田绍华

作品数：8被引量：27H指数：3
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供职机构：西安交通大学更多>>
发文主题：叶片固有频率离散傅里叶变换振动信号点乘更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信机械工程更多>>
发文期刊：《计测技术》《实验室科学》《西安交通大学学报》《力学与实践》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国家杰出青年科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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单传感叶端定时信号固有频率动态提取方法
《计测技术》2024年第5期14-21,共8页胡华辉 杨志勃 金若尘 杨来浩 田绍华 
国家自然科学基金项目(92360306,52222504)。
为解决叶端定时采样信号的欠采样问题并应对传感器的局限性,提出了一种使用单传感器测量数据的叶片固有频率提取方法,通过构造多种虚拟信号将测量信号进行频移,提取动态变化信号的频率成分,结合先验信息提取叶片的固有频率信息。基于仿...
关键词：单传感 叶端定时 欠采样 频谱混叠 叶片健康监测 
转子叶片低介入叶端定时测量技术
《测控技术》2024年第1期37-49,共13页曹佳辉 陈雪峰 杨志勃 田绍华 
国家自然科学基金(92060302,52222504);陕西省杰出青年科学基金项目(2021JC-04)。
转子叶片是航空发动机与燃气轮机关键但易损的零件,叶端定时作为一种非接触式振动测量技术,被认为是发动机叶片监测的有效手段。叶端定时测量需在机匣上安装叶端定时传感器,受增重、安全、安装等因素制约,必须以安装最少数量传感器为前...
关键词：旋转叶片 叶端定时 低介入 欠采样 频率辨识 
叶端定时中多重信号分类法的滤波特性研究被引量：1
《西安交通大学学报》2022年第2期191-197,共7页王增坤 杨志勃 李浩琪 曹佳辉 杨来浩 田绍华 李明 陈雪峰 
国家重点研发计划资助项目(2020YFB2010800);国家自然科学基金资助项目(51875433);中央高校基本科研业务费资助项目(xzy022021015)。
为了揭示多重信号分类法(MUSIC)具有滤除同步频率分量特性的数学机理,基于MUSIC方法中的信号子空间生成过程与主成分分析方法中的主成分生成过程的一致性,对MUSIC滤波特性进行了研究。以正弦信号假设下单频率分量的情况为例,证明了异步...
关键词：叶端定时 同步频率分量 异步频率分量 MUSIC方法 滤波 
增强稀疏分解及其在叶片振动参数识别中的应用被引量：10
《机械工程学报》2019年第19期19-27,共9页吴淑明 胡海峰 赵志斌 杨志勃 杨来浩 田绍华 陈雪峰 
国家重点基础研究发展计划资助项目(973计划，2015CB057400)
叶端定时是发动机叶片监测有效手段,相比于传统的应变片测量方式,叶端定时不仅可以同时监测所有叶片的振动状态,而且不会对叶片本身的振动造成影响。但是叶端定时采样数据存在高度欠采样的特点,针对该问题,提出基于增强稀疏分解(Enhanci...
关键词：叶端定时 增强稀疏分解 欠采样 参数辨识 
面向柔性制造系统教学平台建设及实践教学设计被引量：2
《实验室科学》2018年第1期213-217,221,共6页郭艳婕 周光辉 杨立娟 田绍华 杨林 常丰田 田长乐 杨雷 
中国高等教育学会2016年度工程教育专项重点项目(项目编号:2016GCZD07)
柔性制造技术是实现未来工厂的一种新颖概念模型,同时也是一种新的发展趋势,是决定制造企业未来发展前途的关键因素,具有重要的战略意义。重点介绍了西安交通大学建设的柔性制造系统(FMS)实践教学平台组成及特点,在该平台上设计开发了...
关键词：柔性制造系统 教学平台 实践教学 
基于单片机的全自动咖啡机的设计及实现被引量：2
《高校实验室工作研究》2017年第2期132-134,共3页郭艳婕 袁林 方作为 杨立娟 田绍华 高蓓 
本项目是基于机电类开放创新实验进行,采用教师引导、CDIO结合的教学方法,着力推动基于项目的自主学习,提高学生创新实践能力。本实验以自动咖啡机为例,通过学生调研,目前在市场上较为常见咖啡机功能多为自动控温,但是对于咖啡的浓度、...
关键词：机电开放实验 单片机 自动控制 咖啡机 
复合材料风电叶片细观失效准则及其损伤演化被引量：5
《机械工程学报》2014年第11期17-22,共6页朱小军 陈雪峰 翟智 田绍华 何正嘉 
国家自然科学基金(51175401);国家杰出青年科学基金(51225501)资助项目
针对复合材料风电叶片在实际使用过程常常出现损伤的问题,提出一种基于细观失效准则的复合材料细观损伤分析模型。采用通用单胞模型(Generalized method of cells,GMC)对具有周期性的单向复合材料层合板进行细观建模,并且引入基于Huang...
关键词：风电叶片 复合材料 通用单胞模型 损伤准则 应变 光纤光栅传感器 
基于振动信号神经网络层合板分层损伤检测研究被引量：8
《力学与实践》2011年第1期24-28,共5页陈玲莉 田绍华 陈振茂 
国家自然科学基金资助项目(50977070)
基于振动信号应用神经网络研究层合板分层损伤的检测方法.对层合板分层损伤区域,采用相同坐标不同节点建立了分层损伤处的有限元模型;通过数值模拟提取结构无损和不同程度面积分层损伤的全局振动标识量;重点研究神经网络对层合板分层损...
关键词：层合板 分层损伤 振动信号 神经网络 损伤检测 
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