【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及盾構施工，尤其涉及一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制系統及方法，旨在通過先進的機器學習算法，對盾構施工過程中的各種數據進行分析與處理，實現盾構姿態的高精度控制，提高盾構施工的安全性、效率和質量。
技術介紹
1、隨著城市地下空間開發的加速，盾構法施工在地鐵、隧道等工程建設中得到了廣泛應用。盾構姿態的準確控制對于確保隧道施工的順利進行至關重要。然而，盾構施工過程面臨著復雜的地質條件、多變的施工環境以及眾多的不確定因素，使得盾構姿態控制成為一項極具挑戰性的任務。
2、傳統的盾構姿態控制方法主要基于經驗公式和簡單的傳感器反饋控制。施工人員根據預先設定的隧道設計軸線和盾構機的當前位置，通過調整千斤頂的推力來糾正盾構姿態。這種方法存在諸多局限性：首先，其依賴于經驗參數，難以適應不同地質條件和施工工況的變化，在遇到復雜地層時，往往需要頻繁地手動調整控制參數，導致施工效率低下；其次，傳統控制方法對傳感器數據的利用較為單一，僅能對盾構機的當前位置進行簡單反饋，無法對盾構姿態的變化趨勢進行有效預測，容易出現控制滯后的問題，進而影響隧道的成型質量，如導致隧道軸線偏差過大、管片拼裝困難等；再者，由于缺乏對大量歷史施工數據的深入挖掘和分析，傳統方法難以總結出一般性的規律和優化策略，無法實現盾構姿態的智能化、精細化控制。
3、近年來，機器學習技術在工業領域的應用取得了顯著進展。通過對大量數據的學習和訓練，機器學習模型能夠自動提取數據中的特征和模式，建立輸入與輸出之間的復雜映射關系，從而實現對未知數據的預測和決策。在
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制系統及方法，通過設計獨特的算法模型和創新的數據處理流程，有效解決了現有技術中的問題。
2、一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制系統，包括：
3、數據采集模塊，用于通過安裝在盾構機上的多種傳感器采集盾構施工過程中的各類數據，包括利用高精度激光全站儀測量盾構機的絕對位置坐標和姿態角度、壓力傳感器測量千斤頂的推力大小、土壓力傳感器監測土體對盾構機的壓力以及地質雷達探測盾構機前方的地質情況，并將采集到的數據通過高速數據傳輸線路傳輸至數據處理中心，且傳輸過程中采用數據加密和校驗技術；
4、數據處理中心，用于對采集到的數據進行預處理，包括數據清洗、異常值檢測與剔除、數據標準化操作，并運用主成分分析(pca)與深度信念網絡(dbn)相結合的方法進行特征提取，基于提取的特征向量訓練支持向量機回歸(svr)模型用于盾構姿態預測和決策樹模型用于盾構姿態控制策略生成；
5、控制執行模塊，用于根據數據處理中心的模型預測結果和控制策略控制盾構機的千斤頂動作以調整盾構姿態，且具備實時監控和反饋功能，能將控制執行結果反饋至數據處理中心，并在控制過程中對千斤頂工作狀態和液壓系統壓力進行監測，發現異常情況啟動應急預案。
6、進一步，所述數據采集模塊中激光全站儀的測量精度可達±1mm和±0.1°，壓力傳感器精度為±0.5kn，土壓力傳感器量程范圍為0-1mpa，精度±0.01mpa。
7、進一步，所述數據采集模塊中位置和姿態數據采集頻率為每秒1次，壓力數據采集頻率為每秒5次，地質雷達數據根據盾構推進速度每隔一定距離采集一次。
8、進一步，所述數據處理中心采用基于統計學原理的3σ準則檢測壓力數據中的異常值，將超出均值±3倍標準差范圍的數據視為異常值并剔除。
9、進一步，所述數據處理中心的pca根據累計方差貢獻率達到90％以上確定保留的主成分數量，dbn由多個受限玻爾茲曼機(rbm)堆疊而成。
10、進一步，所述控制執行模塊與盾構機的液壓系統相連，能夠精確控制每個千斤頂的伸縮量和推力大小。
11、另一方面本專利技術換提供了一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，包括以下步驟：
12、數據采集與預處理步驟，數據采集模塊按照設定頻率和方式采集盾構施工數據并傳輸至數據處理中心，數據處理中心進行完整性檢查、數據清洗、異常值檢測處理和標準化處理；
13、特征提取與模型訓練步驟，采用pca與dbn相結合的特征提取方法，先利用pca對高維傳感器數據降維，再將主成分輸入dbn學習深層次特征，基于提取的特征向量訓練svr模型用于盾構姿態預測和決策樹模型用于生成控制策略；
14、姿態控制與優化步驟，在盾構施工過程中，數據采集模塊實時采集數據，數據處理中心利用svr模型預測盾構姿態變化趨勢，決策樹模型生成控制策略，控制執行模塊調整千斤頂推力實現實時控制，并定期將新采集數據加入訓練數據集，重新訓練模型和更新控制策略，同時根據反饋信息修正模型和策略。
15、進一步，所述數據采集與預處理步驟中對清洗后的傳感器數據標準化處理公式為：標準化值＝(原始值-均值)/標準差。
16、進一步，所述特征提取與模型訓練步驟中svr模型通過調整核函數參數和懲罰因子，并采用交叉驗證方法優化模型參數。
17、進一步，所述姿態控制與優化步驟中施工距離或時間間隔達到設定值時，對模型和控制策略進行優化。
18、專利技術有益技術效果：
19、與傳統的數據采集方式相比，本專利技術的數據采集模塊能夠更全面、準確地反映盾構施工的實際情況，提高了控制的可靠性。采用pca與dbn相結合的特征提取方法，能夠有效地處理高維、非線性的盾構施工數據，提取出更具代表性和敏感性的特征向量，為后續的機器學習模型訓練提供了高質量的數據輸入。首次將支持向量機回歸(svr)模型用于盾構姿態預測，并結合決策樹模型生成控制策略，實現了盾構姿態的智能化控制。通過機器學習模型的訓練和優化，系統能夠自動學習不同地質條件和施工工況下的最佳控制策略，無需人工頻繁調整控制參數，大大提高了盾構施工的效率。同時，隨著施工數據的不斷積累，模型的預測準確性和控制效果將不斷提升，實現了盾構姿態控制的自學習和自適應。控制執行模塊具備實時監控和反饋功能，能夠及時將控制執行結果反饋至數據處理中心，實現了對盾構姿態控制過程的閉環監控。根據反饋信息，數據處理中心能夠及時發現控制過程中的問題和不足，對模型和控制策略進行優化調整，提高了控制的準確性和穩定性。在控制過程中，對千斤頂的工作狀態、液壓系統壓力本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，所述姿態控制與優化步驟中施工距離或時間間隔達到設定值時，對模型和控制策略進行優化。
3.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，將歷史施工數據中的特征向量作為輸入，對應的盾構姿態數據作為輸出，通過調整SVR的核函數參數和懲罰因子，采用交叉驗證的方法優化模型參數，使模型能夠準確預測盾構姿態的變化；同時，訓練決策樹模型用于生成盾構姿態控制策略，根據不同的姿態預測結果和施工工況，決策樹模型確定各個千斤頂的推力調整方案。
4.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，添加正則化項防止模型過擬合，采用早停法根據驗證集的性能提前停止訓練，以及利用集成學習提高模型的預測能力。
5.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，通過差分運算計算姿態數據的變化率，利用相關分析方法確定施工參數之間的關聯特征，采用聚類
6.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，計算姿態數據的變化率、施工參數之間的相互關系特征、地質數據與姿態數據的關聯特征，通過特征工程增強數據的表達能力。
7.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，建立反饋機制，實時監測盾構姿態的變化，根據實際調整效果對控制策略進行反饋調整，確保盾構姿態能夠穩定地控制在目標范圍內。
8.根據權利要求1-7任意一項所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，使用了基于機器學習的盾構姿態實時智能控制系統，包括：
9.根據權利要求8所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制系統，其特征在于，還包括將歷史施工數據中的綜合特征向量和對應的盾構姿態數據作為訓練集，在訓練過程中，VAE用于對綜合特征向量進行編碼和解碼，通過調整其編碼器和解碼器的參數，使得VAE能夠學習到綜合特征向量的潛在特征表示；RF部分則利用隨機森林的優勢，通過構建決策樹，對盾構姿態變化進行分類預測。
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，所述姿態控制與優化步驟中施工距離或時間間隔達到設定值時，對模型和控制策略進行優化。
3.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，將歷史施工數據中的特征向量作為輸入，對應的盾構姿態數據作為輸出，通過調整svr的核函數參數和懲罰因子，采用交叉驗證的方法優化模型參數，使模型能夠準確預測盾構姿態的變化；同時，訓練決策樹模型用于生成盾構姿態控制策略，根據不同的姿態預測結果和施工工況，決策樹模型確定各個千斤頂的推力調整方案。
4.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，添加正則化項防止模型過擬合，采用早停法根據驗證集的性能提前停止訓練，以及利用集成學習提高模型的預測能力。
5.根據權利要求1所述的基于機器學習的盾構姿態實時智能控制方法，其特征在于，通過差分運算計算姿態數據的變化率，利用相關分析方法確定施工參數之間的關聯特征，采用聚類分析方法挖掘地質...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李鳳遠，韓偉鋒，王雅文，任穎瑩，江南，張合沛，萬雪鈺，陳橋，何蒙蒙，陳瑞祥，石凱麗，
申請(專利權)人：盾構及掘進技術國家重點實驗室，
類型：發明
國別省市：
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