[發明專利]一種基于多項式回歸的盾構機掘進參數的預測方法

在審

• 申請號: 201910382960.1
• 申請日: 2019-05-09
• 公開（公告）號: CN110069893A
• 公開（公告）日: 2019-07-30
• 發明（設計）人: 蘇葉茂;段文軍;路桂珍;章龍管;屈鴻;劉綏美;馮赟杰;周生喜;白江濤;李恒;龔曉林;廖珂;譚友榮
• 申請（專利權）人: 中鐵工程服務有限公司;電子科技大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06F17/18
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 孫一峰

本發明公開了一種基于多項式回歸的盾構機掘進參數的預測方法。本發明首次將基于機器學習的大數據處理方法應用于盾構工程數據的處理中，通過將盾構工程大數據經過清洗和統計處理后經過機器學習方法進行特征學習的方法，借助于機器學習算法的數據高層特征抽取能力，對運行參數和運行效率高效建模，從而對工程中盾構的參數調節做出指導性的建議，具有人工智能的特性。

技術領域

本發明涉及一種基于多項式回歸的盾構機掘進參數的預測方法。

背景技術

近年來，隨著城市經濟的快速發展，城市建設逐漸向空間擴展，地鐵成為各個城市發展的重點。盾構機由于具有全封閉、快掘進、同時襯砌等優點，被廣泛應用在地鐵隧道施工工程。在均勻、單一的地層中，盾構法隧道施工因其掘進方式單一、掘進參數穩定，所以施工技術相對比較簡單；但在復合地層中，由于地層的結構多變導致需要不斷調整盾構機的掘進參數使其維持在一個穩定、高效的掘進速度上。而如何實現這一目標，在保證質量的前提下提高推進速度，是需要迫切解決的核心問題。

盾構機推進速度無論從宏觀還是微觀的角度分析都受眾多因素影響，表現為典型的復雜非線形特征。為了提高推進速度預測精度，人們研究了多種預測方法，如通過研究刀盤扭矩、刀具布置對盾構機掘進的影響，但盾構機在掘進過程中參數眾多，常見的參數如刀盤扭矩、刀盤壓力、刀盤轉速、推進壓力等這些參數之間會相互影響，最終反映到掘進速度上。長久以來，盾構機掘進過程通過人工專家對盾構機掘進過程中的各種參數進行標定和分析，這種模式雖然穩定可靠，但人工經驗的傳授需要大量的時間，且無法根據地質段的微小變化進行實時的調整，這使得整個盾構機掘進過程的效率還有著較大的提升空間。

多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析中占有重要的地位，因為任一函數都可以分段用多項式來逼近。因此，在通常的實際問題中，不論依變量與其他自變量的關系如何，總可以用多項式回歸來進行分析。因此通過使用多項式回歸，發現可以有效的提高推進速度，預測掘進參數，能夠有效地解決在復合地層中施工遇到的部分問題。

發明內容

本發明的目的是，針對上述問題，提供了一種基于多項式回歸的盾構機掘進參數的預測方法。本發明的方案是基于多項式回歸，多項式回歸的最大優點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直至滿意為止。事實上，多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析中占有重要的地位，因為任一函數都可以分段用多項式來逼近。因此，在通常的實際問題中，不論依變量與其他自變量的關系如何，總可以用多項式回歸來進行分析。

為了便于理解本發明的技術方案，對本發明方案中采用的多項式回歸技術進行以下說明：

研究一個因變量與一個或多個自變量間多項式的回歸分析方法，稱為多項式回歸(Polynomial Regression)。如果自變量只有一個時，稱為一元多項式回歸；如果自變量有多個時，稱為多元多項式回歸。在一元回歸分析中，如果依變量y與自變量x的關系為非線性的，但是又找不到適當的函數曲線來擬合，則可以采用一元多項式回歸。

多項式回歸的最大優點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直至滿意為止。事實上，多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析中占有重要的地位，因為任一函數都可以分段用多項式來逼近。因此，在通常的實際問題中，不論依變量與其他自變量的關系如何，總可以用多項式回歸來進行分析。

多項式回歸在回歸分析中很重要，因為任意一個函數至少在一個較小的范圍內都可以用多項式任意逼近，因此在比較復雜的實際問題中，有時不問y與諸元素的確切關系如何，而用回歸分析進行分析運算。

本發明的技術方案為：

步驟1:采集樣本數據，結合實際的施工經驗和歷史數據記錄，采集待預測盾構機型號的一段挖掘歷史數據。歷史數據包括所該盾構機的環號、總功率、刀盤扭矩、刀盤壓力、刀盤轉速、推進壓力、總推進力、泡沫混合液當前累計量、左中土倉壓力、左上土倉壓力、左下土倉壓力、右下土倉壓力、右中土倉壓力以及當前推進速度；