[發明專利]隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法及系統

在審

• 申請號: 202210134013.2
• 申請日: 2022-02-14
• 公開（公告）號: CN114542099A
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 陶建峰;劉明陽;劉成良;覃程錦;余宏淦
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: E21D9/10
• 分類號: E21D9/10;E21D9/12
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

1.一種隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟1：根據所述隧道掘進機的運行參數建立映射關系模型；

步驟2：根據所述映射關系模型，得到所述隧道掘進機的掘進速度優化方程；

步驟3：根據粒子群算法，得到所述優化方程對應的操作參數決策結果；

步驟4：根據所述操作參數決策結果設置所述隧道掘進機的操作參數。

2.根據權利要求1所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法，其特征在于，所述映射關系模型包括掘進速度預測模型和刀盤轉矩預測模型。

3.根據權利要求2所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法，其特征在于，所述步驟1包括：

步驟101：從所述運行參數中提取與所述隧道掘進機的掘進速度和刀盤轉矩相關的操作參數，以及確定與所述操作參數對應的地質標簽；

步驟102：根據所述操作參數和所述地質標簽，確定對應的所述掘進速度和所述刀盤轉矩；

步驟103：將所述操作參數、所述地質標簽和所述掘進速度輸入隨機森林模型，得到所述掘進速度預測模型；

步驟104：將所述操作參數、所述地質標簽和所述刀盤轉矩輸入隨機森林模型，得到所述刀盤轉矩預測模型。

4.根據權利要求1或3所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法，其特征在于，所述步驟2，包括：

步驟201：根據所述映射關系模型，構建以最大掘進速度為目標，以所述操作參數為控制變量的所述掘進速度優化方程。

5.根據權利要求4所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策方法，其特征在于，所述操作參數包括以下至少一種：刀盤轉速、螺旋輸送機轉速、總推力和土倉壓力。

6.一種隧道掘進機操作參數地層自適應決策系統，其特征在于，包括：

模塊M1：用于根據所述隧道掘進機的運行參數建立映射關系模型；

模塊M2：用于根據所述映射關系模型，得到所述隧道掘進機的掘進速度優化方程；

模塊M3：用于根據粒子群算法，得到所述優化方程對應的操作參數決策結果；

模塊M4：用于根據所述操作參數決策結果設置所述隧道掘進機的操作參數。

7.根據權利要求6所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策系統，其特征在于，所述映射關系模型包括掘進速度預測模型和刀盤轉矩預測模型。

8.根據權利要求7所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策系統，其特征在于，所述模塊M1包括：

子模塊M101：用于從所述運行參數中提取與所述隧道掘進機的掘進速度和刀盤轉矩相關的操作參數，以及確定與所述操作參數對應的地質標簽；

子模塊M102：用于根據所述操作參數和所述地質標簽，確定對應的所述掘進速度和所述刀盤轉矩；

子模塊M103：用于將所述操作參數、所述地質標簽和所述掘進速度輸入隨機森林模型，得到所述掘進速度預測模型；

子模塊M104：用于將所述操作參數、所述地質標簽和所述刀盤轉矩輸入隨機森林模型，得到所述刀盤轉矩預測模型。

9.根據權利要求6或8所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策系統，其特征在于，所述模塊M2，包括：

子模塊M201：用于根據所述映射關系模型，構建以最大掘進速度為目標，以所述操作參數為控制變量的所述掘進速度優化方程。

10.根據權利要求9所述的隧道掘進機操作參數地層自適應決策系統，其特征在于，所述操作參數包括以下至少一種：刀盤轉速、螺旋輸送機轉速、總推力和土倉壓力。