典型文献
基于增秩Kalman滤波的移动车辆荷载在线识别
文献摘要：
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.
文献关键词：
移动荷载识别;车桥耦合系统;增秩Kalman滤波(AKF);不适定性问题
中图分类号：
作者姓名：
张超东;黎剑安;张浩
作者机构：
深圳大学土木与交通工程学院城市智慧交通与安全运维研究院,广东深圳518060;石家庄铁道大学省部共建交通工程结构力学行为与系统安全国家重点实验室,石家庄050043
文献出处：
引用格式：
[1]张超东;黎剑安;张浩-.基于增秩Kalman滤波的移动车辆荷载在线识别)[J].振动与冲击,2022(02):87-95
A类：
不适定性问题
B类：
Kalman,移动车辆荷载,在线识别,augmented,filter,AKF,桥梁结构,状态向量,联立,状态空间方程,振动响应,无偏,最小方差估计,实时识别,简支梁,弹簧,车桥耦合系统,车辆荷载识别,路面不平度,车速,采样频率,识别误差,准确识别,不敏,移动荷载识别
AB值：
0.286665
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