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基于桥梁振动模态分析与多阶段优化拟合的车辆参数动态识别算法

moboyou 2025-05-30 14:04 27 浏览

基于桥梁振动模态分析与多阶段优化拟合的车辆参数动态识别算法（MATLAB）

核心创新点

多阶段优化架构：将复杂参数识别分解为"时间检测→速度拟合→质量反演"的级联优化流程，降低求解维度

准静态响应分离：通过0.04-0.15Hz带通滤波有效提取车辆荷载特征，抑制环境噪声

移动质量简化模型：用集中质量替代复杂车辆-桥梁耦合动力学，兼顾精度与计算效率

步骤	详细描述	关键技术
1. 桥梁初始化	定义桥梁结构参数（长度、质量、刚度、阻尼）、模态分析获取固有频率和振型	有限元模态分析、Lysefjord桥梁模型
2. 车辆参数生成	随机生成车辆质量、速度、到达时间参数，模拟多车流场景	蒙特卡洛随机采样、动态系统建模
3. 桥梁响应模拟	通过Newmark-β法求解时域动态方程，计算车辆+风荷载作用下的振动响应	时域数值积分、多物理场耦合
4. 数据预处理	添加白噪声模拟传感器误差，应用Butterworth滤波器分离准静态分量	数字信号处理、频域滤波技术
5. 事件检测	使用GESD异常检测算法识别响应尖峰，层次聚类划分车辆事件	统计异常检测、无监督聚类
6. 参数优化	分段数据后，通过最小二乘法拟合移动质量模型，迭代优化速度/时间	非线性最小二乘、网格搜索优化
7. 质量反演	基于已知速度和时间，反演计算车辆质量参数	单变量线性回归、误差传播分析
8. 结果验证	对比目标参数与估计值，计算相对误差和PSD一致性	统计误差分析、频域验证

异常值检测算法和聚类，目的是隔离背景响应并识别过桥车辆的数量

车辆到达时间和速度的识别是算法中最耗时的部分

车辆质量的识别相对简单

目标和模拟桥梁响应之间的比较，在拟合车辆参数后，对交通负载的“测量”响应和计算响应的时间序列可视化

知乎学术咨询获取代码：

https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1

擅长领域：信号滤波/降噪，机器学习/深度学习，时间序列预分析/预测，设备故障诊断/缺陷检测/异常检测。