CN105651338A - 用于桥梁的车轴识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于桥梁的车轴识别方法及系统，该方法包括步骤：沿桥梁纵长方向标记共包含4～6个截面的两个截面组，形成两座虚拟简支梁；采集测量两个截面组处的桥梁时程响应，根据时程响应计算得到两组隔离响应，将两组隔离响应分别构建两条响应时程曲线；对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。该系统包括传感器，安装于共包含4～6个截面的两个截面组处，用于将桥梁时程响应转换为电信号输出；以及数据处理运算中心，用于根据时程响应计算隔离响应，构建响应时程曲线从而得到车辆轴或者轴组的数量N。本发明使用桥梁全局响应进行车辆轴距识别，车辆识别结果更为可靠，进而能准确识别车辆速度和轴距。

Description

用于桥梁的车轴识别方法及系统

技术领域

本发明涉及动态称重、桥梁动态称重以及车辆荷载监测领域，尤其涉及用于桥梁的车轴识别方法及系统。

背景技术

目前对车辆进行称重的主要方法有：

1)传统地磅，该方式识别效率低(车辆需停车或以极低速度行驶)，并且需设置专门称重站；

2)WIM(Pavementweight-in-motion，路面式动态称重)，该方式安装维护不方便，需中段交通，使用寿命低；

3)BWIM(Bridgeweigh-in-motion，桥梁动态称重)，包括两套装置：磁带式或压感式传统路面轴距识别装置或FAD(Free-of-axle-detector)传感器(非路面式车轴探测传感器)，用来进行车辆轴距和车速的识别；以及应变传感器，测量桥梁全桥应变，用于计算车辆轴重/总重。该BWIM系统需要两套装置协同工作以达到识别车辆重量的功能。

BWIM技术基本克服了1)和2)存在的缺陷，但是现有的磁带式或压感觉式轴距识别装置，由于其安装方式需要在路面/桥面开挖后安装传感器，因此仍存在使用寿命低和安装维护需要中断交通等缺点。

现有的FAD传感器，由于其安装在桥梁下方，因此解决了磁带式或压感式装置寿命低的缺点，因而FAD技术已逐步替代了传统的磁带式或压感式装置。但商用经验表明，FAD传感器对车辆横向行驶位置很敏感，即车辆行驶位置的改变可能导致识别结果精度下降，甚至无法识别(即使用桥梁局部响应识别车轴，受车辆横向加载位置影响)；此外，这类传感器需要安装在桥面板下方，因此可用于T梁桥、箱梁桥等，但对某些桥型(如板桥)将很难甚至无法安装该类FAD传感器；最后，FAD传感器在应用于结构长度较短的桥梁或具有次级结构的桥梁(如正交异性板桥)时具有较好的效果，但对于其它类型桥梁其识别精度较差。

发明内容

本发明目的在于提供一种用于桥梁的车轴识别方法及系统，以解决FAD传感器识别精度较差，且安装不便，应用范围小的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种用于桥梁的车轴识别方法，包括以下步骤：

S1：沿桥梁纵长方向标记共包含4～6个截面的两个截面组，形成两座虚拟简支梁；

S2：采集测量两个截面组处的桥梁时程响应，根据时程响应计算得到两组隔离响应，将两组隔离响应分别构建两条响应时程曲线；

S3：对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

作为本发明的方法的进一步改进：

优选地，步骤S1包括以下步骤：

S101：在桥梁上依次标记三个截面P₁,O₁,Q₁，称为第一截面组，其x坐标分别为x_p1,x_o1,x_q1；按照相同步骤依次标记三个截面P₂,O₂,Q₂，称为第二截面组，其x坐标分别为x_p2,x_o2,x_q2；两个截面组的x坐标满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{p1}<x_{o1}<x_{q1}\\ x_{p2}<x_{o2}<x_{q2}\\ x_{o1}<x_{o2}\end{array}\right.---\left(1\right);$

满足上述条件(1)的情形包括以下三种：

S101A：两个截面组中所有截面的x坐标均不相同,此时两个截面组中共有6个不同截面；

S101B：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

①x_p1＝x_p2，②x_o1＝x_p2，③x_q1＝x_p2，④x_q1＝x_o2，⑤x_q1＝x_q2；

此时两个截面组中有1个截面相同，故两个截面组共有5个不同截面；

S101C：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

此时两个截面组中有2个截面相同，即两个截面组共有4个不同截面；

S102：在桥梁上标记两个截面组的4～6个截面，并记O₁O₂的长度为L，P₁O₁的长度记为l_p1，O₁Q₁的长度记为l_q1，P₂O₂的长度为l_p2，O₂Q₂的长度为l_q2，并在两个截面组的4～6个截面处分别安装采集弯矩、正应力或正应变的传感器，梁段P₁Q₁和P₂Q₂形成两座虚拟简支梁。

优选地，时程响应为弯矩、应力、应变三者之一，时程响应的测量方法包括以下三者之一：

S201A：通过测量截面内至少一个点的正应力，然后代入弯矩与正应力之间的关系式进行计算获得弯矩；

S201B：通过测量截面内至少一个点的正应变，然后代入弯矩与正应变之间的关系式进行计算获得弯矩；

S201C：通过测量截面内至少一个点的正应力或正应变，利用弯矩与正应力/正应变之间存在的线性或近似线性关系，用正应力或正应变换算弯矩。

优选地，步骤S2中，隔离响应的计算方法包括以下步骤：

S202：将采集得到的桥梁时程响应代入公式(2)，时程响应包括桥梁弯矩M、正应力σ或正应变ε，计算得到2个“隔离响应”和

$R_{O_j}^I={\mathrm{\&gamma;}}_{oj}{R}_{O_j}-\frac{1}{l_{pj}+l_{qj}}({\mathrm{\&gamma;}}_{pj}{l}_{qj}{R}_{P_j}+{\mathrm{\&gamma;}}_{qj}{l}_{pj}{R}_{Q_j})---\left(2\right)$

式中j＝1,2，分别表示第一截面组和第二截面组，γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2称为换算系数，该系数使得式(3)中各项皆不为零时，该比例式成立：

${\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{oj}}{R}_{O_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{pj}}{l}_{\mathrm{pj}}{R}_{P_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{\mathrm{qj}}{l}_{\mathrm{qj}}{R}_{Q_j}=M_{O_j}:l_{\mathrm{qj}}{M}_{P_j}:l_{\mathrm{pj}}{M}_{Q_j},j=\mathrm{1,2}---\left(3\right)$

其中M_s(s＝O_j,P_j,Q_j；j＝1,2)为各截面的理论弯矩响应；

设车辆行驶至O₁截面时，隔离响应和的值为正；若通过计算得到和的值为负，则将式(2)中的换算系数γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2取反，使得和的值为正。

优选地，步骤S3完成后，方法还包括轴距识别步骤：

S4：识别车速v^I；

S5：将两条响应时程曲线分别记为和分别提取两条响应时程曲线上局部峰值出现的时刻，按顺序记录为其中，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻；

S6：根据车速，计算得到两组待选轴距值：

$S_i^j=v^I\&CenterDot;(t_{i+1}^j-t_i^j),i=1,2,...,N-1;j=1,2;---\left(8\right)$

其中，i为车辆车轴序数，代表车辆的第i个车轴；j为虚拟简支梁序数；为利用第j个虚拟简支梁识别得到的第i个轴距值；

S7：通过已知车辆进行校验，从两组待选轴距值取与真实的车轴轴距更接近的一组待选轴距值，或者取两组待选轴距值的平均值，作为识别的轴距值。

优选地，步骤S4，包括以下步骤：

S401：利用获取的N组时刻值可计算得到N个识别速度值，记为集合V：

$V=\{v_k=L/(t_k^2-t_k^1),k=1,2,...,N\}---\left(4\right)$

其中，v_k为第k个识别速度值，L为截面O₁和截面O₂之间的纵向距离；

S402：对集合V中的元素进行数据处理可得v^I，数据处理方法为以下三者之一：

S402A：取V中的若干个元素的平均值，即：

$v^I=\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}---\left(5\right)$

S402B：取V中的若干个元素的有效值，即：

$v^I={\left(\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}^2\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(6\right)$

S402C：取V中的若干个元素的中位数，即：

$v^I=Median\left(\right\{v_{m_l}|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\});---\left(7\right)$

其中，N_E为从V中任取若干个元素进行计算时元素的个数。

作为一个总的技术构思，本发明还提供了一种采用上述任一项用于桥梁的车轴识别方法的车轴识别系统，包括：

传感器，安装于共包含4～6个截面的两个截面组处，用于将桥梁时程响应转换为电信号输出；

数据处理运算中心，用于根据时程响应计算隔离响应，构建响应时程曲线，并对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

作为本发明的系统的进一步改进：

数据处理运算中心，还用于通过响应时程曲线，计算车辆速度和轴距(返回给用户)。

系统还包括：数据采集系统，连接于传感器和数据处理运算中心之间，用于对传感器采集的桥梁时程响应的电信号进行除杂处理，除杂处理包括通过低通滤波器对电信号进行低通滤波以去除高频干扰信号。

传感器为应变传感器或应力传感器；传感器的横向安装位置为在每一车道，当车辆加载于桥梁跨中和车道正中位置时，桥梁跨中截面底部纵向弯曲响应最大的位置；传感器的纵向安装位置为4～6个截面处，传感器安装位置的纵向距离应使得虚拟简支梁的长度小于待识别的最小车辆的轴距S_min的长度。

本发明具有以下有益效果：

1、本发明的用于桥梁的车轴识别方法，利用车辆作用下结构的弯曲响应(弯矩或应力、应变)，因此适用于任意受力形式以受弯为主的桥梁或桥梁局部。包括两类：

a、整体受力形式以受弯为主的桥梁，包括但不限于混凝土梁板桥、正交异性板桥、钢桁架桥、钢筋混凝土混合梁桥。

b、桥梁局部受力形式为受弯，包括但不限于悬索桥上由吊索悬吊的主梁，斜拉桥斜拉索支承的同时承受弯矩和轴力的主梁，下承式拱桥由吊索悬吊的主梁。

2、本发明的用于桥梁的车轴识别方法，使用桥梁全局响应进行车辆轴距识别，车辆识别结果更为可靠，能准确识别车辆速度和轴距。

3、本发明的用于桥梁的车轴识别系统，仅需要一套系统便可实现车辆速度、轴距和重量识别，安装简单，适用范围广。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明优选实施例的用于桥梁的车轴识别方法的流程示意图；

图2是本发明另一优选实施例的用于桥梁的车轴识别方法的流程示意图；

图3是本发明优选实施例的6个截面各不相同的设置位置示意图；

图4是本发明优选实施例的6个截面中有一个截面重复时的可能设置位置示意图；

图5是本发明优选实施例的6个截面中有二个截面重复时的可能设置位置示意图；

图6是本发明优选实施例的虚拟简支梁的位置示意图；

图7是本发明优选实施例的梁AB各点弯矩及隔离弯矩曲线示意图；

图8是本发明优选实施例的用于桥梁的车轴识别系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

本发明中所称的用户为识别的车轴信息的获取方，例如直接关注车轴信息的管理人员或利用车轴信息进行车辆称重的BWIM系统。采用的坐标系为：桥梁纵长方向(车辆行驶方向)为x轴正方向，也称为桥梁纵向；竖直向上为z轴正方向，也称为桥梁竖向；水平面内垂直x轴为y轴，也称为桥梁横向；x、y、z构成右手坐标系。如下对本发明中涉及的名词进行解释：

轮距：车辆前后相临两轮胎之间的纵向距离。

轴距：车辆第i个和第i+1个车轴的接地位置之间的距离，记为S_i(i＝1,2,...)。当车轴类型为单个轮轴时，车轴接地位置为该轴与路面接触面的中心位置，当车轴类型为轴组时，车轴接地位置为该组车轴的等效静力作用位置。

车辆最小轴距：按用户需求设定的车轴轴距的最小目标值，记为S_min。当车辆多个轮轴之间的距离小于该值时，可被视为轴组。

车轴：车辆与地面接触的轮轴，记为A_i(i＝1,2,...)，A_i为车辆第i个车轴(轴组)。按用户需求设定的车辆最小轴距S_min可将车轴分为普通车轴和轴组两种：①轮距大于设定的最小轴距S_min时为普通车轴，②轮距小于设定的最小轴距S_min时，多个车轴可能被该专利提出的方法识别为单个轮轴，称该多个轮轴组成的车轴为轴组。

车速：车辆行驶速度，记为v，本发明基于车辆匀速行驶的假定进行车轴识别。

参见图1，本发明的用于桥梁的车轴识别方法，包括以下步骤：

S1：沿桥梁纵长方向标记共包含4～6个截面的两个截面组，形成两座虚拟简支梁；

S2：采集测量两个截面组处的桥梁时程响应，根据时程响应计算得到两组隔离响应，将两组隔离响应分别构建两条响应时程曲线；

S3：对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

通过上述步骤，能利用车辆作用下结构的弯曲响应(弯矩或应力、应变)，使用桥梁全局响应进行车辆轴距识别，因此适用于任意受力形式以受弯为主的桥梁或桥梁局部，车轴识别结果更为可靠。

在实际应用中，参见图2，在上述步骤的基础上，本发明的用于桥梁的车轴识别方法还可增加以下步骤进行优化：

S1：沿桥梁纵长方向标记共包含4～6个截面的两个截面组，形成两座虚拟简支梁。具体如下：

S101：在桥梁上依次标记三个截面P₁,O₁,Q₁，称为第一截面组，其x坐标分别为x_p1,x_o1,x_q1；按照相同步骤依次标记三个截面P₂,O₂,Q₂，称为第二截面组，其x坐标分别为x_p2,x_o2,x_q2；两个截面组的x坐标满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{p1}<x_{o1}<x_{q1}\\ x_{p2}<x_{o2}<x_{q2}\\ x_{o1}<x_{o2}\end{array}\right.---\left(1\right).$

满足上述条件(1)的情形包括以下三种：

S101A：两个截面组中所有截面的x坐标均不相同，此时两个截面组中共有6个不同截面，可能的设置位置如图3所示。

S101B：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

①x_p1＝x_p2，②x_o1＝x_p2，③x_q1＝x_p2，④x_q1＝x_o2，⑤x_q1＝x_q2；

此时两个截面组中有1个截面相同，故两个截面组共有5个不同截面，可能的设置位置如图4所示。

S101C：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

此时两个截面组中有2个截面相同，即两个截面组共有4个不同截面，可能的设置位置如图5所示。由上述推导可知，为进行车辆速度和轴距的识别，参见图5，梁AB上需设置两个虚拟简支梁。事实上，由于第一个虚拟梁P₁Q₁上的点O₁Q₁可以作为第二个虚拟梁P₂Q₂上的点P₂O₂，使得最少仅需在梁AB上取等距4个点即可实现识别。

所有满足上述条件的6个截面的可能相对位置关系如图3至5所示。图中A、B为桥梁上的两个点，且A点的x坐标x_A满足x_A≤x_p1，B点的x坐标x_B满足x_B≥x_q2；桥上带圈数字表示截面编号，且编号小的截面的x坐标严格小于编号大的截面的x坐标；桥上带圈数字上方的字母表示第一组截面所在位置，桥上带圈数字下方的字母表示第二组截面所在位置。

由上述推导可知，为进行车辆速度和轴距的识别，梁AB上需设置两个虚拟简支梁。事实上，由于第一个虚拟梁P₁Q₁上的点O₁Q₁可以作为第二个虚拟梁P₂Q₂上的点P₂O₂，使得最少仅需在梁AB上取等距4个点即可实现识别。

S102：在桥梁上标记两个截面组的4～6个截面，并记O₁O₂的长度(即截面O₁和截面O₂之间的纵向距离)为L，P₁O₁的长度记为l_p1，O₁Q₁的长度记为l_q1，P₂O₂的长度为l_p2，O₂Q₂的长度为l_q2，并在两个截面组的4～6个截面处分别安装采集弯矩、正应力或正应变的传感器，梁段P₁Q₁和P₂Q₂形成两座虚拟简支梁。

下面以较为简单的O,P,Q三点等距的情形对上述步骤中涉及的虚拟简支梁的理论进行分析，且下面的理论可以方便地推广到O,P,Q三点不等距的情形：

参见图6，考虑一根边界条件任意的梁AB，O,P,Q为梁上的三个点，PO＝OQ，梁上距P点x处作用有集中力F。OPQ三点的弯矩可以表示为：

$M_s=M_s^E+M_s^F,s=\{O,P,Q\}---\left(9\right)$

其中上标E表示边界反力导致的弯矩，上标F表示集中力F导致的弯矩。

边界反力引起的弯矩为：

$\left\{\begin{array}{c}{M}_O^E=-M_B\left(x\right)-F_B\left(x\right)(l_B+l)\\ M_P^E=-M_B\left(x\right)-F_B\left(x\right)(l_B+2l)\\ M_Q^E=-M_B\left(x\right)-F_B\left(x\right)l_B\end{array}\right.---\left(10\right)$

如下关系式恒成立：

$M_O^E-\frac{1}{2}(M_P^E+M_Q^E)\&equiv;0---\left(11\right)$

因此，下式成立：

$M_O-\frac{1}{2}(M_P+M_Q)=\left\{\begin{array}{cc}0& (x<0orx>2l)\\ -\frac{1}{2}Fx& (0\&le;x<l)\\ -\frac{1}{2}F(-x+2l)& (l\&le;x<2l)\end{array}\right.---\left(12\right)$

记由上式可以看出仅于梁AB上的PQ段有关，而与其它因素如梁AB的支承方式、l_A、l_B的长度等无关，因此称为隔离弯矩，称梁段PQ为虚拟梁。

一般地，桥梁弯矩和正应变或正应变粗略地呈线性关系。因此上述方法不仅可以使用弯矩进行识别，亦可使用桥梁正应变或正应力进行识别。

S2：采集测量两个截面组处的桥梁时程响应，记为R_s(s＝P₁,O₁,Q₁,P₂,O₂,Q₂)，s为桥梁截面。根据时程响应计算得到两组隔离响应，将两组隔离响应分别构建两条响应时程曲线。其中，时程响应为弯矩、应力、应变三者之一(即桥梁弯矩M、正应力σ、正应变ε三者之一)，时程响应的测量方法包括以下三者之一：

S201A：通过测量截面内至少一个点的正应力，然后代入弯矩与正应力之间的关系式进行计算获得弯矩。

S201B：通过测量截面内至少一个点的正应变，然后代入弯矩与正应变之间的关系式进行计算获得弯矩。

S201C：通过测量截面内至少一个点的正应力或正应变，利用弯矩与正应力/正应变之间存在的线性或近似线性关系，用正应力或正应变换算弯矩。

隔离响应的计算方法包括以下步骤：

S202：将采集得到的桥梁时程响应代入公式(2)，时程响应包括桥梁弯矩M、正应力σ或正应变ε，计算得到2个“隔离响应”和

$R_{O_j}^I={\mathrm{\&gamma;}}_{oj}{R}_{O_j}-\frac{1}{l_{pj}+l_{qj}}({\mathrm{\&gamma;}}_{pj}{l}_{qj}{R}_{P_j}+{\mathrm{\&gamma;}}_{qj}{l}_{pj}{R}_{Q_j})---\left(2\right)$

式中j＝1,2，分别表示第一截面组和第二截面组，γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2称为换算系数，该系数使得式(3)中各项皆不为零时，该比例式成立：

${\mathrm{\&gamma;}}_{oj}{R}_{O_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{pj}{l}_{qj}{R}_{P_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{qj}{l}_{pj}{R}_{Q_j}=M_{O_j}:l_{qj}{M}_{P_j}:l_{pj}{M}_{Q_j},j=1,2---\left(3\right)$

其中M_s(s＝O_j,P_j,Q_j；j＝1,2)为各截面的理论弯矩响应。

设车辆行驶至O₁截面时，隔离响应和的值为正；若通过计算得到和的值为负，则将式(2)中的换算系数γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2取反，使得和的值为正。

S3：对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

当一个荷载移动经过梁AB时，隔离弯矩的时程曲线上会形成一个峰。事实上，当一组荷载(N个集中力，荷载之间具有合适的间距)移动经过梁AB时，隔离弯矩上会形成N个峰。通过对这类峰值进行计数，可以获知车辆的轴数。

从而，参见图7，在梁AB的纵向位置设置两组虚拟简支梁P₁O₁Q₁和P₂O₂Q₂，两组虚拟简支梁之间的距离为L，则当一组荷载(N个集中力，荷载之间具有合适的间距)移动经过梁AB时，隔离弯矩和上会各自形成N个峰。

S4：识别车速v^I，包括以下步骤：

S401：利用获取的N组时刻值可计算得到N个识别速度值，记为集合V：

$V=\{v_k=L/(t_k^2-t_k^1),k=1,2,...,N\}---\left(4\right)$

其中，v_k为第k个识别速度值，L为截面O₁和截面O₂之间的纵向距离。

S402：对集合V中的元素进行数据处理可得v^I，数据处理方法为以下三者之一：

S402A：取V中的若干个元素的平均值，即：

$v^I=\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}---\left(5\right)$

S402B：取V中的若干个元素的有效值，即：

$v^I={\left(\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}^2\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(6\right)$

S402C：取V中的若干个元素的中位数，即：

$v^I=Median\left(\right\{v_{m_l}|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\});---\left(7\right)$

其中，N_E为从V中任取若干个元素进行计算时元素的个数。

以图7所示梁上各点弯矩及隔离弯矩曲线为例，其中梁AB的边界条件设定为虚拟简支梁，荷载个数设定为2个，荷载间距离设定为d。注意到隔离弯矩上峰值出现的时刻 较隔离弯矩上峰值出现的时刻早由于O₁O₂的长度已知为L，因此，荷载移动速度可由下式求得：

$\begin{array}{ccc}v=\frac{L}{\mathrm{\&Delta;}T}=\frac{L}{t_1^2-t_1^1}& or& v=\frac{L}{t_2^2-t_2^1}\end{array}---\left(13\right)$

识别车速和识别轴距的部分是相互独立的，即也可以使用除步骤S4之外的其它方法获得速度，然后再用以下的步骤S5至S7获得轴距。

S5：将两条响应时程曲线分别记为和分别提取两条响应时程曲线上局部峰值出现的时刻，按顺序记录为其中，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻。

S6：根据车速，计算得到两组待选轴距值：

$S_i^j=v^I\&CenterDot;(t_{i+1}^j-t_i^j),i=1,2,...,N-1;j=1,2;---\left(8\right)$

其中，i为车辆车轴序数，代表车辆的第i个车轴；j为虚拟简支梁序数；为利用第j个虚拟简支梁识别得到的第i个轴距值。

以图7所示梁上各点弯矩及隔离弯矩曲线为例，第一个荷载相应的峰值在隔离弯矩和上出现的时刻与第二个荷载相应的峰值在隔离弯矩和上出现的时刻 的时间间隔为而由c知车辆速度已通过梁上各点弯矩求出(公式(13))，因此二个荷载之间的间距为d可由下式求得：

d＝v(t¹ ₂-t¹ ₁)ord＝v(t² ₂-t² ₁)(14)S7：通过已知车辆进行校验，从两组待选轴距值取与真实的车轴轴距更接近的一组待选轴距值，或者取两组待选轴距值的平均值，作为识别的轴距值。具体地，该输出的轴距值S_i(i＝1,2,...,N-1)可按如下原则确定：

a).使用多种已知轴距的车辆进行校验，若从两组“隔离响应”均能获得较为理想的轴距值，即与真实的车轴轴距均较为相符，则将二组识别值的平均值作为输出的轴距值，即：

$S_i=\frac{1}{2}(S_i^1+S_i^2),i=1,2,...,N-1---\left(15\right).$

b).若从两组“隔离响应”识别出的车辆轴距值仅有一组与真实的车轴轴距均较为相符，记为且在用户接受的前提下，可将该组结果作为方法的输出值，即：

$S_i=S_i^{*},i=1,2,...,N-1---\left(16\right).$

其中，为利用两组“隔离响应”识别出的车辆轴距值仅有一组与真实的车轴轴距均较为相符时较为相符的那一组轴距识别结果。

参见图8，本发明的一种采用上述的用于桥梁的车轴识别方法的车轴识别系统，包括传感器和数据处理运算中心(通常采用计算机实现)，传感器安装于共包含4～6个截面的两个截面组处，用于将桥梁时程响应转换为电信号输出；数据处理运算中心用于根据时程响应计算隔离响应，构建响应时程曲线，并对响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。仅需要一套系统便可实现车辆速度、轴距和重量识别，安装简单，适用范围广。

本实施例中，数据处理运算中心，还用于通过响应时程曲线，计算车辆速度和轴距。

本实施例中，系统还包括数据采集系统，连接于传感器和数据处理运算中心之间，用于对传感器采集的桥梁时程响应的电信号进行除杂处理，除杂处理包括通过低通滤波器对电信号进行低通滤波以去除高频干扰信号。

本实施例中，传感器为应变传感器或应力传感器；传感器的横向安装位置为在每一车道，当车辆加载于桥梁跨中和车道正中位置时，桥梁跨中截面底部纵向弯曲响应最大的位置；传感器的纵向安装位置为4～6个截面处，传感器安装位置的纵向距离应使得虚拟简支梁的长度小于待识别的最小车辆的轴距S_min(S_min通常按照用户的需求设定)的长度。传感器的精度要求需要根据“虚拟简支梁”长度和桥梁抗弯刚度确定，由传感器噪声引起的误差不应对采集的桥梁响应产生明显的精度影响。如果传感器精度不能达到要求，则应适当增大待识别的最小车辆轴距S_min(轮距小于S_min的多个车轴可能被识别为一个轴组)，使得最终采集的数据满足精度要求。

综上可知，本发明通过利用车辆作用下结构的弯曲响应(弯矩或应力、应变)，因此适用于任意受力形式以受弯为主的桥梁或桥梁局部。包括两类：

a、整体受力形式以受弯为主的桥梁，包括但不限于混凝土梁板桥、正交异性板桥、钢桁架桥、钢筋混凝土混合梁桥。

b、桥梁局部受力形式为受弯，包括但不限于悬索桥上由吊索悬吊的主梁，斜拉桥斜拉索支承的同时承受弯矩和轴力的主梁，下承式拱桥由吊索悬吊的主梁。

本发明原则上不限桥梁长度、宽度、抗弯刚度。实际应用中可综合考虑待测桥梁“隔离响应”的大小和可用采集设备的精度等级以进行合理选择：待采的桥梁响应与采集设备分辨率的比值越大，数据采集的精度越高，因此识别的车轴信息越精确。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：沿桥梁纵长方向标记共包含4～6个截面的两个截面组，形成两座虚拟简支梁；

S2：采集测量两个截面组处的桥梁时程响应，根据所述时程响应计算得到两组隔离响应，将所述两组隔离响应分别构建两条响应时程曲线；

S3：对所述响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

2.根据权利要求1所述的用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：

S101：在桥梁上依次标记三个截面P₁,O₁,Q₁，称为第一截面组，其x坐标分别为x_p1,x_o1,x_q1；按照相同步骤依次标记三个截面P₂,O₂,Q₂，称为第二截面组，其x坐标分别为x_p2,x_o2,x_q2；两个截面组的x坐标满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}{x}_{p1}<x_{o1}<x_{q1}\\ x_{p2}<x_{o2}<x_{q2}\\ x_{o1}<x_{o2}\end{array}\right.---\left(1\right);$

满足上述条件(1)的情形包括以下三种：

S101A：两个截面组中所有截面的x坐标均不相同,此时两个截面组中共有6个不同截面；

S101B：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

①x_p1＝x_p2，②x_o1＝x_p2，③x_q1＝x_p2，④x_q1＝x_o2，⑤x_q1＝x_q2；

此时两个截面组中有1个截面相同，故两个截面组共有5个不同截面；

S101C：两组截面各坐标除满足条件(1)，同时满足以下条件之一：

① $\left\{\begin{array}{c}{x}_{p1}=x_{p2}\\ x_{q1}=x_{o2}\end{array}\right.,$ ② $\left\{\begin{array}{c}{x}_{o1}=x_{p2}\\ x_{q1}=x_{o2}\end{array}\right.,$ ③ $\left\{\begin{array}{c}{x}_{p1}=x_{p2}\\ x_{q1}=x_{q2}\end{array}\right.,$ ④ $\left\{\begin{array}{c}{x}_{o1}=x_{p2}\\ x_{q1}=x_{q2}\end{array}\right.,$

此时两个截面组中有2个截面相同，即两个截面组共有4个不同截面；

S102：在桥梁上标记所述两个截面组的4～6个截面，并记O₁O₂的长度为L，P₁O₁的长度记为l_p1，O₁Q₁的长度记为l_q1，P₂O₂的长度为l_p2，O₂Q₂的长度为l_q2，并在所述两个截面组的4～6个截面处分别安装采集弯矩、正应力或正应变的传感器，梁段P₁Q₁和P₂Q₂形成两座虚拟简支梁。

3.根据权利要求1所述的用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，所述时程响应为弯矩、应力、应变三者之一，所述时程响应的测量方法包括以下三者之一：

S201A：通过测量截面内至少一个点的正应力，然后代入弯矩与正应力之间的关系式进行计算获得弯矩；

S201B：通过测量截面内至少一个点的正应变，然后代入弯矩与正应变之间的关系式进行计算获得弯矩；

S201C：通过测量截面内至少一个点的正应力或正应变，利用弯矩与正应力/正应变之间存在的线性或近似线性关系，用正应力或正应变换算弯矩。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述隔离响应的计算方法包括以下步骤：

S202：将采集得到的桥梁时程响应代入公式(2)，所述时程响应包括桥梁弯矩M、正应力σ或正应变ε，计算得到2个“隔离响应”和

$R_{O_j}^I={\mathrm{\&gamma;}}_{oj}{R}_{O_j}-\frac{1}{l_{pj}+l_{qj}}({\mathrm{\&gamma;}}_{pj}{l}_{qj}{R}_{P_j}+{\mathrm{\&gamma;}}_{qj}{l}_{pj}{R}_{Q_j})---\left(2\right)$

式中j＝1,2，分别表示第一截面组和第二截面组，γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2称为换算系数，该系数使得式(3)中各项皆不为零时，该比例式成立：

${\mathrm{\&gamma;}}_{oj}{R}_{O_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{pj}{l}_{qj}{R}_{P_j}:{\mathrm{\&gamma;}}_{qj}{l}_{pj}{R}_{Q_j}=M_{O_j}:l_{qj}{M}_{p_j}:l_{pj}{M}_{Q_j},j=1,2---\left(3\right)$

其中M_s(s＝O_j,P_j,Q_j；j＝1,2)为各截面的理论弯矩响应；

设车辆行驶至O₁截面时，隔离响应和的值为正；若通过计算得到和的值为负，则将式(2)中的换算系数γ_oj,γ_pj,γ_qj且j＝1,2取反，使得和的值为正。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，所述步骤S3完成后，所述方法还包括轴距识别步骤：

S4：识别车速v^I；

S5：将两条响应时程曲线分别记为和分别提取两条响应时程曲线上局部峰值出现的时刻，按顺序记录为其中，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻，为响应时程曲线上的各局部峰值点出现的时刻；

S6：根据所述车速，计算得到两组待选轴距值：

$S_i^j=v^I\&CenterDot;(t_{i+1}^j-t_i^j),i=1,2,...,N-1;j=1,2;---\left(8\right)$

其中，i为车辆车轴序数，代表车辆的第i个车轴；j为虚拟简支梁序数；为利用第j个虚拟简支梁识别得到的第i个轴距值；

S7：通过已知车辆进行校验，从两组待选轴距值取与真实的车轴轴距更接近的一组待选轴距值，或者取两组待选轴距值的平均值，作为识别的轴距值。

6.根据权利要求5所述的用于桥梁的车轴识别方法，其特征在于，所述步骤S4，包括以下步骤：

S401：利用获取的N组时刻值计算得到N个识别速度值，记为集合V：

$V=\{v_k=L/(t_k^2-t_k^1),k=1,2,...,N\}---\left(4\right)$

其中，v_k为第k个识别速度值，L为截面O₁和截面O₂之间的纵向距离；

S402：对集合V中的元素进行数据处理得v^I，所述数据处理方法为以下三者之一：

S402A：取V中的若干个元素 $\left\{v_{m_l}\right|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\}$ 的平均值，即：

$v^I=\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}---\left(5\right)$

S402B：取V中的若干个元素 $\left\{v_{m_l}\right|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\}$ 的有效值，即：

$v^I={\left(\frac{1}{N_E}\underset{l=1}{\overset{N_E}{\&Sigma;}}{v}_{m_l}^2\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(6\right)$

S402C：取V中的若干个元素 $\left\{v_{m_l}\right|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\}$ 的中位数，即：

$v^I=Median\left(\right\{v_{m_l}|v_{m_l}\&Element;V;l=1,2,...,N_E;N_E\&le;N\});---\left(7\right)$

其中，N_E为从V中任取若干个元素进行计算时元素的个数。

7.一种采用如权利要求1至6中任一项用于桥梁的车轴识别方法的车轴识别系统，其特征在于，包括：

传感器，安装于所述共包含4～6个截面的两个截面组处，用于将桥梁时程响应转换为电信号输出；

数据处理运算中心，用于根据所述时程响应计算隔离响应，构建响应时程曲线，并对所述响应时程曲线上的局部峰值数量进行统计，得到车辆轴或者轴组的数量N。

8.根据权利要求7所述的车轴识别系统，其特征在于，所述数据处理运算中心，还用于通过所述响应时程曲线，计算车辆速度和轴距。

9.根据权利要求7或8所述的车轴识别系统，其特征在于，所述系统还包括：

数据采集系统，连接于所述传感器和所述数据处理运算中心之间，用于对所述传感器采集的桥梁时程响应的电信号进行除杂处理，所述除杂处理包括通过低通滤波器对所述电信号进行低通滤波以去除高频干扰信号。

10.根据权利要求9所述的车轴识别系统，其特征在于，所述传感器为应变传感器或应力传感器；所述传感器的横向安装位置为在每一车道，当车辆加载于桥梁跨中和车道正中位置时，桥梁跨中截面底部纵向弯曲响应最大的位置；所述传感器的纵向安装位置为所述4～6个截面处，所述传感器安装位置的纵向距离应使得所述虚拟简支梁的长度小于待识别的最小车辆的轴距S_min的长度。