[发明专利]一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法

说明书

本发明公开了一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法，包括以下步骤：实测车辆的移动速度和车致桥梁响应；建立桥梁物理力学模型，推导车致桥梁响应的解析表达式，将移动车载离散为阶跃函数形式，同时对车致桥梁响应解析表达式的时间域进行离散；采用压缩感知理论对车致桥梁响应进行随机采样；在离散三角函数构成的变换域展开未知移动车载，将移动车载识别转化为分解系数的求解问题；对随机采样后的车致桥梁响应归一化处理，并引入L₁范数正则化建立移动车载识别方程；用稀疏优化问题求解工具包SLEP中的LeastR函数求解移动车载识别方程，并将识别结果转换为移动车载的时程信号。该方法求解时计算成本低，满足现场准确快速识别移动车载的需要。

技术领域

本发明属于桥梁结构健康监测领域，具体涉及一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法。

背景技术

对桥梁结构健康监测而言，桥面移动车辆荷载起着非常重要的作用，它是桥梁服役过程中受到的主要活载之一，影响着桥梁的使用寿命。由于车桥耦合作用和路面不平整等因素的影响，移动车载随时间和空间不断变化，因此，直接测量移动车载很难实现。在此背景下，研究移动车载的间接识别方法就显得十分必要。移动车载间接识别方法是指通过安装在桥梁结构上的传感器获取车致桥梁响应信息，并将响应信息与桥梁的动力特性相结合，反演移动车载的时间历程。

目前，已有不少移动车载识别方法的研究成果。中国发明专利(专利申请号：CN201510062912.6)公开了一种“基于Kaczmarz代数迭代重建方法的桥梁移动车辆荷载识别方法”，该方法需要利用Kaczmarz代数迭代重建方法求解移动车载，通过选取合适的迭代步在时域内对实测响应进行迭代求解。中国发明专利(专利申请号：CN201610876895.4)公开了“一种基于级联字典与稀疏正则化的桥梁移动荷载识别方法”，该方法通过采用级联字典对移动车载进行展开，再由加权L₁范数正则化构建了字典原子与时域响应信号之间的求解表达式。但是，对于实际工程，所需建立的桥梁系统传递矩阵以及采集的响应数据维数太大，不利于数据传输和数据分析。

实际工程中，大多数既有移动车载识别方法所需的桥梁响应数据以及系统传递矩阵的维数都很大，数据传输和分析过程均需较高计算成本，不利于现场快速识别移动车载。随着压缩感知这种新的信号处理方法的发展和成熟，通过随机采样的方式采集信号将变得越来越普及，如何利用这一新采集方式采集到的信号，是需要破解的难题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，基于信号的稀疏表示理论和压缩感知理论，提供了一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法，该方法实现了对未知移动车载的准确识别，求解时所需计算成本低，满足现场快速准确识别移动车载的需要。

本发明的目的可以通过如下技术方案实现：

一种基于压缩感知的桥梁移动车辆荷载识别方法，所述方法包括以下步骤：

1)在桥梁上均匀布置测速装置用于测量车辆的移动速度，同时在桥梁上布置若干应变和加速度传感器用于记录车致桥梁响应；

2)根据桥梁物理力学模型推导车致桥梁响应的解析表达式，将移动车载离散为阶跃函数形式，同时对车致桥梁响应解析表达式的时间域进行离散；

3)采用压缩感知理论对应变和加速度响应进行随机采样；

4)在离散三角函数构成的变换域展开未知移动车载，将移动车载识别问题转化为各个分解系数的求解问题；

5)对随机采样后的不同应变和加速度响应进行归一化处理，并引入L₁范数正则化方法建立移动车载识别方程；

6)用稀疏优化问题求解工具包SLEP(Sparse Learning with EfficientProjections)中的LeastR函数求解移动车载识别方程，并将识别结果转换为移动车载的时程信号。