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监测监控信息融合技术

监测监控信息融合技术

作者:于洪珍,徐立中,王慧斌 著

出版社:清华大学出版社

出版时间:2011-01-01

ISBN:9787302219439

定价:¥39.00

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内容简介
  《监测监控信息融合技术》系统地阐述了监测监控信息融合的有关概念、原理和方法,对监测监控信息融合技术以及应用系统进行了深入的介绍和讨论。《监测监控信息融合技术》面向监测监控领域,详细介绍了传感器信息获取、监测监控网络以及信息融合的基本原理和技术,并结合作者近年来有关监测监控信息融合关键技术和系统的研究与应用实践,详细介绍了从模型、方法到应用系统实现的理论和技术。全书共分10章,主要内容包括:传感器信息获取与融合,监测监控网络技术,信息融合技术,煤矿安全监测监控信息融合模型、方法、技术与系统,传感器管理,故障监测与诊断信息融合,水环境多源监测信息融合模型、方法及技术与系统等。《监测监控信息融合技术》内容新颖,理论联系实际,可作为电子信息工程、工业自动化、计算机应用、仪器科学与技术等相关专业的研究生和高年级本科生的教材,以及科研人员、工程技术人员的参考书。
作者简介
暂缺《监测监控信息融合技术》作者简介
目录
第1章 绪论
1.1 监测监控与信息处理
1.1.1 监测监控技术与系统的发展及特点
1.1.2 集成化、综合化的信息获取与处理
1.2 传感器技术及发展
1.2.1 传感器及其应用
1.2.2 新型及智能传感器
1.3 多传感器系统与信息融合
1.3.1 传感器系统
1.3.2 多传感器信息融合
第2章 监测监控网络
2.1 监测监控网络概述
2.2 传感器总线与现场总线
2.2.1 基本概念
2.2.2 典型的传感器总线和现场总线
2.3 工业以太网
2.3.1 工业以太网技术的特征
2.3.2 工业以太网协议
2.4 OPC技术规范
2.4.1 OPC技术特征
2.4.2 基于OPC技术的监测监控系统应用设计
2.5 工业无线网络
2.5.1 监测监控中的无线技术
2.5.2 无线传感器网络
第3章 信息融合
3.1 信息融合处理过程
3.1.1 信息融合处理的框架
3.1.2 典型的融合处理过程
3.2 信息融合系统的模型
3.2.1 功能模型
3.2.2 结构模型
3.3 信息融合方法
3.3.1 信息融合方法分类
3.3.2 常用的信息融合方法
3.4 信息融合的有效性评估
3.4.1 信息融合有效性的定性分析与评估
3.4.2 基于证据理论的融合有效性分析
3.4.3 信息融合有效性的定量分析与评估
第4章 煤矿安全监测监控信息融合系统
4.1 煤矿监测监控系统综述
4.1.1 国外煤矿监测监控系统
4.1.2 国内煤矿常用的监测监控系统
4.1.3 煤矿信息管理系统
4.1.4 煤矿安全监测监控需要解决的关键技术
4.2 煤矿监测监控网络系统
4.2.1 系统组成
4.2.2 系统的功能
4.3 煤矿监测监控信息分析
4.3.1 引言
4.3.2 信息分析
4.4 面向煤矿安全监测监控的信息融合系统体系结构
4.4.1 信息融合的层次
4.4.2 信息融合体系结构
第5章 煤矿安全监测监控信息融合处理
5.1 数据级融合及基于FOCUSS的自适应去噪声学习算法
5.1.1 冲击干扰及其消除方法
5.1.2 基于FocUSS的自适应去噪声学习算法
5,1.3 算法的验证与分析
5.2 特征级融合及基于w-RBF的瓦斯时间预测方法
5.2.1 常用瓦斯预测方法的缺点
5.2.2 时间序列分析
5.2.3 混沌时间序列
5.2.4 基于W-RBF的时间序列预测
5.3 基于多黑板结构的煤矿安全态势评估
5.3.1 煤矿安全态势评估
5.3.2 基于多黑板结构的态势评估结构模型
5.3.3 基于多黑板系统的态势评估及分析
第6章 面向煤矿监测监控应用的传感器管理
6.1 矿井环境监测可重配置传感器系统
6.1.1 一般型可重配置传感器系统
6.1.2 工业无线网络型可重配置传感器系统
6.2 面向煤矿安全监测监控的传感器管理技术
6.2.1 传感器管理问题
6.2.2 传感器管理的功能和任务
6.2.3 传感器管理的算法
6.3 面向煤矿安全监测监控的传感器管理设计
6.3.1 单传感器管理
6.3.2 多传感器管理
6.3.3 通风监测系统中传感器管理设计
第7章 故障监测与诊断信息融合
7.1 引言
7.2 故障监测诊断的信号处理和信息融合方法
7.2.1 基本概念
7.2.2 信号处理和信息融合方法
7.3 矿井通风机故障机理及信息熵特征分析
7.3.1 旋转机械常见异常振动概述
7.3.2 矿井通风机常见故障振动特性分析
7.3.3 典型故障特征的信息熵提取方法
7.3.4 故障系统多源信号特征熵提取及结果
第8章 水环境多源监测信息融合系统
8.1 研究背景
8.1.1 问题的提出
8.1.2 国内外研究现状
8.2 水环境监测技术
8.2.1 水质监测技术、仪器与分析方法
8.2.2 遥感及水环境遥感监测
8.3 水环境多源监测信息融合系统设计
8.3.1 系统的层次结构
8.3.2 系统的逻辑结构模型
8.3.3 系统的总体设计
8.4 基于wSN的地面水环境监测信息获取与处理
8.4.1 引言
8.4.2 WSN网络和通信基础设施相结合的系统设计
8.4.3 LEACH路由协议
8.4.4 基于动态成簇的路由算法
8.5 基于Agent的多传感器管理
8.5.1 基于知识的多传感器管理
8.5.2 多传感器管理的功能和任务
8.5.3 多传感器管理的Agent方法
第9章 水环境多源监测信息融合处理
9.1 水环境多源监测信息融合方法综述
9.1.1 地面监测信息融合处理
9.1.2 遥感图像信息融合处理
9.1.3 基于遥感和地面监测的水质信息融合处理
9.2 基于广义回归神经网络的水质空间分布分析
9.2.1 广义回归神经网络水质空间分布模型
9.2.2 计算分析
9.3 基于黑板结构的信息融合专家系统
9.3.1 功能模块及流程设计
9.3.2 验证与分析
9.4 水环境遥感与地理信息系统的信息集成
9.4.1 遥感和GIs信息集成
9.4.2 遥感和GIS集成系统的模式
9.4.3 水环境遥感和GIS的空间数据组织、管理与分析
9.4.4 太湖水环境多源监测信息管理系统
第10章 水环境多源监测信息融合的证据理论方法
10.1 证据理论
10.1.1 基本概念
10.1.2 Dempster组合规则
10.1.3 冲突证据组合方法
10.2 河口地面监测信息融合
10.2.1 信息融合模型
10.2.2 基于证据理论的信息融合
10.2.3 基于BP网络的信息融合
10.2.4 验证与分析
10.3 证据理论信息融合计算分析软件
10.3.1 信息融合计算分析软件设计开发
10.3.2 实例分析
10.4 湖泊富营养化状态评估的模糊证据理论方法
10.4.1 基于相似性的模糊证据理论
10.4.2 湖泊富营养化状态估计与评价模型
10.4.3 验证及分析
10.5 湖泊富营养化状态估计的BP网络证据理论方法
10.5.1 BP网络证据理论方法
10.5.2 监测数据选择与验证分析
10.6 遥感与地面监测结合的湖泊水质状况评估
10.6.1 研究背景
10.6.2 神经网络证据理论方法
10.6.3 验证和比较分析
参考文献
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