土压平衡盾构机及其推进速度预测方法、装置、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种土压平衡盾构机推进速度预测方法、装置、计算机可读存储介质及土压平衡盾构机。其中，方法包括预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型；速度预测模型使用多层感知机拟合带外生变量的自回归模型结构的非线性回归参数。获取土压平衡盾构机在当前时刻之前的推进数据信息；将推进数据信息输入至速度预测模型；根据速度预测模型的输出结果确定土压平衡盾构机的推进速度。本申请的速度预测模型可以描述土压平衡盾构机推进速度的动态特性，为实现土压平衡盾构机运行参数的自适应调整提供依据，有效提高施工安全性。有效提高施工安全性。有效提高施工安全性。

【技术实现步骤摘要】
土压平衡盾构机及其推进速度预测方法、装置、存储介质


[0001]本申请涉及自动化控制
，特别是涉及一种土压平衡盾构机推进速度预测方法、装置、计算机可读存储介质及土压平衡盾构机。

技术介绍

[0002]土压平衡盾构机由于对环境的干扰小并且具有高效、安全、环保等优点，使得其在地铁、隧道等地下基础设施的大规模建设中得到了广泛的应用。土压平衡盾构机的基本工作原理为：当土压平衡盾构机由推进液压缸向前推进时，由刀盘切削下来的岩土经改性后充满密封舱和螺旋输送机壳体内的全部空间，同时依靠充满的改性土来平衡开挖面地层的水土压力，另外可通过调整螺旋输送机的转速控制排土量或通过调整盾构推进液压缸的推进速度控制进土量，使盾构机排土量和进土量保持或接近平衡，以此来维持开挖面地层的稳定和防止地表变形。这使得土压平衡盾构机能够在拥挤的城市环境中安全运行，而不会造成地面沉降或破坏现有的基础设施。
[0003]然而，土压平衡盾构机的适应性往往受到地层剥落、断裂、岩石冲击、挤压和膨胀等复杂地质条件的制约。根据不同的地质条件，自适应调整开挖参数和控制掘进速度维持土压平衡是提高施工安全性和降低工程造价的有效途径。由于开挖地层与土压平衡盾构机相互作用的力学机制，特别是推进速率与密封舱土压，液压缸推力及刀盘转速之间相互影响和作用的机制还不是很清楚，目前尚无完善的基于物理模型的土压平衡盾构机推进速度模型。
[0004]鉴于此，为了实现土压平衡盾构机运行参数的自适应调整，提高施工安全性，采用适当的方法建立精确的土压平衡盾构机推进速度预测模型，是所属领域技术人员需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种土压平衡盾构机推进速度预测方法、装置、计算机可读存储介质及土压平衡盾构机，实现土压平衡盾构机运行参数的自适应调整，有效、精准地预测掘进过程中土压平衡盾构机的推进速度，提高施工安全性。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供以下技术方案：
[0007]本专利技术实施例一方面提供了一种土压平衡盾构机推进速度预测方法，包括：
[0008]预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型；所述速度预测模型使用多层感知机拟合带外生变量的自回归模型结构的非线性回归参数；
[0009]获取所述土压平衡盾构机在当前时刻之前的推进数据信息；
[0010]将所述推进数据信息输入至所述速度预测模型；
[0011]根据所述速度预测模型的输出结果确定所述土压平衡盾构机的推进速度。
[0012]可选的，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，
通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：
[0013]基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型；
[0014]通过预设参数搜索方法选择所述速度预测模型的输入层的特征参数，并通过评估所述速度预测模型的建模结果得到所述速度预测模型的输入层结构；
[0015]对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型。
[0016]可选的，所述对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型，包括：
[0017]采用梯度法对所述速度预测模型进行参数优化；
[0018]对所述速度预测模型的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值：所述参数估计值的计算关系式为
[0019]采用Adam优化方法优化所述参数估计值的计算关系式的目标函数，并采用学习率逐渐下降方式更新所述速度预测模型的参数；
[0020]式中，θ为所述速度预测模型的待估计参数，为所述待估计参数值的估计值；y(t)为推进速度的实际输出值；为推进速度的预测输出值；t为采样时间，N为数据长度。
[0021]可选的，所述基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型，包括：
[0022]采集多个连续工作时间段内的土压平衡盾构机推进速度子系统的输入输出数据，以作为建模数据；
[0023]基于所述建模数据构建所述速度预测模型；
[0024]其中，所述输入输出数据包括推进速度设置值、刀盘转速、土仓土压、总推进力及推进速度实际值。
[0025]可选的，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：
[0026]所述速度预测模型包括MLP端的MLP模型和ARX端的线性ARX模型，在所述速度预测模型的参数估计过程中还包括对所述速度预测模型进行阶跃响应模式约束；所述阶跃响应模式约束包括：
[0027]对所述速度预测模型的MLP端的输出层进行拆分，形成独立的多组输出变量，以使所述速度预测模型的输入、输出、可测干扰信号在所述MLP端的输出层节点之间相互独立；
[0028]对每一组输出变量采用不同的激活函数，并采用不同的激活函数进行阶跃响应方向约束，以使所述速度预测模型阶跃响应与所述土压平衡盾构机的实际阶跃响应的模式一
致；
[0029]将多个输出节点按照拼接关系式进行张量拼接，形成所述MLP端最后一层的输出节点，所述拼接关系式为：
[0030][0031]式中，Out_mlp为所述MLP端输出层，φ0表示所述速度预测模型偏置，表示所述速度预测模型偏置，为所述MLP端的输出层的各个输出。
[0032]可选的，所述通过预设参数搜索方法选择所述速度预测模型的输入层的特征参数包括：
[0033]基于预先构建的MLP端输入层结构、采用网格搜索方式对所述速度预测模型的输入层特征变量进行选择；所述MLP端输入层结构为：
[0034][0035]式中，k
y
、k
u
、分别表示系统输出、输入和可测干扰信号在所述输入层结构中的阶次，h0(t)表示所述输入层所有节点的集合，L为所述输入层的节点个数。
[0036]可选的，所述对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理之前，还包括：
[0037]采用最小二乘法对所述线性ARX模型的系数进行估计，并选择最小信息化准则AIC值最小的线性ARX模型阶次作为所述ARX端的阶次。
[0038]可选的，所述速度预测模型的输入变量为推进速度设置值，可测干扰信号为刀盘转速、土仓土压、总推进力，输出变量为推进速度平均值，所述速度预测模型为：
[0039][0040]式中，模型输出y为推进速度测量值，q、p、s分别为模型输入、输出及可测干扰信号的阶次；t为采样时间，k表示阶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，包括：预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型；所述速度预测模型使用多层感知机拟合带外生变量的自回归模型结构的非线性回归参数；获取所述土压平衡盾构机在当前时刻之前的推进数据信息；将所述推进数据信息输入至所述速度预测模型；根据所述速度预测模型的输出结果确定所述土压平衡盾构机的推进速度。2.根据权利要求1所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型；通过预设参数搜索方法选择所述速度预测模型的输入层的特征参数，并通过评估所述速度预测模型的建模结果得到所述速度预测模型的输入层结构；对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型。3.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型，包括：采用梯度法对所述速度预测模型进行参数优化；对所述速度预测模型的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值：所述参数估计值的计算关系式为采用Adam优化方法优化所述参数估计值的计算关系式的目标函数，并采用学习率逐渐下降方式更新所述速度预测模型的参数；式中，θ为所述速度预测模型的待估计参数，为所述待估计参数值的估计值；y(t)为推进速度的实际输出值；为推进速度的预测输出值；t为采样时间，N为数据长度。4.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型，包括：采集多个连续工作时间段内的土压平衡盾构机推进速度子系统的输入输出数据，以作为建模数据；基于所述建模数据构建所述速度预测模型；其中，所述输入输出数据包括推进速度设置值、刀盘转速、土仓土压、总推进力及推进速度实际值。
5.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：所述速度预测模型包括MLP端的MLP模型和ARX端的线性ARX模型，在所述速度预测模型的参数估计过程中还包括对所述速度预测模型进行阶跃响应模式约束；所述阶跃响应模式约束包括：对所述速度预测模型的MLP端的输出层进行拆分，形成独立的多组输出变量，以使所述速度预测模型的输入、输出、可测干扰信号在所述MLP端的输出层节点之间相互独立；对每一组输出变量采用不同的激活函数，并采用不同的激活函数进行阶跃响应方向约束，以使所述速度预测模型阶跃响应与所述土压平衡盾构机的实际阶跃响应的模式一致；将多个输出节点按照拼接关系式进行张量拼接，形成所述MLP端最后一层的输出节点，所述拼接关系式为：式中，Out_mlp为所述MLP端输出层，φ0表示所述速度预测模型偏置，表示所述速度预测模型偏置，为所述ML...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞香，蔡杰，彭辉，方知涵，刘芳，周冰鸽，刘巧龙，
申请(专利权)人：中国铁建重工集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：