基于多桥支座振动信号联合分析的列车荷载类型识别方法

在重型列车荷载反复作用下，桥梁结构易发生损伤与破坏，因此识别列车荷载作用类型可为管理部门提供桥梁可靠运营信息。目前既有的列车荷载类型识别方法往往基于桥梁结构局部力学响应建立，其忽略了整条线路中多点监测数据的关联，识别结果易受复杂环境影响。针对此问题，提出一种基于多桥支座振动信号联合分析的列车荷载类型识别方法。首先利用构建的桥梁支座健康监测视觉分析系统提取多桥支座的动位移数据，提出通过FFT信号相关分析对多桥支座振动数据进行时间同步，由此获得多点监测数据的联合表征；然后，将构建的多点监测数据联合表征可视化为灰度图像，并将列车荷载类型识别建模为图像识别问题；提出利用ShuffleNet-V2轻量级识别网络对构建的多点监测数据联合表征图像进行分类，由此识别不同类型的列车荷载。最后通过实际的桥梁支座健康监测系统进行测试，实验结果表明在复杂环境下多桥支座振动信号联合表征可获得良好的图像分类特征，而构建的轻量级识别网络可精准识别列车荷载类型，验证了本文方法具有很好的普适性与应用前景。