汽车用传感器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:董 辉编

出品人:

页数:331

译者:

出版时间:2000-7

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787810457101

丛书系列:

图书标签:

• 汽车传感器
• 汽车电子
• 传感器技术
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• 自动驾驶
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• 汽车电子系统

现代农业机械的精准控制与发展趋势 图书简介 本书深入探讨了当代农业机械在实现高效、精准作业过程中所依赖的核心技术——传感器应用、数据分析与自动化控制系统的集成。本书旨在为农业工程、机械设计、自动化技术领域的专业人士、研究人员以及对智慧农业感兴趣的读者，提供一个全面而深入的视角，理解如何通过先进技术提升农业生产力的理论基础和实践路径。 第一部分：农业机械化的高级阶段与挑战 第一章：全球农业发展背景与机械化升级需求 本章首先概述了当前全球人口增长、气候变化以及对粮食安全日益增长的需求对农业生产提出的严峻挑战。传统农业模式在资源利用效率、环境负荷控制方面已显现瓶颈。农业机械化正从单纯的“替代人力”阶段，迈向“精准决策与自适应作业”的高级阶段。重点分析了实现这一升级所面临的关键技术瓶颈，包括环境异质性数据获取的准确性、复杂工况下的系统可靠性以及人机交互的智能化水平。 第二章：精准农业与智能农机的基本概念框架 精准农业（Precision Agriculture, PA）的核心在于“在正确的时间、正确的地点，施加正确量的投入”。本章构建了支撑精准农业的理论框架，详细阐述了变量投入（Variable Rate Application, VRA）的原理与实施步骤。在此基础上，引入智能农机（Smart Farm Machinery）的概念，将其定义为集成了传感、定位、决策与执行功能的复杂集成系统。讨论了系统集成的重要性，即如何将地理信息系统（GIS）、全球导航卫星系统（GNSS）与农机作业平台有机结合。 第二部分：农业环境与作业参数的实时感知技术 第三章：土壤与作物状态的非接触式环境感知 农业作业的精确性首先依赖于对作业对象（土壤、作物）状态的准确感知。本章专注于非接触式传感技术在田间数据的获取应用。 光谱分析技术在作物健康监测中的应用： 详细介绍了可见光（VIS）、近红外（NIR）和短波红外（SWIR）光谱在评估作物叶绿素含量、氮素水平、水分胁迫和病虫害早期识别中的原理与实践。讨论了多光谱成像（Multispectral Imaging）与高光谱成像（Hyperspectral Imaging）的传感器选择、数据预处理（如大气校正和辐射定标）方法。 热成像技术与水分胁迫评估： 分析了利用作物冠层温度与环境温度的差异，通过热成像技术实时监测作物蒸腾作用和水分状态的有效性，尤其在灌溉决策中的应用。 激光雷达（LiDAR）在三维结构测量中的应用： 探讨了如何利用LiDAR技术构建农田地貌的三维模型（用于坡度分析、水土流失风险评估）以及对作物冠层高度、生物量（Biomass Estimation）的精准测量。 第四章：作业过程中的关键物理量实时测量 本章聚焦于作业过程中直接影响投入效率和作业质量的物理参数的实时测量。 土壤物理性质的在轨测量方法： 阐述了用于测量土壤容重、质地、硬度的动态传感器技术，如：基于探针或电磁感应的土壤导电率（EC）测量仪，用于评估土壤盐分和水分分布的原理。 流体与颗粒物计量系统： 深入分析了用于变量施肥和喷药的流量计、压力传感器以及颗粒物计数器的精度校准与实时反馈控制机制。重点讨论了如何应对高粘度液体和不同粒径固体的测量挑战。 姿态、运动与定位系统的高精度集成： 详述了惯性测量单元（IMU）在补偿农机颠簸和姿态变化对作业精度的影响中的作用，并结合RTK-GNSS技术，确保作业路径的厘米级精度。 第三部分：数据处理、决策支持与自适应控制 第五章：田间异构数据的融合与分析 收集到的大量异构数据（光谱图像、点云数据、土壤EC数据、GPS轨迹等）必须经过有效的处理才能转化为决策信息。本章详细介绍了数据融合技术和空间统计学方法。 空间插值与数据校正： 讨论了克里金法（Kriging）、反距离加权（IDW）等空间插值技术在生成连续性农田管理图层中的应用。 机器学习在特征提取中的应用： 阐述了如何利用深度学习模型（如卷积神经网络 CNN）从高维光谱数据中自动识别病害、杂草类型或作物营养缺乏的特征，提高决策的智能化水平。 田间变异性分析： 强调了空间统计学在量化田间管理单元（Management Zones）异质性，为变量处方图的生成提供科学依据。 第六章：变量投入决策系统与控制算法 决策是连接“感知”与“执行”的桥梁。本章核心关注如何将处理后的数据转化为农机可以直接执行的指令。 处方图（Prescription Map）的生成与优化： 讲解了基于产量数据、土壤基础数据和实时环境数据构建不同投入需求的数字处方图的方法论。 闭环与开环控制架构： 区分了开环（基于预设地图）和闭环（基于实时反馈）的变量投入控制系统。重点分析了比例-积分-微分（PID）控制器在维持喷洒压力、施肥速率稳定方面的优化设计。 路径规划与避障系统： 介绍了农机自主导航中路径跟踪算法（如横向误差校正算法）和基于超声波、视觉系统的近距离避障逻辑，以确保复杂田块作业的连续性和安全性。 第四部分：未来展望与系统集成化趋势 第七章：物联网（IoT）在农机管理中的角色 本章探讨了农业物联网的架构如何支撑远程监控、预测性维护和农机群协同作业。分析了数据安全、边缘计算在降低实时数据传输延迟中的重要作用。 第八章：人机协作与农业自动化伦理 随着自动化程度的提高，人机协作的模式将成为主流。本章讨论了用户界面（HMI）的设计原则，确保操作员能有效监督和干预复杂的自动化系统。同时，探讨了数据所有权、算法偏见和技术可及性等与农业自动化发展相关的社会伦理问题。 结语：迈向全生命周期的智能农机生态系统 总结了当前技术集成的前沿方向，展望了未来农机系统将如何实现从播种到收获的全生命周期数据贯通与自主决策，最终构建一个高度自适应、资源利用效率最大化的未来农业生态系统。 --- 目标读者对象 本书内容涵盖了从电磁学基础、信号处理到高级统计建模的多个学科交叉点，特别适合以下群体： 1. 农业机械化与自动化专业的本科高年级学生及研究生。 2. 从事智慧农业装备研发、系统集成和算法优化的工程师。 3. 农业技术推广部门和农场管理人员，需要了解前沿技术以指导生产决策的专业人士。 4. 对精准农业技术感兴趣的跨学科研究人员。

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阅读完《汽车用传感器》后，最大的感受是“系统性”和“前瞻性”的完美结合。这本书的结构安排非常巧妙，它不是按照传感器种类来划分章节，而是按照“感知目标”来组织的，比如“环境感知”、“动力总成控制感知”、“底盘动态感知”等。这种组织方式极大地帮助我建立起一个完整的汽车电子感知网络地图。书中对一些关键传感器的“寿命预测”和“冗余设计”的讨论，尤其引人深思。作者分析了如何在不同层级的系统中使用不同精度的传感器，以实现成本效益和安全性的最佳平衡。例如，在某些安全关键系统中，如何利用多个不同原理的传感器（如光电和超声波）进行交叉验证，以应对单一传感器的突发性失效，这在书中有非常清晰的逻辑推演。而且，书中不仅关注当下主流技术，还对未来可能普及的固态激光雷达和基于AI视觉的传感器融合技术进行了富有洞察力的探讨，让我能提前预判未来汽车技术的发展方向。这本书的阅读体验非常高级，它不是教你如何拧螺丝，而是教你如何构建和理解一个能自我感知、自我优化的复杂机器，对于从事汽车电子集成和系统架构设计的人员来说，这本书的价值无可估量。

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我是一名汽车爱好者，尤其热衷于挖掘车辆的隐藏功能和改装潜力，过去我经常在论坛上看一些零散的资料，但总觉得不成体系，也缺乏权威性。在无意中发现了这本《汽车用传感器》，我简直像是发现了宝藏。这本书的价值在于，它用一种非常严谨但又不会让人望而却步的语言，解释了那些我们日常驾驶中“感觉不到”的技术是如何工作的。比如，书中对曲轴位置传感器（CKP）的解析，不仅仅停留在霍尔效应或磁阻原理，而是深入探讨了在高速运转时，如何通过提高采样率和引入数字滤波算法，来精确锁定上止点（TDC），这直接关系到发动机的点火时机和动力输出的平顺性。此外，书中对于某些被动式传感器（如氧传感器）的工作阈值和动态响应时间进行了详尽的参数对比，这对于我进行ECU刷写和性能调校时，决定是否需要升级原厂硬件，提供了坚实的理论依据。这本书让我明白了，汽车的每一个“智能”反应背后，都有着复杂而精密的传感器网络在支撑，它让我对汽车的工程美学有了更深层次的欣赏。它不仅仅是给专业人士看的，也绝对是给每一个想深入了解自己座驾核心技术的发烧友准备的宝典。

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我是一个刚从汽车工程专业毕业不久的新鲜人，手里攒了点钱，就是想给自己配一套真正能跟上时代步伐的专业参考资料，毕竟学校里的教材更新速度实在跟不上汽车技术日新月异的步伐。在众多厚重的专业书籍中，《汽车用传感器》这本书的装帧和排版意外地吸引了我——它给我的感觉更像是一本高端的行业内参，而不是传统的教科书。最让我惊喜的是，它对“智能”二字的诠释非常到位。书中花了大量篇幅介绍环境光传感器、雨量传感器这些看似“小角色”，如何通过精妙的算法集成到车辆的主动安全和舒适性控制系统中去。作者对于如何利用大数据和机器学习优化传感器数据的处理逻辑这一块的论述，体现了极高的前瞻性。例如，书中详细分析了某个特定压力传感器，在极端低温环境下，其输出值的线性度会发生微小变化，而传统诊断工具往往忽略这一点，但这本书却指出了厂家是如何通过软件补偿曲线来弥补这一物理局限的。这种对细节的关注和对前沿技术的捕捉，让我感觉自己不仅仅是在学习“测量”，而是在学习如何“构建”下一代汽车的感知系统。对我这个希望未来能从事汽车电子系统开发的年轻人来说，这本书提供的知识体系是扎实且极具前瞻性的，它拓宽了我的视野，让我明白传感器远不止是简单的输入设备。

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说实话，我原本对专门出一本书讲“传感器”这件事持保留态度的，毕竟在很多维修手册里，传感器无非是“更换”或者“测量电阻/电压”的代名词。然而，这本《汽车用传感器》彻底改变了我的看法，它将这个看似基础的部件提升到了一个全新的维度。这本书的叙事风格极其流畅，充满了对技术演进历程的深刻洞察。它不是简单地罗列不同类型的传感器，而是通过对比和历史回顾，展示了从传统的机械式传感器向MEMS（微机电系统）传感器过渡的必然性，以及这种转变对整车性能和可靠性带来的巨大提升。我尤其喜欢其中关于“失效模式分析”的部分，作者没有回避传感器失效的复杂性，而是详细剖析了机械疲劳、化学腐蚀、以及电磁干扰（EMI）对信号完整性的破坏路径。书中用了很多图表来展示不同故障模式下的信号波形对比，这对于我们这些需要进行深度故障排查的技术人员来说，是无价之宝。它教会我如何从“数据噪音”中识别出真正的系统性问题，而不是被表面的故障码所误导。这本书的深度和广度，远超出了一个普通工具书的范畴，更像是一本关于汽车感知系统哲学的精妙著作，让我对电子电气架构的理解上升了一个台阶。

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这本关于汽车用传感器的新书，对我这个汽车维修行业的“老兵”来说，简直像是一场及时雨。我原以为自己对汽车电子系统已经了如指掌，毕竟这些年大大小小的故障都处理过不少，但翻开这本书的前几页，我就发现自己知识库里存在着不少“盲区”。它没有像我之前看过的那些技术手册那样，上来就堆砌枯燥的理论公式，而是非常巧妙地从实际应用场景切入，比如针对某个特定车型在不同工况下传感器信号漂移的问题，作者会先描述现象，再层层剥茧地分析是哪个环节的传感器出了问题，以及为什么会发生。特别值得称赞的是，书中对一些新兴的传感器技术，例如用于ADAS（高级驾驶辅助系统）的毫米波雷达和激光雷达的原理讲解，非常深入且易于理解。作者似乎深谙一线技术人员的困惑，讲解时不仅涉及了物理原理，还详细阐述了这些信号如何被ECU（电子控制单元）解读和修正，以及在诊断故障码时，我们应该如何逆向思维去判断传感器的真实状态。这本书的图文并茂，插图清晰地展示了传感器的内部结构和安装位置，这对我日常工作中快速定位和更换故障部件提供了极大的帮助。如果说硬要挑剔一点，可能有些关于CAN总线通讯协议的章节，对于初学者来说需要多看几遍才能完全消化，但总的来说，它无疑是一本极具实践指导价值的工具书，彻底颠覆了我对“传感器”这一概念的旧有认知，让我的诊断能力得到了质的飞跃。

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