本发明属于桥梁健康监测，涉及一种基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法。
背景技术：
1、桥梁模态是评估结构健康状态的重要指标。因此，桥梁模态的提取引起了广泛关注。到目前为止，强迫振动测试和环境振动测试是两种主要的测量方法。第一种方法是通过人工冲击装置或落锤激发桥梁结构振动，但在测试期间需要封闭正常交通。第二种方法则不需要封闭交通，通过交通或风等自然或环境激励激发桥梁振动。基于此，环境振动测试已广泛应用于模态振型提取。记录桥梁在外部激励下的动态响应是识别模态振型的第一步。接下来的关键步骤是从这些记录的响应中提取模态振型。如频率响应函数(frfs)的输入输出方法，和如频域分解(fdd)、随机子空间识别(ssi)的仅输出方法目前已广泛用于提取模态振型。即使可以使用人工冲击装置来控制激励力的大小，在实际测量中，特别是在大跨度桥梁结构的情况下，很难精确控制激励力的大小。因此使用输入输出方法来识别模态参数主要应用于实验室环境或中小型桥梁。由于这个原因，仅用输出动力响应识别模态参数受到了更多的关注和应用。
2、作为仅输出方法之一，车辆扫描法(vehicle scanning method，vsm)已成功用于提取桥梁属性，如频率、模态振型、阻尼比和损伤识别。与需要在桥梁上安装数百个传感器相比，vsm具有高效、低成本和强移动性的特点。桥梁模态属性可以直接从移动车辆的响应中识别出来。移动车辆既可以作为激励源，也可以作为记录器，因此vsm引起了全球范围内的广泛关注。
3、将车辆扫描法应用于提取桥梁的模态振型已在多项研究中实现。例如，zhang等人首先从由自激装置激发的移动车辆的动力响应中识别出了梁和板结构的模态曲率。随后，zhang等人进一步提出了一种通过从移动集中质量的响应中提取瞬时频率(ifs)来识别模态振型的方法。yang等人使用希尔伯特变换从装有传感器的车辆响应中提取了简支桥的模态振型。为了减轻路面粗糙度的负面影响，孔煊等人使用了一辆带有两个拖车的拖拉机，通过从一个拖车的响应中减去另一个拖车的响应，从而从残余响应中提取桥梁的模态特性。malekjafarian和obrien从两辆装有传感器的车辆的响应中识别出模态振型，使用短时fdd(频域分解)，其中首先将桥梁分成多个部分，并给出一个多阶段过程以通过fdd获得模态振型。之后，他们相继使用多台激光设备从经过的车辆中提取桥梁的模态振型，并提出了使用卡车-拖车测试系统估计模态振型的算法。qi和au通过冲击激励下的移动车辆构建了桥梁的模态振型。类似地，li等人提出了一种通过ssi(子空间辨识)方法从两辆装有传感器的车辆的响应中估计桥梁的模态参数，在这种方法中，一辆车作为固定的参考传感器，另一辆车作为移动传感器。从既有研究来看，路面粗糙度是影响车辆扫描法识别精度的最大外部干扰，尽管既有研究可较大程度削弱了其负面影响，但依然无法从真正意义上剔除其干扰。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法。该方法由一辆激励车与两辆检测车组成，激励车由某一速度精度桥梁时，两辆检测车静止于预设的桥梁测点处记录桥梁的振动响应；随后通过提取检测车接触点响应，结合时域分解法识别桥梁的振型。
2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其包括以下步骤：
4、s1、建立组合车辆测试系统，并对组合车辆测试系统进行有限元建模；
5、s2、根据组合车辆测试系统建立车辆模型、桥梁模型、车桥耦合模型；
6、s3、采用组合车辆测试系统中的激励车辆激发桥梁振动，并通过测试车辆记录车桥耦合响应；
7、s4、通过时间域分解法从测试车辆的车辆或接触点响应中提取桥梁模态。
8、进一步，在步骤s1中，组合车辆测试系统中包括一个或多个激励车辆、一个或多个测试车辆以及至少一个桥梁，其中，激励车辆用于激发桥梁振动，测试车辆用于记录车桥耦合响应；
9、激励车辆具有两个自由度，分别为垂直运动ye和俯仰运动其属性包括：车辆质量me，转动惯量je，弹簧刚度系数ke，阻尼系数ce；
10、测试车辆为单自由度，其属性包括：车身质量mt、弹簧刚度kt和阻尼系数ct的振荡器；测试车辆通过加速度计测量其自身的垂直运动；
11、桥梁采用bernoulli-euler类型，其跨长为l、单位长度质量为m、刚度为ei，其垂直位移表示为yb；
12、在运行过程中，激励车辆以恒定速度v行驶过桥，而测试车辆则停在预先选定的位置上。
13、进一步，在步骤s1中，采用数值有限元方法，将桥梁结构划分为n个二维梁单元，并与车辆系统结合形成车桥耦合单元，得到组合车辆测试系统的有限元建模；
14、保证激励车辆和测试车辆都与桥梁保持刚性接触，且车辆在桥面上没有滑动或爬升的现象，则组合车辆测试系统的运动方程表示为：
15、
16、其中，下标'v'和'b'分别表示车辆和桥梁；和y分别表示cvts的加速度、速度和位移的列向量；mi、ci、ki、fi(i＝v,b)分别代表质量矩阵、阻尼矩阵、刚度矩阵和外部力向量。
17、进一步，在步骤s2中，车辆模型的质量矩阵根据能量原理表示为：
18、
19、车辆模型的刚度矩阵表示为：
20、
21、车辆模型的阻尼矩阵表示为：
22、
23、其中，激励车辆至少设置一辆，测试车辆设置为x辆，并依次进行编号。
24、进一步，在步骤s2中，桥梁结构被划分为n个二维梁单元，每个单元有四个自由度；桥梁的质量矩阵mb仅由其自身的组成部分构成，质量矩阵表示为：
25、
26、其中m表示桥梁每单位长度的质量；[n]代表形函数行向量，其表示为：
27、[n]＝[n1 n2 n3 n4]
28、n1＝1-3(ξ/l)2+2(ξ/l)3
29、
30、n3＝3(ξ/l)2-2(ξ/l)3
31、
32、其中，ξ表示从节点左侧开始的局部坐标；l表示接触单元的长度；
33、桥梁的刚度矩阵kb包括桥梁本身的组成部分和由车辆引起的组成部分表示为：
34、
35、其中通过组装其单元刚度矩阵获得，符号d表示形函数行向量关于局部坐标ξ的二阶导数；
36、在第n次激励时，第x1号和第x2号测试车辆分别部署在第i和第j个桥梁单元上，桥梁结构被平均划分为n个单元，每个单元的长度表示为l；对于每个测试车辆，它们在局部坐标系中的位置分别为和对于激励车辆，在第tτ个时间步，前轮和后轮分别位于第p和第q个桥梁单元上；在该时间步，前轮和后轮的位置分别为lf和lr，le表示两轮之间的半距离；则由车辆引起的刚度矩阵组成部分计算如下：
37、
38、其中下标τ表示车桥耦合单元的编号；在当前时间步的形函数行向量通过将单元的局部坐标代入cvts的运动方程中获得，[n′]τ表示形函数行向量关于局部坐标ξ的一阶导数。
39、桥梁的阻尼矩阵cb由其自身的组成部分和由车辆引起的组成部分组装而成，表示为：
40、
41、使用rayleigh阻尼模拟粘性阻尼，计算方式如下：
42、
43、其中α和β是阻尼系数，表达为α＝2ζgω1ω2/(ω1+ω2)和β＝2ζb/(ω1+ω2)，ω1和ω2分别代表桥梁的第一和第二自然频率，ζb是桥梁的阻尼比。
44、进一步，在步骤s2中，在第tτ个时间步，车辆-桥梁耦合刚度矩阵kvb表示为：
45、
46、其中h＝1,2分别表示前轮和后轮；
47、耦合刚度矩阵kbv表示为：
48、
49、车辆-桥梁耦合阻尼矩阵cvb和cbv表示为：
50、
51、进一步，在步骤s3中，在激发桥梁振动过程中，桥梁承受的荷载包括外部荷载和车辆荷载，其中，外部荷载向量表示为：
52、
53、其中，r表示路面的粗糙度；
54、车辆载荷向量表示为：
55、
56、采用时间变化的newmark-β积分方法求解耦合动力学方程。
57、进一步，在步骤s3中，第x号测试车辆的运动方程表示为：
58、
59、其中，表示第x号测试车辆的加速度的列向量，表示第x号测试车辆的速度的列向量，ytx表示第x号测试车辆的位移的列向量，yc表示接触点响应，根据上式反算接触点响应。
60、进一步，在步骤s4中，用时间域分解方法对加速度响应进行分析，提取桥梁的模态信息；
61、其中，加速度响应的模态分解过程为：
62、桥梁在时间t的任意荷载激励下的加速度表示为：
63、
64、其中，是输出加速度列向量，p表示传感器数量；φi＝[φ1i…φ1p]t是第i阶桥梁振型；λi(t)是第i阶模态贡献因子，表示在时间t时的加速度贡献。
65、从离散加速度信号中检索前n阶模态，在采样时间为k时，桥梁在任意荷载激励下的加速度表示为：
66、
67、其中，εt(k)表示一个p×1的截断误差列向量，其表示为
68、使用数字带通滤波器提取第i阶单模态响应，则第i个滤波后的加速度响应表示为：
69、
70、其中，εf(k)表示噪声向量，是时间k处的噪声和残差的样本总和。
71、噪声向量分解为p-1维正交噪声空间：
72、
73、其中，ψj＝[ψ1j…ψpj]t是第j个正交噪声基模态，dj(k)是第j个噪声模态对总噪声向量的贡献。
74、将p-1维的噪声向量带入第i个滤波后的加速度响应计算公式中，则第i个滤波后的加速度响应进一步描述为：
75、
76、若在现场测试中记录n个样本，则n个滤波后的加速度响应扩展为：
77、
78、简化为：
79、
80、其中，yi表示仅包含第i阶桥梁模态的测量加速度响应；λi＝[λi(1) … λi(n)]t是第i阶加速度响应的贡献列向量；第二项表示第j个正交噪声基模态及其贡献列向量。
81、考虑每个传感器之间的交叉作用效应，计算第i阶单模态响应的交叉相关矩阵：
82、
83、考虑正交基原理，进一步将其转化为：
84、
85、其中，
86、重写为：
87、ei＝uωut
88、其中，表示矩阵yi的奇异向量矩阵；表示矩阵yi的奇异值矩阵，且奇异值的顺序为qi＞σ1＞σ2＞…＞σp-1。
89、通过对矩阵ei进行奇异值分解后提取第一个奇异向量即为第i阶模态振型
90、本发明的有益效果在于：
91、本发明提出了一种基于时域识别的模态振型方法及其流程。该方法建立在组合车辆测试系统(cvts)上。cvts包括两辆测试车辆和一辆激励车辆，其中测试车辆用于记录车桥耦合系统的响应，激励车辆用于激发桥梁的振动。在测试车辆上安装了加速度计传感器，以测量其垂直振动。然后，使用时域分解(tdd)分析工具从测试车辆或接触点响应中提取模态振型。与车辆响应相比，接触点响应在识别桥梁模态振型方面表现出更好的性能。
92、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
1.一种基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：其包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s1中，组合车辆测试系统中包括一个或多个激励车辆、一个或多个测试车辆以及至少一个桥梁，其中，激励车辆用于激发桥梁振动，测试车辆用于记录车桥耦合响应；
3.根据权利要求2所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s1中，采用数值有限元方法，将桥梁结构划分为n个二维梁单元，并与车辆系统结合形成车桥耦合单元，得到组合车辆测试系统的有限元建模；
4.根据权利要求3所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s2中，车辆模型的质量矩阵根据能量原理表示为：
5.根据权利要求4所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s2中，桥梁结构被划分为n个二维梁单元，每个单元有四个自由度；桥梁的质量矩阵mb仅由其自身的组成部分构成，质量矩阵表示为：
6.根据权利要求5所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s2中，在第tτ个时间步，车辆-桥梁耦合刚度矩阵kvb表示为：
7.根据权利要求6所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s3中，在激发桥梁振动过程中，桥梁承受的荷载包括外部荷载和车辆荷载，其中，外部荷载向量表示为：
8.根据权利要求7所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s3中，第x号测试车辆的运动方程表示为：
9.根据权利要求8所述的基于组合车辆测试系统的桥梁模态振型提取方法，其特征在于：在步骤s4中，用时间域分解方法对加速度响应进行分析，提取桥梁的模态信息；
