基于灵敏度分析的车轨系统参数同步识别方法

城市地铁轨道系统在周边复杂环境和自身材料劣化等因素影响下性能逐步退化,将危害城市地铁轨道系统运营安全。本文提出一种基于车辆加速度响应灵敏度分析的车辆和轨道参数同步识别方法。首先,将车辆系统简化为三参数单自由度模型,地铁轨道结构用离散点支撑的Euler-Bernoulli梁模拟,建立地铁车辆轨道交互系统;然后,推导了车辆动力响应关于系统参数的灵敏度矩阵;最后,通过基于灵敏度分析的交叉迭代优化算法,同步识别车辆参数和轨道参数。该方法在识别轨道参数时考虑车辆参数变化的影响,能高精度识别系统中参数的变化用于损伤诊断。通过一个车轨交互系统数值算例,与传统参数识别方法相比,交叉迭代算法有效提高了车轨交互系统多参数识别的精度和效率。