桥梁的模态参数估计是一个活跃的研究领域，其振动响应由以控制速度行驶的仪表车辆测量。确定桥梁固有频率及其相关振型具有挑战性，因为测量的仪表车辆的仅输出响应包含桥梁的预期动态响应，以及与车辆动力学、驾驶频率分量、，以及与道路粗糙度轮廓相关的动力学。这些桥梁响应通常被与车辆和路面轮廓相关的动态响应掩盖。测量噪声分量增加了桥梁频率与其他各种所述分量分离的现有问题。本文试图通过采集横向车辆的仅输出响应，并结合奇异值分解（SVD）和Teager-Kaiser能量算子（TKEO），提取桥梁频率和振型。在测量噪声存在的情况下，对提出的基于SVD-TKEO的模态识别技术进行了数值研究。使用所提出的技术进行了参数研究，以研究车速和路面粗糙度对识别桥梁模态参数质量的影响。进行的数值模拟表明，所提出的基于SVD-TKEO的算法在识别桥梁模态形状方面表现良好，即使车辆行驶速度相对较高，也能很好地处理路面轮廓的均匀粗糙度。利用车桥相互作用装置进行实验室级实验研究，并利用基于SVD的模态参数估计技术探索其实际应用。
