【摘要】：橋梁動態(tài)稱重(Bridge weigh-in-motion,BWIM)是一種無需直接接觸獲得車輛軸重信息的有效方法。在單車過橋情況下,傳統(tǒng)的BWIM系統(tǒng)能夠有效識別軸重,尤其在總重方面識別精度很高,而在多車同時過橋的情況下,由于多車響應(yīng)信號相互干擾,傳統(tǒng)的BWIM系統(tǒng)無法準確識別軸重。針對BWIM系統(tǒng)中的多車軸重識別問題,提出了利用獨立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)分離多車引起的混合響應(yīng)信號的方法。通過ICA分離混合響應(yīng)信號,獲得單車對應(yīng)的響應(yīng)信號,即可利用傳統(tǒng)的BWIM系統(tǒng)進行軸重識別。這種方法對橋梁結(jié)構(gòu)信息依賴度低,與通過改進傳統(tǒng)BWIM算法解決多車過橋問題的方法如影響面法相比更具有普適性。本文基于仿真分析,美國阿拉巴馬州I-78橋,I-459橋和廣東省清遠市倫洲大橋北側(cè)引橋的現(xiàn)場試驗,對應(yīng)用ICA解決BWIM系統(tǒng)中的多車識別問題進行了相關(guān)研究,主要完成了以下工作:(1)基于各主梁間的應(yīng)變關(guān)系,建立BWIM系統(tǒng)中的ICA模型,并闡述了利用ICA解決BWIM系統(tǒng)中的多車識別問題的一般步驟。(2)通過對仿真實驗得到的多車模擬混合響應(yīng)信號進行分離,比較了三種ICA算法(二階盲辨識:WASOBI,快速獨立分量分析:FastICA和聯(lián)合近似特征矩陣對角化:JADE)的分離效果,并引入了具體的分離效果評價參數(shù):信號干擾比(SIR)和波形相似系數(shù)(NCC),結(jié)果表明WASOBI算法更穩(wěn)定且分離效果較好,所以初步選擇WASOBI算法用于實橋混合響應(yīng)信號分離。此外,通過在模擬混合信號中添加高斯白噪聲,研究了三種ICA算法的抗噪音干擾能力。(3)利用WASOBI算法分離三座不同類型橋梁的現(xiàn)場實測混合信號,驗證了該算法的有效性。調(diào)整了二維Moses算法的軸重識別算法,并以此對得到的單車響應(yīng)信號進行軸重識別,結(jié)果表明總重及組軸識別較準,單軸識別相對較差。此外,根據(jù)三座橋的各梁應(yīng)變信號特征和信號分離結(jié)果,分析了將ICA用于不同橋型橋梁的混合響應(yīng)信號分離時需要進行的相關(guān)調(diào)整。(4)分析了信號分離精度的主要影響因素:獨立性和混合線性程度,結(jié)果表明不同的ICA算法對這些因素的敏感度不同。通過對這些因素的分析研究,發(fā)現(xiàn)FastICA和JADE算法的分離效果與源信號獨立程度正相關(guān),WASOBI算法雖然受獨立性影響小,能夠適應(yīng)多數(shù)情況下的多車信號分離,但在源信號分量間獨立性強的情況下,分離效果有時沒有FastICA或JADE算法好,因此對實際ICA算法的選擇和各算法適應(yīng)的情況作了更進一步分析�；旌夏Ｊ降木�性程度較高時對分離效果影響小,但隨著線性程度的下降,會出現(xiàn)無法有效分離的情況。(5)針對某些情況下BWIM中源信號難以滿足ICA中的獨立性假設(shè)導(dǎo)致信號分離效果較差的問題,本文提出利用一種無需獨立性假設(shè)的非負矩陣分解法(NMF)作為ICA的補充算法分離混合響應(yīng)信號。NMF以非負性假設(shè)為約束分離信號,仿真和實橋信號分離結(jié)果表明其分離效果較好,為BWIM系統(tǒng)中混合響應(yīng)信號的分離拓展了一條新思路。
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U446
【圖文】：

多車混合信號分離的有效性，另一方面可提到的去除單車識別中的其他車輛干擾）定試驗作為多車過橋工況，具體車輛信息載五軸車，行駛于車道 2，2 號車是干擾車13~4.14 分別為雙車作用下的混合應(yīng)變信號道 1 的 FAD 信號和來看，干擾車也為一荷載橫向相距較遠的主梁應(yīng)變很小，所以圖號及相應(yīng)的車道 1 和車道 2 的 FAD 信號表 4.2 車輛信息軸重(t) 軸距(m 3 軸 4 軸 5 總重 軸 1-軸 2 軸 2-軸 3 軸.4 8.2 8.4 35.8 4.3 1.3 － － － － －

圖 4.20 車型及試驗現(xiàn)場由于車型限制，試驗采用的雙車工況僅為上表所示的兩輛四軸車同時過橋，其中 1 號車沿車道 1 的車道中心線行駛，2 號車沿車道 3 的車道中心線行駛，對應(yīng)的混合應(yīng)變信號和 FAD 信號如圖 4.21 和 4.22 所示，應(yīng)變信號編號與前述相同。-20020406080變應(yīng)()時間(s)1 21 22.0 6.0 10.0圖 4.21 兩輛四軸車同時過橋的混合應(yīng)變信號

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 董建超;楊鐵軍;李新輝;代路;;簡諧成分的盲源分離適用性研究[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報;2014年04期

2 楊琪;黃建躍;阮欣;石雪飛;;基于WIM數(shù)據(jù)的橋梁實際汽車荷載效應(yīng)的研究[J];公路工程;2010年04期

3 唐炬;彭莉;謝顏斌;;一種用于抑制白噪聲的分層復(fù)閾值算法[J];中國電機工程學(xué)報;2007年21期

4 雷爾夫A.威金斯 ,許樹椿;最小熵反褶積[J];石油物探;1980年02期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 龍波;移動車輛軸重識別MOSES算法在寬橋中的應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2014年

2 代偉;高速公路動態(tài)稱重系統(tǒng)關(guān)鍵問題的研究[D];長安大學(xué);2008年

3 王君君;預(yù)制裝配式連續(xù)小箱梁橋橫向分布計算方法的研究分析[D];長安大學(xué);2008年

4 翟亞利;非負矩陣分解及其在中文文本挖掘中的應(yīng)用[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

5 羅維剛;基于勻速跑車的公路橋梁動力響應(yīng)分析及性能測試方法研究[D];蘭州理工大學(xué);2007年

本文編號：2748478