络的多机器人声源目标协作搜寻系统

pulsotronic感应传感器9906-1100

pulsotronic感应传感器9906-1100

1.公司是做什么的？

    我们公司主要是做德国、意大利等欧洲国家的工业控制产品，比如机电设备、五金工具、泵阀、电机驱动、仪器仪表、机床辅件等，在德国有专业的采购公司，以德国本土公司的名义向原厂家采购。

2. 公司的产品是正品吗？原装的吗？可以提供什么资料呢？

   我们公司是通过德国公司在欧洲当地向原厂家采购的，货都是厂家发出的，可以提供厂家的出厂发货单，更可以提供上海海关的报关单。

3.可以提供原产地证明吗？

  您好，原产地证明可以提供，但是要收费的，具体收费金额以厂家账单而定；因为原产地证明是厂家向当地工商局、公证机构及当地政府相关单位办理的，具法律效益的签章文件。

4.当涉及公司是否有证、品牌授权等的问题。

  明确告知客户没有授权书，我们只是贸易经销商。

5.货期多久？有没有现货？

  大多数产品都是期货，没有现货；我们会根据您的订单产品及数量及时向原厂家在国外采购并进口到国内的。一般的货期是6-8周；

6.公司是安排的空运还是海运？

  我们都是空运的，公司的产品是在德国拼单发货的，每周从德国安排一次航班。

7.能不能加快货期啊，我们有点急，货期太长了!

  您好，是这样的，产品是有一定的生产周期的，如果厂家有库存现货的话，我们可以帮您单独安排快递DHL发货，只需增加一定的空运费就行的。