典型多车运营环境下联合自适应截断动静分离与自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法与流程

本发明属于桥梁结构状态快速评估与智能监测，特别是涉及一种典型多车运营环境下联合自适应截断动静分离与自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法。

背景技术：

1、桥梁结构作为交通基础设施的关键节点，其健康状态直接关系到路网通行安全与国民经济运行效率。随着桥梁管养模式从传统的被动维修向预防性养护转型，能够快速、准确反映结构刚度分布与承载能力的桥梁影响线，已成为结构性能评估与损伤识别的核心力学指标。在现有技术中，影响线识别主要依赖于试验车辆加载法，该方法通过控制专用测试车辆在桥梁特定车道上进行低速或超低速行驶，并同步采集桥梁的位移或应变响应，进而通过力学反演获取影响线形状。此类方法在单车道、低交通量且具备封闭交通条件的场景下具有一定的工程适用性，但在面对当前高密度的多车运营环境时，其技术局限性日益凸显。

2、传统的单车低速加载法在实际工程应用中面临多重阻碍。首先，该方法通常需要对桥梁实施交通管制甚至全封闭措施，这不仅严重干扰正常的交通运营秩序，还会产生高昂的封路成本与复杂的施工组织难度，难以满足现代城市桥梁及高速公路高频次、快速化的管养需求。其次，单车测试所获得的响应特征无法模拟实际运营中多车道、多车并行及交错行驶的复杂荷载环境。在真实的交通流中，多辆重载车辆往往以不同速度、不同间距在桥面连续穿行，这种典型多车荷载作用下的桥梁响应与单车准静态响应存在本质差异，导致基于单车假设的传统识别算法在真实运营环境下失效。

3、更为关键的技术难点在于，典型多车匀速运营工况下的桥梁动力响应信号具有极高的复杂度。由于多辆车辆与桥梁结构之间存在耦合激振效应，原始采集的位移或应变信号中不仅包含反映结构力学特性的准静力分量，还混叠了大量的高频动态振动分量及环境噪声。这些高频动态分量与准静力响应在频域内相互交织，使得从强噪声背景中精准剥离有效信号成为制约识别精度的瓶颈。现有技术中常用的滤波方法往往依赖人工经验设定截止频率，极易造成有效信号的损失或噪声残留，无法适应复杂多变的实际交通荷载。

4、此外，在构建多车荷载下的影响线反演模型时，现有技术还面临着严重的数学求解难题。多车行驶过程是一个复杂的时空叠加过程，构建的全时空车辆荷载矩阵规模庞大且具有极强的病态特征，即矩阵元素微小的扰动便会导致反演解的巨大偏差。为了解决病态问题，通常需引入正则化技术，但现有的正则化参数寻优方法，如l-曲线法或广义交叉验证法，往往依赖于对噪声水平的先验估计或人工对拐点的视觉判断，缺乏自动化与鲁棒性。这种对人工经验的过度依赖，使得现有技术难以实现标准化、智能化的工程应用，导致桥梁结构性能快速评估系统在复杂运营环境下的落地面临巨大挑战。因此，如何在无交通管制的前提下，克服多车荷载下的信号混叠与矩阵病态问题，实现高精度、全自动的桥梁影响线识别，是当前本领域亟待突破的技术障碍。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明旨在提出一种典型多车运营环境下联合自适应截断动静分离与自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法，以解决多车荷载下的信号混叠与矩阵病态的问题。

2、为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种典型多车运营环境下联合自适应截断动静分离与自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法，所述方法包括：

3、获取桥梁在典型多车运营工况下的动力响应数据及对应的交通参数，所述交通参数包括车辆总重、运行速度及进入桥梁时刻；

4、对所述动力响应数据进行自适应截断变分模态分解，根据模态截止综合判别指标确定频带截止位置，以提取桥梁准静力响应；其中，所述模态截止综合判别指标，其中：表征该第i本征模态函数的主频位置；为第i个模态能量；

5、基于所述交通参数及桥梁空间离散节点，构建全时空车辆荷载矩阵；

6、建立所述准静力响应与所述全时空车辆荷载矩阵之间的反演方程，通过最小化广义交叉验证函数自动搜索最优正则化参数，求解获得桥梁离散影响线；

7、采用分段三次保形插值对所述桥梁离散影响线进行连续重构，得到桥梁连续影响线。

8、进一步的，还提出一种优选方式，所述典型多车运营工况下的交通参数通过交通调查数据或设计荷载等级确定，形成车辆荷载输入参数集合：

9、，

10、其中，

wi为第

i辆车辆总重，

vi为运行速度，为车辆进入桥梁时刻，

n为车辆总数。

11、进一步的，还提出一种优选方式，所述对所述动力响应数据进行自适应截断变分模态分解，包括：

12、对所述动力响应数据进行去趋势处理、异常值剔除及归一化处理；

13、采用变分模态分解算法将处理后的响应数据分解为

k个本征模态及残余项；

14、基于所述模态截止综合判别指标确定截断阶数

p。

15、进一步的，还提出一种优选方式，所述提取桥梁准静力响应，具体为：

16、利用截断阶数

p至

k阶的低频模态及残余项进行重构，表达式为：

17、，

18、其中，为最终提取的桥梁准静力响应，

p为频带截止位置，为第

i个本征模态，

k为模态数量。

19、进一步的，还提出一种优选方式，所述构建全时空车辆荷载矩阵，包括：

20、将桥梁影响线沿纵向离散为

n个节点，将响应采样时间离散为

m个时刻；

21、针对每一辆车辆，根据车辆总重、运行速度及进入桥梁时刻计算其在各采样时刻的空间位置，构建单车荷载矩阵qi；

22、将所有单车荷载矩阵进行叠加，形成整体荷载矩阵：

23、，

24、其中，q为多个车辆荷载矩阵叠加形成整体荷载矩阵，qi为第

i辆车的单车荷载矩阵，

n为车辆总数，为实数域上的

m×

n维矩阵空间。

25、进一步的，还提出一种优选方式，所述广义交叉验证函数的表达式为：

26、

27、其中，为广义交叉验证函数；为影响矩阵，，i为单位矩阵；为矩阵迹，为正则化参数，为单位矩阵，为全时空车辆荷载矩阵的转置，为准静力响应向量。

28、进一步的，还提出一种优选方式，所述自动搜索最优正则化参数，具体为：

29、通过遍历搜索策略寻找使所述广义交叉验证函数取得最小值的最优正则化参数，表达式为：

30、；

31、将代入tikhonov解析解表达式中，求解获得所述桥梁离散影响线。

32、进一步的，还提出一种优选方式，所述采用分段三次保形插值进行连续重构，在区间

xi

≤x≤xi+1内构建pchip插值函数：

33、

34、其中，，为节点一阶导数；为三次多项式基函数，用于控制区间起点处插值曲线的函数值；为三次多项式基函数，用于控制区间起点处的导数；为三次多项式基函数，用于控制区间终点处插值曲线的函数值；为三次多项式基函数，用于控制区间终点处的导数；为插值区间起始节点

xi处的桥梁影响线离散数值；为插值区间终止节点

xi+1处的桥梁影响线离散数值；为在区间[

xi,

xi+1]内重构得到的桥梁连续影响线数值，

t为区间归一化变量，

x为桥梁纵向的实际物理坐标。

35、基于同一发明构思，本发明还提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述处理器运行所述存储器存储的计算机程序时，所述处理器执行根据上述任一项中所述的一种事件触发式液态神经网络低功耗连续监测与分级唤醒方法。

36、基于同一发明构思，本发明还提出一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述中任一项所述的一种典型多车运营环境下联合自适应截断动静分离与自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法的步骤。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

38、本发明针对典型多车运营工况下桥梁影响线识别过程中存在的动态响应混叠严重、车辆荷载表达不统一以及病态矩阵求解不稳定等问题，提出了一种基于自适应频带截断变分模态分解、典型多车运营工况车辆矩阵构建以及gcv自动化参数寻优的桥梁影响线识别方法。在信号预处理层面，本发明摒弃了传统固定阈值滤波或单纯依赖人工经验判断模态数量的做法，转而采用自适应截断变分模态分解机制。其原理在于，桥梁动力响应经变分模态分解后，各本征模态的能量与中心频率呈现出特定的演化规律。本发明通过引入结合模态主频位置与模态能量的综合判别指标，能够客观量化每一阶模态的物理贡献度。当该指标反映出能量随频率的衰减规律发生突变时，即可自动锁定频带截止位置。这一机制从原理上实现了高频动态振动噪声与低频准静力响应的自适应分离，确保了提取的准静力响应既保留了荷载作用的真实轮廓，又最大程度抑制了车桥耦合振动带来的高频干扰。在荷载建模层面，本发明将复杂的多车、多轴交通流简化为基于车辆总重的等效集中移动荷载模型。通过建立时空统一的离散化分析框架，将不同车道、不同速度的车辆运行状态映射为全时空车辆荷载矩阵。这一建模不仅统一了多源异构的交通参数输入，更重要的是，它构建了一个能够完整描述多车时空叠加效应的数学载体，为后续的高维矩阵求解提供了结构化的数据基础。在反演求解层面，本发明针对全时空车辆荷载矩阵固有的病态特征，引入了基于广义交叉验证的自动化参数寻优原理。不同于传统l-曲线法依赖人工视觉寻找拐点的主观性，本发明利用广义交叉验证函数构建了一个衡量模型拟合优度与自由度惩罚的平衡准则。通过遍历搜索使该准则最小化的正则化参数，能够自适应地确定最优阻尼因子，从而在抑制矩阵病态性导致的数值振荡与保持影响线物理形态之间达到最优平衡。最后，利用分段三次保形插值原理对离散解进行重构，确保了影响线在节点间的连续性与单调性，避免了传统插值方法可能引发的物理失真。

39、本发明实现了典型多车运营环境下桥梁准静力响应的高精度提取。通过自适应截断机制，本发明有效克服了复杂交通流中高频动态效应与准静力响应频带混叠的难题，显著提升了在强噪声背景下提取有效结构响应的信噪比与准确性，为后续影响线反演提供了高质量的数据输入。

40、本发明将实际运营中的多车道、多车辆并行工况抽象为全时空车辆荷载矩阵，不仅大幅简化了计算复杂度，而且实现了对真实交通荷载时空分布特征的精准刻画，解决了现有技术难以处理多车耦合荷载输入的缺陷。

41、本发明显著提升了病态矩阵求解的自动化水平与鲁棒性。通过引入广义交叉验证准则进行正则化参数的自动搜索，本发明彻底摆脱了对噪声先验知识或人工经验判断的依赖，实现了影响线反演过程的全自动化与智能化，大幅增强了算法在不同桥梁结构与交通工况下的适应性与稳定性。

42、本发明保证了影响线识别结果的可靠性。结合分段三次保形插值技术，本发明在获得离散影响线的基础上，重构出平滑且符合物理规律的连续影响线，避免了数值振荡。同时，该方法仅需布设少量响应测点即可完成识别，无需中断交通，显著降低了现场测试成本与实施难度，特别适用于交通繁忙区域的桥梁快速评估与长期监测。