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前言1

第1章 绪论1

1.1 系统集成的提出和发展1

1.2 系统集成的基本概念5

1.2.1 系统5

1.2.2 系统集成6

1.2.3 系统集成的特点7

1.2.4 系统集成的原则与方法7

1.2.5 网络要求8

1.2.6 递阶控制9

1.3 网络系统集成9

1.3.1 集成的基本结构形式9

1.3.2 物理层配置11

1.3.3 应用层12

习题与思考题12

第2章 系统集成的建模与仿真13

2.1 系统需求分析13

2.2 系统建模13

2.2.1 数学模型的定义和一般描述14

2.2.2 模型的分类15

2.2.3 数学建模及其过程16

2.2.4 数学建模方法16

2.2.5 机电设备系统建模19

2.2.6 计算机信息集成系统建模21

2.2.7 系统辨识技术21

2.2.8 计算机辅助建模27

2.2.9 系统建模的发展趋势28

2.3 系统的仿真28

2.3.1 模拟仿真29

2.3.2 仿真数字机系统的结构体制29

2.3.3 计算机仿真30

2.3.4 多媒体仿真技术31

2.3.5 虚拟现实与分布式虚拟现实技术32

2.3.6 一体化仿真技术33

2.3.7 MATLAB/SIMULINK仿真平台34

2.3.8 速度环仿真实验43

2.3.9 位置环仿真实验49

习题与思考题53

第3章 系统集成的控制技术54

3.1 分布式控制系统54

3.1.1 分布式控制系统的结构54

3.1.2 分布式控制系统的特点54

3.1.3 工程师工作站和组态软件55

3.1.4 分布式控制系统的评价与选择55

3.1.5 分布式关系数据库系统56

3.2 现场总线控制系统57

3.2.1 现场总线的本质含义57

3.2.2 几种典型的现场总线57

3.2.3 系统组态57

3.3 可编程逻辑控制63

3.3.1 可编程序控制器的组成、原理及工作过程63

3.3.2 可编程序控制器的逻辑表示及特性64

3.3.3 可编程序控制器的常用编程指令66

3.3.4 典型标准程序单元70

3.3.5 编程方法73

3.3.6 可编程序控制器的故障和抗干扰问题79

3.3.7 可编程序控制器的简单应用实例80

3.4 数字信号处理器88

3.4.1 数字信号处理技术的发展88

3.4.2 数字信号处理器芯片体系结构的主要特点89

3.4.3 TMS320系列数字信号处理器89

3.4.4 数字信号处理器的硬件开发过程91

3.4.5 数字信号处理器的软件开发过程91

3.5 嵌入式控制器92

3.5.1 嵌入式系统的含义及分类92

3.5.2 PC-104总线嵌入式微计算机93

3.5.3 单片机的发展和应用95

习题与思考题98

第4章 系统集成中的接口和总线标准99

4.1 系统集成中的接口标准99

4.1.1 RS-232串行数据通信接口标准99

4.1.2 RS-485串行数据通信接口标准103

4.1.3 USB串行数据通信接口标准107

4.1.4 IEEE1394串行数据通信接口标准114

4.1.5 GPIB并行数据通信接口标准120

4.2 系统集成中的系统总线标准126

4.2.1 VME总线标准127

4.2.2 VXI总线标准133

4.2.3 PCI总线标准139

4.2.4 PXI总线标准146

4.2.5 PC-104总线标准149

4.2.6 工业现场总线标准153

习题与思考题160

第5章 仪器仪表系统集成技术162

5.1 仪器仪表系统集成162

5.1.1 仪器仪表系统集成的基本设计方法162

5.1.2 现代传感技术在仪器仪表集成系统中的作用164

5.1.3 仪器仪表系统集成的一体化设计165

5.2 仪器系统集成中的计算机接口技术166

5.2.1 接口概述166

5.2.2 I/0接口167

5.2.3 A/D和D/A接口170

5.2.4 中断175

5.3 仪器仪表应用于计算机集成系统177

5.3.1 数据的融合与综合利用177

5.3.2 网络体系结构与网络协议178

5.3.3 Internet/Intranet184

习题与思考题189

第6章 智能仪器软硬件集成技术190

6.1 智能仪器及其组成190

6.1.1 智能仪器的工作原理190

6.1.2 智能仪器的组成及特点191

6.2 智能仪器的硬件智能处理194

6.2.1 硬件故障的自检194

6.2.2 自动测量功能196

6.3 模糊理论197

6.3.1 模糊理论的产生和发展197

6.3.2 模糊数学的相关概念198

6.3.3 模糊推理201

6.3.4 模糊控制系统的基本结构及控制原理203

6.3.5 模糊控制器的基本类型205

6.3.6 MATLAB模糊逻辑工具箱210

6.4 神经网络211

6.4.1 神经网络的产生和发展211

6.4.2 人工神经元模型213

6.4.3 网络结构及工作方式216

6.4.4 神经网络的学习方法218

6.4.5 BP算法220

6.5 遗传算法226

6.5.1 遗传算法的产生和发展226

6.5.2 遗传算法中的基本概念和术语228

6.5.3 遗传算法的基本设计步骤229

6.5.4 遗传算法的基本操作232

6.5.5 借助MATLAB软件工具运行遗传算法234

习题与思考题237

第7章 基于虚拟仪器技术的系统集成238

7.1 虚 拟仪器技术概述238

7.1.1 虚 拟仪器技术的产生和发展238

7.1.2 虚 拟仪器系统的组成238

7.1.3 虚 拟仪器系统的技术特征239

7.1.4 虚 拟仪器系统的特点240

7.1.5 虚 拟仪器软件技术基础240

7.1.6 虚 拟仪器硬件技术基础242

7.2 独立仪器系统集成245

7.2.1 独立仪器系统集成的应用背景245

7.2.2 独立仪器系统集成的核心技术—仪器控制245

7.2.3 独立仪器系统集成的实现246

7.3 模块化仪器系统集成252

7.3.1 模块化仪器系统集成的应用背景252

7.3.2 模块化仪器系统集成的核心技术—PXI总线252

7.3.3 模块化仪器系统集成的实现255

7.4 网络化仪器系统集成256

7.4.1 网络化仪器系统集成的应用背景256

7.4.2 网络化仪器系统集成的核心技术—DataSocket协议257

7.4.3 网络化仪器系统集成的实现258

习题与思考题264

第8章 微纳机电系统集成技术265

8.1 微机电系统概述265

8.1.1 微机电系统的产生和发展265

8.1.2 微机电系统的基本概念266

8.1.3 微机电系统集成的主要特点267

8.2 微机电系统的主要制作工艺269

8.2.1 表面加工技术270

8.2.2 体加工技术271

8.2.3 键合封装技术279

8.3 微机电集成系统设计281

8.3.1 基本设计方法281

8.3.2 SoC技术281

8.4 纳机电系统概述285

8.4.1 纳机电系统的特性285

8.4.2 纳机电系统的应用286

8.4.3 纳机电系统的相关基础理论288

8.4.4 纳机电系统的制作方法288

8.4.5 纳机电系统器件的驱动与检测288

习题与思考题289

第9章 典型系统集成应用实例290

9.1 基于虚拟仪器技术的图像采集分析系统集成实例290

9.1.1 引言290

9.1.2 TVS—2000红外热像采集分析系统291

9.1.3 系统性能的实验验证294

9.1.4 结论297

9.2 惯性仪表自动测试系统实例298

9.2.1 性能指标要求298

9.2.2 总体方案298

9.2.3 部件选择301

9.2.4 控制器及接口电路307

9.3 梳齿式微机电系统加速度计实例314

9.3.1 功能和指标要求314

9.3.2 总体方案314

9.3.3 微机电系统加速度计敏感元件结构的设计315

9.3.4 微机电系统加速度计敏感元件结构工艺320

9.3.5 微机电系统加速度计伺服电路结构327

9.3.6 梳齿式 微机电系统加速度计测试结果329

参考文献332