基于增秩Kalman滤波的移动车辆荷载在线识别

摘要

提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter,AKF)的移动车辆荷载在线识别方法。将车辆荷载向量与桥梁结构状态向量联立构成增秩状态向量,基于AKF算法,利用桥梁状态空间方程和少量振动响应获得增秩状态向量的无偏最小方差估计,进而实时识别车辆荷载。以简支梁-弹簧质量车桥耦合系统为数值分析对象,研究了基于AKF算法的移动车辆荷载识别方法的可行性和准确性,详细讨论了路面不平度、车速、噪声、传感器组合和采样频率对识别误差的影响。结果表明,所提方法能准确识别荷载,且对噪声和车速不敏感。