基于FSWT算法的车桥时变系统模态参数识别方法的研究

《基于FSWT算法的车桥时变系统模态参数识别方法的研究》是一篇探讨如何利用改进的时频分析方法对车桥结构进行动态特性识别的学术论文。该研究针对传统模态参数识别方法在处理非平稳信号和复杂时变系统时存在的局限性，提出了一种结合快速小波变换（FSWT）与模态参数识别技术的新方法。

论文首先介绍了车桥系统的动态特性及其在实际工程中的重要性。车桥结构在车辆荷载作用下会产生复杂的振动响应，这些响应具有非线性和时变性特点，使得传统的频域分析方法难以准确提取其模态参数。因此，需要一种能够有效捕捉信号时频特性的分析工具。

在理论基础部分，论文详细阐述了快速小波变换（FSWT）的基本原理及其在信号处理中的优势。FSWT是一种高效的时频分析方法，能够在保持高时间分辨率的同时提供良好的频率分辨率，特别适用于处理非平稳信号。相比于传统的短时傅里叶变换（STFT），FSWT能够更灵活地适应不同频率成分的变化，从而提高信号分析的精度。

随后，论文提出了将FSWT应用于车桥系统模态参数识别的具体步骤。首先，通过实验或仿真获取车桥结构在不同工况下的振动响应数据；然后，利用FSWT对这些数据进行时频分解，提取出各阶模态的特征信息；最后，结合最小二乘法或其他优化算法，从分解后的时频谱中识别出系统的模态频率、阻尼比和模态振型等关键参数。

为了验证所提出方法的有效性，论文设计了一系列数值模拟和实验测试。数值模拟部分采用有限元模型对车桥结构进行建模，并模拟不同车辆荷载下的振动响应。实验测试则在实际桥梁结构上安装传感器，采集真实环境下的振动数据。通过对比传统方法与FSWT方法的识别结果，论文展示了FSWT在模态参数识别精度方面的显著优势。

研究结果表明，FSWT方法能够更准确地捕捉车桥结构在动态荷载下的时变特性，尤其是在低频和高频成分的分离以及噪声抑制方面表现优异。此外，该方法还具备较强的抗干扰能力，能够在复杂环境下稳定识别系统的模态参数。

论文进一步探讨了FSWT在实际工程应用中的可行性。通过对不同工况下的测试数据进行分析，研究发现FSWT方法不仅适用于静态车桥结构，还能有效处理动态变化的车桥系统。这为今后在桥梁健康监测、结构损伤识别等领域提供了新的技术手段。

综上所述，《基于FSWT算法的车桥时变系统模态参数识别方法的研究》为解决车桥结构在动态荷载作用下的模态参数识别问题提供了一种创新性的解决方案。该研究不仅丰富了结构动力学领域的理论体系，也为实际工程中的结构安全评估和维护提供了重要的技术支持。