本書編寫以物理參數(shù)檢測為主線，以傳感器敏感機理為輔線，闡述了溫度檢測、壓力檢測、流量檢測、相對位移檢測、速度加速度檢測、力和力矩檢測的敏感機理、變換電路以及測量的特點和適用的條件，以及智能傳感的關(guān)鍵技術(shù)和智能檢測的發(fā)展等。本書針對北航自動化學(xué)院本科傳感器和檢測類知識寬口徑教學(xué)需求編寫。
這本書有13章。首先，建立了半浮式空間機械臂的動力學(xué)模型。然后，開發(fā)了幾種先進(jìn)的控制方法，包括神經(jīng)自適應(yīng)狀態(tài)反饋控制、神經(jīng)自適應(yīng)輸出反饋控制、基于有限時間擾動觀測器的類pd控制、有限時間自適應(yīng)積分滑�？刂�、有限時間神經(jīng)自適應(yīng)控制、基于固定時間擾動觀測器的類pd控制、固定時間自適應(yīng)積分滑模控制、固定時間神經(jīng)自適應(yīng)控制、以
以LABVIEW系統(tǒng)和ELVIS實驗系統(tǒng)作為教學(xué)實驗、教學(xué)仿真的平臺，支撐課程的項目化教學(xué)，將教學(xué)內(nèi)容和知識點體現(xiàn)在項目的實驗實踐中，實現(xiàn)知識在學(xué)中做，在做中學(xué)的目的。內(nèi)容包括檢測與控制基本概念及應(yīng)用技術(shù)。充分體現(xiàn)檢測技術(shù)與控制技術(shù)的一些最新成果，將視頻信號檢測與處理，視覺識別與控制等一些現(xiàn)代技術(shù)應(yīng)用成果引入課程，并加
本書系統(tǒng)介紹了工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)安全的相關(guān)知識，涵蓋工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)概述、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的安全風(fēng)險、SCADA系統(tǒng)安全分析、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)協(xié)議安全性分析、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)漏洞分析和工控網(wǎng)絡(luò)安全防御技術(shù)，最后通過制造業(yè)、城市燃?xì)庑袠I(yè)、石油化工行業(yè)、水利行業(yè)、軌道交通行業(yè)和電力行業(yè)的案例對工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了綜合分析。
在實際應(yīng)用中,需要處理的數(shù)據(jù)常常具有類別不平衡的特點.例如,用于信用卡欺詐檢測、垃圾郵件過濾、機械故障診斷、疾病診斷、極端天氣預(yù)測預(yù)報等的數(shù)據(jù)都是類別非平衡數(shù)據(jù).研究非平衡數(shù)據(jù)分類問題具有重要意義和實際應(yīng)用價值,引起機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究人員的廣泛關(guān)注.本書結(jié)合作者團(tuán)隊在非平衡數(shù)據(jù)分類中的研究成果,系統(tǒng)介紹非平衡數(shù)據(jù)分類的理
本書主要介紹不確定性環(huán)境下基于隨機參數(shù)矩信息的魯棒優(yōu)化方法，討論其模型構(gòu)建、算法設(shè)計及實際應(yīng)用等方面的最新研究成果。本書旨在為不確定性環(huán)境下優(yōu)化決策提供理論建模、算法設(shè)計及分析的新方法和工具，同時為復(fù)雜環(huán)境下供應(yīng)鏈管理、運營管理、物流運作等實際問題提供科學(xué)決策支持。
《數(shù)據(jù)編織》詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)編織的理論基礎(chǔ)和實踐應(yīng)用，不僅闡述了數(shù)據(jù)編織的基本概念和相關(guān)核心技術(shù)，還結(jié)合實際案例，探討了數(shù)據(jù)編織在交通、航天航空、能源、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用，并介紹了數(shù)據(jù)編織的挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)化等問題。最后，展望了數(shù)據(jù)編織的未來發(fā)展趨勢。本書不僅適用于行業(yè)領(lǐng)域的專家學(xué)者，也適合于從
本書是關(guān)于非線性系統(tǒng)故障可診斷性評價與診斷方法的一本專著，主要匯集了作者近年來在故障可診斷評價與設(shè)計、非線性系統(tǒng)故障診斷及傳感器優(yōu)化配置等相關(guān)領(lǐng)域的新理論與新方法，并探索將相關(guān)研究成果應(yīng)用在電源車系統(tǒng)中，同時也集中介紹了近年來國內(nèi)外在安全控制研究領(lǐng)域的新的技術(shù)原理和主要方法。本書以分塊逐步遞進(jìn)的方法共分為三篇，分別包括
本書以智能制造產(chǎn)線為對象，介紹了智能制造產(chǎn)線運行優(yōu)化涉及的關(guān)鍵技術(shù):產(chǎn)線狀態(tài)數(shù)據(jù)實時采集與云-邊協(xié)同計算技術(shù)、產(chǎn)線混合生產(chǎn)任務(wù)的集成規(guī)劃與優(yōu)化技術(shù)、產(chǎn)線生產(chǎn)物流的主動感知與協(xié)同調(diào)度技術(shù)、刀具磨損狀態(tài)智能監(jiān)控與壽命預(yù)測技術(shù)、工件加工質(zhì)量的誤差分析/溯源與預(yù)測技術(shù)、復(fù)雜數(shù)控加工裝備的健康狀態(tài)綜合評價技術(shù)等。這些關(guān)鍵技術(shù)是實
本書主要闡述模糊動態(tài)系統(tǒng)的性能分析和綜合設(shè)計問題，介紹相關(guān)領(lǐng)域的國內(nèi)外最新研究成果。本書主要內(nèi)容是模糊動態(tài)系統(tǒng)智能控制與應(yīng)用，具體包括模糊動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制、降階控制、事件觸發(fā)控制、基于模糊觀測器的跟蹤控制等。此外，本書還給出相關(guān)的仿真算例，并將部分創(chuàng)新成果應(yīng)用至卡車拖車系統(tǒng)模型和六輪滑移轉(zhuǎn)向車輛模型控制中，以驗證設(shè)
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