工程车辆车桥位移谱统计分布建模及分步参数识别

针对非公路用车的车桥实测位移谱统计分布建模中模型选择、参数识别的初值选取主观性大和计算效率低等难题,该文以实测的车桥位移信号为研究对象,分别进行时域分析、频域功率谱分析,对信号进行分组,统计频数,获得统计直方图和累计概率分布曲线。分别采用正态分布、双峰正态分布、威布尔分布和双峰威布尔分布模型对位移谱进行建模,提出分步参数识别方法。引入灰色关联度目标函数,以人工鱼群算法获得的参数作为模型参数的初始值,采用迭代非线性最小二乘法levenberg-marquardt (LM)算法进行精确参数识别,使用相关系数和kolmogorov-smirnov(KS)检验对各模型的拟合优度进行比较。结果表明,混合威布尔分布与统计直方图的相关系数为(0.9800,0.9908,0.9867,0.9665),混合正态分布为(0.9793,0.9904,0.9783,0.9661),威布尔模型为(0.8613,0.9113,0.8618,0.8854),正态模型为(0.8611,0.9127,0.8624,0.8869),混合威布尔模型可以对车桥位移谱进行高精度拟合,而所提出的分步参数识别法可以高效、准确地进行模型的参数识别。研究结果可为车辆疲劳载荷谱的编制和台架试验提供参考。