技术领域
[0001] 本
发明属于隧道工程TBM施工技术领域，具体涉及一种基于在线岩体等级分类的TBM掘进性能预测方法。
背景技术
[0002] 全断面
隧道掘进机(Tunnel Boring Machine，简称TBM)，因其具有掘进速度快、安全性高、环保、经济、劳动强度低等优点，目前已成为长大隧道建设的首选施工方法。随着TBM在我国的快速发展和广泛应用，TBM的安全高效掘进与智能控制变得越来越重要，它对于保障TBM掘进效率、避免重大经济损失和工期延误具有至关重要的现实意义。
[0003] 在实际的隧道开挖中，岩体
质量等级在整个掘进过程呈现复杂多变的特点。受岩体等级动态多变的影响，TBM掘进性能的变化趋势在不同围岩条件下呈现不确定性。然而，传统TBM性能预测方法较少考虑TBM掘进参数受岩体变化的影响，这给TBM性能的精准预测带来重大挑战。因而，如何更好地理解岩机相互作用并为硬岩TBMs的掘进参数预测开发一个
精度更高、鲁棒性更好的性能
预测模型是当前研究的一个热点。
发明内容
[0004] 针对传统TBM性能预测方法在岩体等级动态多变条件下精度低、鲁棒性差的问题，本发明提出了一种基于在线岩体等级分类的TBM掘进性能预测方法，本发明可根据在线辨识的岩体等级与掘进状态参数来自适应匹配TBM性能预测模型，从而方便司机对岩体条件快速做出响应，并及时调整设备控制参数。
[0005] 为解决以上技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
[0006] 一种基于在线岩体等级分类的TBM掘进性能预测方法，包括如下步骤：
[0007] S1，采集TBM掘进状态参数及在掘掌子面的岩体状态参数，构建岩机相互作用
数据库；
[0008] S2，对获取的TBM掘进状态参数进行数据预处理，以去除其中的背景噪声，提升数据质量；
[0009] S3，对预处理后的TBM掘进状态参数与岩体状态参数进行回归分析，构建拟合方程，获得由TBM掘进状态参数预估岩体状态参数的岩体
感知模型；
[0010] S4，采用
聚类分析法对岩体状态参数进行围岩等级分类，获取不同岩体等级下的岩机数据；
[0011] S5，利用
人工智能算法对不同岩体等级下岩体状态参数与TBM掘进状态参数之间的复杂非线性关系进行建模，构建与岩体等级相匹配的TBM性能预测模型；
[0012] S6，采集新的TBM掘进状态参数，执行步骤S2并根据步骤S3中的岩体感知模型计算新的TBM掘进状态参数所对应的预估岩体状态参数，执行步骤S4确定预估岩体状态参数所对应的岩体等级，进而与所述TBM性能预测模型相匹配。
[0013] 在步骤S1中，所述TBM掘进状态参数包括刀盘转速n、推进速度v、刀盘贯入度p、刀盘
扭矩T和总推
力F；所述岩体状态参数包括岩体节理Jv和单轴抗压强度UCS。
[0014] 在步骤S2中，所述数据预处理包括如下步骤：
[0015] a，剔除TBM掘进状态参数中的停机段数据；
[0016] b，利用箱线法对剔除停机段数据后的TBM掘进状态参数进行异常值剔除；
[0017] c，利用最大类间差方法自适应选取掘进循环
阈值，实现循环上升段及稳定段数据自动划分；
[0018] d，对划分后的上升段和稳定段数据进行降噪、增强处理，所述降噪方法包括但不限于
小波变换(Wavelet Transform)或经验模态分解(Empirical Mode Decomposition)等算法。
[0019] 在步骤S3中，所述回归分析的方法包括但不限于最小二乘分步回归、BP神经网络或支持向量回归。
[0020] 在步骤S3中，所述岩体感知模型的公式为：
[0021] Jvpre＝23.79-0.078×Fn+1.27×p-61.6×T/104+149.4×T2/108-0.43×n；
[0022] 式中，Jvpre表示预估岩体节理，Fn表示单刀正
应力，p表示刀盘贯入度，T表示刀盘扭矩，n表示刀盘转速；
[0023] UCSpre＝39.5+0.27×Fn-0.71×p+55×T/104-201.75×T2/108-0.43×n；
[0024] 式中，UCSpre表示预估单轴抗压强度。
[0025] 在步骤S4中，所述聚类分析法包括但不限于k-means、层次聚类、高斯混合模型或基于
密度的
聚类算法。
[0026] 在步骤S5中，所述人工智能算法包括但不限于最小二乘
支持向量机、DS证据理论融合、
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)或长短时记忆神经网络(Long Short Term Memory Network)等算法。
[0027] 所述TBM性能预测模型的公式为：
[0028]
[0029] 式中，i＝1,2,…,m，αi表示第i个训练样本的拉格朗日乘子，b表示偏置，k(x,xi)表示岩机特征参数矩阵x和第i个训练样本xi通过核函数映射所得计算结果，y(x)表示TBM性能预测模型所需预测的总推进力F或者刀盘扭矩T。
[0030] 所述TBM性能预测模型的公式y(x)根据以下步骤可得：
[0031]
[0032] 式中， 为非线性核函数，可将输入岩机特征参数矩阵映射到高维空间，w表示权重，b为表示支持向量回归模型隐含层至
输出层的偏置；
[0033] 目标函数可表述为：
[0034]
[0035]
[0036] 式中，i＝1,2,…,m，ξ为误差量，γ为惩罚系数且满足γ>0；
[0037] 引入Lagrange乘数对目标函数进行最大似然估计，化简如下：
[0038]
[0039] 式中，α为拉格朗日乘子；
[0040] 分别对w，b，ξ，α进行求导，可得：
[0041]
[0042]
[0043]
[0044]
[0045] 根据上述四个条件得到关于α和b的线性方程组：
[0046]
[0047] 根据Mercer条件，核函数矩阵Ω可表示为：
[0048]
[0049] 解上述线性方程组，可得TBM性能预测模型：
[0050]
[0051] 式中，k(x,xi)表示岩机特征参数矩阵x和第i个训练样本xi通过核函数映射所得计算结果，常用核函数包括高斯核函数、正弦核函数以及Sigmoid核函数等，y(x)表示TBM性能预测模型所需预测的总推进力F或者刀盘扭矩T。
[0052] 本发明的有益效果：
[0053] 本发明集岩机数据获取、数据预处理、岩体感知、岩体等级分类及掘进状态预测于一体，可根据在线辨识的岩体等级与掘进运行状态来自适应匹配TBM性能预测模型，从而为主司机对岩体条件快速做出响应、及时调整设备控制参数提供建议与支持，具有实时性和准确性高、鲁棒性强的显著优点，且不影响TBM的正常掘进，从而大大提高设备施工效率、减少因工期延误所导致的经济损失。
附图说明
[0054] 为了更清楚地说明本发明
实施例或
现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0055] 图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
[0056] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0057] 一种基于在线岩体等级分类的TBM掘进性能预测方法，如图1所示，包括如下步骤：
[0058] S1：岩机数据获取：采集反映设备运行状态的TBM掘进状态参数及在掘掌子面岩体状态参数，构建岩机相互作用数据库。
[0059] 所述TBM掘进状态参数包括刀盘转速n、推进速度v、刀盘贯入度p、刀盘扭矩T和总推力F；所述岩体状态参数包括表示岩体完整性的岩体节理Jv和表示岩体强度特性的单轴抗压强度UCS指标。
[0060] S2：数据预处理：对获取的TBM掘进状态参数进行异常值剔除、循环划分、降噪等预处理，以去除其中的背景噪声、降低误报警概率，提升数据质量。
[0061] 所述数据预处理包括但不限于如下步骤：
[0062] a.按照如下规则剔除TBM掘进状态参数中的停机段数据，提取施工段数据；
[0063] P＝f(n)f(T)f(F)f(v)；
[0064] 函数f(x)定义如下：
[0065]
[0066] 表示刀盘转速n、刀盘扭矩T、总推力F或者推进速度v，其中P＝0，表示TBM处于停机段，P＝1表示TBM处于正常施工段。
[0067] b.利用箱线法对剔除停机段数据后的TBM掘进状态参数进行异常值剔除；
[0068] 下面以刀盘扭矩为例阐述异常值剔除的实施过程：
[0069] 1)将施工段刀盘扭矩数据按照从小到大的顺序排列，全部数据被分成相等的四部分，其中每部分包括25％的数据，处在各分位点的数值就是四分位数；
[0070] 2)选取第一、第三四分位数Q1、Q3，Q1和Q3分别等于总体全部数据由小到大排列后第25％、75％的数值；
[0071] 3)计算四分位距IQR＝Q3-Q1，并按照如下原则获取箱线法上、下限阈值；
[0072] 下限阈值：L1＝Q1-IQR*1.5；
[0073] 上限阈值：U1＝Q3+IQR*1.5；
[0074] 4)通过判断施工段刀盘扭矩数据是否超出[L1,U1]范围来剔除异常值，如果超出范围，则剔除对应刀盘扭矩数据，否则，视为正常数据。
[0075] c.利用最大类间差方法自适应选取掘进循环阈值，实现循环上升段、稳定段数据的自动划分；
[0076] 本实施例主要通过对每个循环总推进力的阈值进行自适应计算，以自动划分循环上升段与稳定段数据，具体实施过程如下；
[0077] 1)初始化循环总推进力中上升段与稳定段间阈值g0，并统计循环中总推进力小于g0的数据个数记作N0，总推进力大于g0的数据个数记作N1；
[0078] 2)将循环总推进力中上升段数据占整个循环数据的比例记为w0，并计算循环上升段总推进力的平均值μ0，若总推进力F＝g0，则视为稳定段；
[0079] 3)根据循环总推进力中上升段、稳定段数据所占比例w0、w1及其平均值μ0、μ1，可计算整个循环总推进力的均值μ及类间方差S：
[0080] w0＝N0/(N0+N1)
[0081] w1＝N1/(N0+N1)
[0082] w0+w1＝1
[0083] μ＝w0*μ0+w1*μ1
[0084] S＝w0(μ0-μ)2+w1(μ1-μ)2
[0085] 通过进一步化简，可得到等价公式：
[0086] S＝w0 w1(μ0-μ1)2
[0087] 4)将整个循环总推进力的均值μ作为新的循环总推进力上升段与稳定段间阈值g1，再按照步骤1)～步骤3)计算新的循环总推进力的均值μˊ及类间方差S′，通过对比类间方差S、S′，如果S′>S，则将循环总推进力的均值μˊ作为循环总推进力上升段与稳定段间最终阈值，此时循环上升段、稳定段数据划分结束；否则，继续执行步骤1)～步骤3)，直至循环划分结束。
[0088] d.对划分后上升段、稳定段数据进行降噪、增强处理，降噪方法包括但不限于小波变换或经验模态分解算法。
[0089] S3：岩体感知模型构建：对预处理后的TBM掘进状态参数与岩体状态参数进行回归分析，构建拟合方程，实现由TBM掘进状态参数估计岩体状态参数的岩体感知模型。
[0090] 所述回归分析的方法包括但不限于最小二乘分步回归、BP神经网络或支持向量回归等算法。
[0091] 本实施例以最小二乘分步回归为例阐述岩体感知模型的构建过程，具体实施步骤如下：
[0092] 1)参数关联分析：通过对岩体状态参数与TBM掘进状态参数进行关联分析，可得：岩体节理Jv、单轴抗压强度UCS均与单刀正应力Fn、刀盘贯入度p、刀盘转速n均呈线性关系，岩体节理Jv、单轴抗压强度UCS均与刀盘扭矩T呈非线性的二阶多项式关系。
[0093] 2)岩体感知模型构建：根据参数关联分析结果，本发明实施例所构建岩体状态参数X与TBM掘进状态参数矩阵A之间的回归模型如下：
[0094] X＝A*B；
[0095] 其中，
[0096]
[0097] 式中，岩体状态参数 回归系数向量B＝[b1,b2,…,b6]，掘进状态3
参数矩阵 其中Jv为岩体节理，单位为Num/m ，UCS为岩体单轴抗压
强度，单位为MPa，Fn为单刀正应力，Ff表示TBM掘进中所受摩擦阻力，单位为kN，N表示刀盘
滚刀的数量，p为贯入度，单位为mm/r，n为刀盘转速，单位为r/min，T为刀盘扭矩，单位为kN·m，m为样本数量。
[0098] 由于上述回归方程是一个超定方程组，利用最小二乘法来确定回归系数向量B，以使得损失函数H最小：
[0099] H＝argmin||A*B-X||；
[0100] 当H最小时，B＝(AT*A)-1*AT*X，从而求得
最小均方误差意义下的回归系数。
[0101] 当上述回归系数向量B经过最小二乘法确定后，在掘岩体状态参数与TBM掘进状态参数之间的岩体感知模型构建如下：
[0102] Jvpre＝23.79-0.078×Fn+1.27×p-61.6×T/104+149.4×T2/108-0.43×n；
[0103] UCSpre＝39.5+0.27×Fn-0.71×p+55×T/104-201.75×T2/108-0.43×n。
[0104] S4：岩体等级分类：采用聚类分析法对岩体状态参数进行岩体等级分类，获取不同岩体等级下的岩机数据。
[0105] 所述聚类分析法包括但不限于k-means、层次聚类、高斯混合模型或基于密度的聚类算法等。
[0106] 本实施例以k-means为例阐述岩体等级分类的实施过程，具体实施步骤如下：
[0107] 1)初始化分类：初始化K个聚类中心，以欧氏距离来表征样本间相似性的度量，计算所有样本 到各个初始聚类中心Ck(k＝1,2,…,K)的距离J(Ck)，按照距离最小的判别准则将样本Xi＝[Jvi,UCSi]划分为某类Ck；
[0108] 2)更新聚类中心：计算每个类别{C1,C2,…,CK}中隶属样本的均值{u1,u2,…,uK}作为该类别的新聚类中心C'＝{C'1,C'2,…,C'K}，而后重新获取所有样本到其所在类别聚类中心的距离平方和J(C')；
[0109]
[0110] 式中，Xi表示第i个岩体状态参数样本，且Xi＝[Jvi,UCSi]，uk表示第k类聚类中心Ck中隶属样本的均值，且k＝1,2,…,K；
[0111]
[0112] 3)收敛规则：判断前后两次聚类分析时聚类中心C'及J(C')值是否变化，如果不再变化，则聚类结束，否则重复执行步骤2更新聚类中心，直至聚类结束。
[0113] 4)根据步骤1)至步骤3)，本实施例利用k-means聚类方法对TBM掘进状态参数所预估岩体状态参数 进行岩体等级分类，并将岩体划分为5个聚类类别{C1,C2,C3,C4,C5}，即5种岩体等级{Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ}。根据每个聚类类别的隶属样本，分别提取对应岩体等级下的上升段和稳定段岩机数据。
[0114] S5：TBM性能预测模型构建：利用人工智能算法对不同岩体等级下岩体状态参数与TBM掘进状态参数之间的复杂非线性关系进行建模，构建与岩体等级相匹配的TBM性能预测模型。
[0115] 所述性能预测模型包括但不限于最小二乘支持向量机、DS证据理论融合、卷积神经网络、长短时记忆神经网络等算法。
[0116] 本实施例以最小二乘支持向量机为例阐述TBM性能预测模型的构建过程，具体实施步骤如下：
[0117] a.构建TBM性能预测模型的训练样本集；
[0118] 根据不同岩体等级下的上升段和稳定段岩机数据构建TBM性能预测模型的训练样本集 其中x表示第k种聚类类别Ck(k＝1,2,3,4,5)下岩机特征参数矩阵，即对应岩体的具体岩体等级，且x＝[UCS,Jv,n,v]，m表示训练样本的数量，y表示TBM掘进状态参数中的稳定段刀盘扭矩T或者总推力F。
[0119] b.建立TBM性能预测模型；
[0120] 为了有效表征不同岩体等级下岩机数据与TBM掘进状态参数之间的复杂非线性关系，应用基于最小二乘支持向量回归-LSSVR的人工智能方法，建模过程如下：
[0121]
[0122] 式中， 为非线性核函数，可将输入岩机特征参数矩阵映射到高维空间，w表示权重，b为表示支持向量回归模型隐含层至输出层的偏置。
[0123] LSSVR目标函数可表述为：
[0124]
[0125]
[0126] 式中，i＝1,2,…,m，ξ为误差量，γ为惩罚系数且满足γ>0。
[0127] 引入Lagrange乘数对LSSVR目标函数进行最大似然估计，化简如下：
[0128]
[0129] 式中，α为拉格朗日乘子。
[0130] 分别对w，b，ξ，α进行求导，可得：
[0131]
[0132]
[0133]
[0134]
[0135] 根据上述四个条件得到关于α和b的线性方程组：
[0136]
[0137] 根据Mercer条件，核函数矩阵Ω可表示为：
[0138]
[0139] 解上述线性方程组，可得基于LSSVR的TBM性能预测模型：
[0140]
[0141] 式中，k(x,xi)表示岩机特征参数矩阵x和第i个训练样本xi通过核函数映射所得计算结果，常用核函数包括高斯核函数、正弦核函数以及Sigmoid核函数等，y(x)表示TBM性能预测模型所需预测的总推进力F或者刀盘扭矩T。
[0142] 根据步骤b，分别对5种聚类类别下岩机状态参数与TBM掘进状态参数之间的复杂非线性关系进行建模，可得到5个与岩体等级相匹配的TBM性能预测模型。
[0143] S6：TBM性能预测模型验证：采集新的TBM掘进状态参数，执行步骤S2并根据步骤S3中的岩体感知模型计算新的TBM掘进状态参数所对应的预估岩体状态参数，执行步骤S4确定预估岩体状态参数所对应的岩体等级，进而与所述TBM性能预测模型相匹配。
[0144] 上述系统可随岩体条件变化来自适应匹配TBM性能预测模型，并根据TBM性能预测模型预测结果及时为司机提供设备参数的调整建议，从而快速对当前岩体条件做出响应。
[0145] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何
修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
