CN108868807B - 盾构掘进纠偏的智能控制方法 - Google Patents
盾构掘进纠偏的智能控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108868807B CN108868807B CN201811041242.XA CN201811041242A CN108868807B CN 108868807 B CN108868807 B CN 108868807B CN 201811041242 A CN201811041242 A CN 201811041242A CN 108868807 B CN108868807 B CN 108868807B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shield
- correction
- attitude
- gap
- deviation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims description 24
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 11
- 241000209094 Oryza Species 0.000 claims description 7
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 claims description 7
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 claims description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 6
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 3
- 239000010727 cylinder oil Substances 0.000 claims description 3
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- OWZREIFADZCYQD-NSHGMRRFSA-N deltamethrin Chemical compound CC1(C)[C@@H](C=C(Br)Br)[C@H]1C(=O)O[C@H](C#N)C1=CC=CC(OC=2C=CC=CC=2)=C1 OWZREIFADZCYQD-NSHGMRRFSA-N 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 1
- 230000007115 recruitment Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21D—SHAFTS; TUNNELS; GALLERIES; LARGE UNDERGROUND CHAMBERS
- E21D9/00—Tunnels or galleries, with or without linings; Methods or apparatus for making thereof; Layout of tunnels or galleries
- E21D9/06—Making by using a driving shield, i.e. advanced by pushing means bearing against the already placed lining
- E21D9/093—Control of the driving shield, e.g. of the hydraulic advancing cylinders
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Excavating Of Shafts Or Tunnels (AREA)
Abstract
本发明提供了一种盾构掘进纠偏的智能控制方法，通过自动测量系统获得盾构姿态及盾尾间隙实时数据并传输给智能控制模块，根据所述实时数据进行特征量提取并结合基本参数计算获得纠偏曲线及盾构推进距离，所述控制器控制千斤顶油缸输出油压对盾构机进行盾构姿态调整，使盾构姿态趋向于目标姿态；盾构推进一段距离后，保持当前输出油压，盾构机姿态延伸至下个调整距离，计算该盾构机姿态与纠偏曲线之间的差距，得到纠偏评估量，在下次调整姿态时，将纠偏评估量加入到盾构推进距离中，历史数据库模块存储存储输出油压及盾构姿态变化情况。本发明智能控制方法通用性较好，可以适应于各种类型盾构掘进纠偏控制，对异常操作可能会导致事故会进行预警。
Description
技术领域
本发明涉及盾构机纠偏技术领域，具体来说涉及一种盾构掘进纠偏的智能控制方法。
背景技术
盾构机全名叫盾构隧道掘进机，是一种隧道掘进专用工程机械，盾构掘进机已广泛用于地铁、铁路、公路、市政、水电等隧道工程。盾构机基本工作原理是圆柱体钢组件，沿隧洞轴线边向前推进、边对土壤进行挖掘。该圆柱体组件壳体即护盾，对挖掘出还未衬砌隧洞段起着临时支撑作用，承受周围土层压力，有时还承受地下水压以及将地下水挡在外面，挖掘、排土、衬砌等作业在护盾掩护下进行。盾构施工环境比较复杂、土质情况多变，盾构在掘进状态对姿态纠偏控制目前主要靠盾构操作人员人工操作，控制盾构受到操作者经验、能力、身体状况、情绪等个人因素影响。人工控制是滞后、粗糙且容易导致误操作，控制质量很难保证。一旦发生事故，盾构专家只能通过历史施工数据，分析当时盾构姿态控制问题，不能及时纠正错误操作。
为了实现城市地下隧道施工的高效及安全性，盾构掘进机的自动化技术得到了发展。自动化技术应用于盾构法施工的目的之一，就是使盾构机尽量准确地沿设计路线自动推进。由于地质情况的复杂多变及盾构系统本身的复杂性，使得盾构姿态调整的自动化面临诸多挑战。在盾构掘进过程中姿态调整不力暴露出的安全性和效率问题，也印证了盾构姿态调整的问题复杂性。
中国发明专利申请《一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法》(CN106481344A)中公开了一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法，采集数据提取影响盾构机掘进性能的因素节点，构建影响盾构机掘进性能所述因素节点的拓扑结构，获取各节点之间的模糊关联矩阵，构建土压平衡盾构机掘进模糊控制网络图，根据迭代推理公式动态演化计算各个因素节点在下个时刻状态值，利用所述模糊控制网络图进行多阶段决策分析，实现对土压平衡盾构机掘进参数的实时分析与纠偏控制。
中国实用新型授权专利《一种盾构机用自动纠偏系统》(CN202596734U)中公开了一种盾构机用自动纠偏系统，包括用于对盾构机的位置和姿态实施实时监测的激光自动位姿测量系统，用于储存盾构机正确及实时的位置和姿态数据的数据存储系统；用于比较盾构机正确及实时位置和姿态数据并发出纠偏控制信号的工控机；用于控制驱动机构启动的控制器，以及用于对盾构机进行纠偏调节的驱动机构。
中国发明授权专利《一种盾构机盾构中线偏离自动调整系统》(CN206888987U)中公开了一种盾构机盾构中线偏离自动调整系统，包括测量装置、工控机、控制器和纠偏装置，所述工控机通过无线通讯的方式与测量装置连接并通过局域网与控制器连接，所述控制器与纠偏装置通信连接，通过将纠偏装置分为A、B、C、D组，且以基准点为中心呈矩形陈列分布的形式来实现对盾构机中线偏移调整。
国内目前常用的盾构掘进纠偏控制系统有以下几个方面不足，阻碍了它们在盾构施工中的推广应用：
1)原有技术方案只给出纠偏控制量，对于纠偏效果没有进行评估，不具有深度学习功能；
2)原有技术方案针对特定类型盾构的纠偏控制，不具有通用性。
发明内容
鉴于上述情况，本发明提供一种盾构掘进纠偏的智能控制方法，解决现有的纠偏系统只给出纠偏控制量，对于纠偏效果没有进行评估，不具有深度学习功能以及现有的纠偏系统只针对特定类型盾构的纠偏控制，不具有通用性的技术问题。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：提供一种盾构掘进纠偏的智能控制方法，通过控制器控制进行自动纠偏，所述控制器包括智能控制模块和历史数据库模块，所述智能控制方法包括以下步骤：
1)将油缸分成多个区域，根据当前管片埋深和历史施工统计数据，得到各分区油缸的油压分配值；
2)通过自动测量系统测量获得盾构姿态与盾尾间隙的实时数据，所述自动测量系统通过无线通讯模块与工控机连接，所述工控机通过局域网与控制器连接，所述工控机接收盾构姿态及盾尾间隙的实时数据并传输给所述控制器，所述控制器的智能控制模块根据所述实时数据进行特征量提取并结合基本参数计算获得纠偏曲线及盾构推进距离；
3)根据盾构推进距离，结合埋深和历史施工数据，通过随机森林算法，得到各分区油缸油压的调整值，根据调整值输出油压并调整推进状态下的盾构姿态；
4)推进一段距离后，保持当前输出油压，盾构机姿态延伸至下个调整距离，计算该盾构机姿态与纠偏曲线之间的差距，得到纠偏评估量；
5)在下次调整姿态时，将纠偏评估量加入到盾构姿态调整量中；
6)将上一次盾构姿态调整的输出油压、姿态变化情况作为历史数据存入历史数据库模块中，每推进10环使用历史数据库模块中的数据训练随机森林预测模型。
本发明实施例中，所述基本参数包括：表示土质因数对于纠偏的影响参数k、盾构机长度l、管片宽度m。
本发明实施例中，所述纠偏曲线方程的获得包括以下步骤：
计算盾构姿态纠偏距离s；计算盾尾间隙纠偏距离T；
计算最终纠偏距离D，所述最终纠偏距离D为盾构机推进多少米回归到纠偏目标位置；
根据所述最终纠偏距离D获得纠偏曲线方程y。
本发明实施例中，所述盾构姿态纠偏距离s的计算包括以下步骤：
(1)将盾构切口偏差值Δ切口偏差、盾尾偏差值Δ盾尾偏差及盾构机长度l输入至智能控制模块；
(2)判断切口偏差值、盾尾偏差值是否均大于50mm；
(3)若切口偏差值、盾尾偏差值均不大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
定义盾构推进距离为ni(i＝1，2，3，4)，单位为米，若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n1米切口偏差回到0mm，若n1>l，则输出盾构姿态的纠偏距离s＝l；若n1≤l，则输出s＝n1；
若盾构姿态变化趋势变大，则推算盾构推进n2米切口偏差超过50mm，若n2>5米，则输出s＝l；若n2≤5米，则输出s＝l+5-n2；
(4)若切口偏差值、盾尾偏差值均大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n3米切口偏差回到50mm，若n3>l，则输出盾构姿态造成的纠偏距离s＝2l；若n3≤l，则输出s＝l+n3；
若盾构姿态变化趋势变大，则推算n4米姿态超过100mm，若n4>5米，则输出s＝2l；若n4≤5米，则输出s＝3l-n4。
本发明实施例中，所述盾尾间隙纠偏距离T的计算包括以下步骤：
(1)将当前各个位置的盾尾间隙值、理论单边盾尾间隙值输入至智能控制模块；
(2)判断当前管片最小盾尾间隙值是否是理论单边盾尾间隙值的一半：
若当前管片最小盾尾间隙值大于或等于理论单边盾尾间隙值的一半，则输出盾尾间隙纠偏距离T＝0，盾尾间隙对纠偏距离的影响可以忽略；
若当前管片最小盾尾间隙值小于理论单边盾尾间隙值的一半，则进一步判断盾尾间隙的变化趋势：
若最小盾尾间隙值变小，则输出T＝2环；
若最小盾尾间隙值变大，则输出T＝3环。
本发明实施例中，最终纠偏距离公式为：D＝(s+T×m)×k。
本发明实施例中，所述纠偏曲线方程为y＝a×x3+b×x2+c×x+d，所述方程式中，
d＝Δ切口偏差；
式中，x为盾构推进距离；y为切口偏差。
本发明实施例中，所述自动测量系统包括盾构姿态测量装置、无线通信模块、工控机、计算机及盾尾间隙测量装置。
本发明实施例中，所述盾构姿态测量装置包括全站仪、目标棱镜、后视棱镜及倾斜仪，所述全站仪通过后视棱镜进行校正定位，所述全站仪测量目标棱镜获得盾构机的三维坐标，所述倾斜仪测量获得盾构机与水平面的倾斜角度，所述工控机通过局域网与控制器连接，所述控制器控制千斤顶油缸输出油压调整盾构姿态。
本发明实施例中，所述控制器为计算机。
本发明由于采用了以上技术方案，使其具有以下有益效果：本发明智能控制方法通用性较好，可以适应于各种类型盾构掘进纠偏控制，对异常操作可能会导致事故会进行预警。
附图说明
图1是本发明自动测量系统的示意图。
图2是本发明盾构姿态对纠偏距离影响判别流程示意图。
图3是本发明图2中切口、盾尾不大于50mm，盾构姿态变化趋势变小，盾构推进的示意图。
图4是本发明图2中切口、盾尾不大于50mm，盾构姿态变化趋势变大，盾构推进的示意图。
图5是本发明图2中切口、盾尾超过50mm，盾构姿态变化趋势变小，盾构推进的示意图。
图6是本发明图2中切口、盾尾超过50mm，盾构姿态变化趋势变大，盾构推进的示意图。
图7是本发明盾尾间隙对纠偏距离影响判别流程示意图。
图8是本发明智能控制方法的流程示意图。
图9是本发明步骤9)的示意图。
具体实施方式
为利于对本发明的了解，以下结合附图及实施例进行说明。
本发明提供一种盾构掘进纠偏的智能控制方法，通过控制器控制进行自动纠偏，所述智能控制方法包括以下步骤：
1)如图1所示，通过自动测量系统测量获得盾构姿态及盾尾间隙实时数据；本发明实施例中，所述自动测量系统包括盾构姿态测量装置、无线通信模块、工控机、控制器及盾尾间隙测量装置。
所述盾构姿态测量装置包括全站仪、目标棱镜、后视棱镜及倾斜仪，所述全站仪通过后视棱镜进行校正定位，所述全站仪通过测量目标棱镜获得盾构机的三维坐标，所述倾斜仪通过测量获得盾构机与水平面的倾斜角度，所述盾构姿态测量装置通过无线通讯模块与工控机连接，所述工控机通过局域网与控制器连接，所述工控机用于接收盾构姿态及盾尾间隙的实时数据并传输给控制器，所述控制器包括智能控制模块和历史数据库模块，所述控制器的智能控制模块根据所述实时数据进行特征量提取并结合基本参数计算获得纠偏曲线及盾构推进距离，所述控制器控制千斤顶油缸输出油压对盾构机进行盾构姿态调整，所述基本参数包括：表示土质因数对于纠偏的影响参数k、盾构机长度l、管片宽度m；具体地，所述控制器为计算机。
所述盾尾间隙测量装置以激光测距仪、旋转马达为基础，利用激光测距仪对管片进行扫描，以激光测距仪读数发生突变作为阈值，自动测量盾尾间隙。
2)如图2所示，将自动测量系统获得的实时数据与隧道设计轴线对比计算得到切口偏差Δ切口偏差、盾尾偏差Δ盾尾偏差，根据所述切口偏差Δ切口偏差、盾尾偏差Δ盾尾偏差及盾构机长度l通过下述盾构姿态对纠偏距离影响的判别流程得到盾构姿态纠偏距离s，判别流程包括以下步骤：
(1)将盾构切口偏差值Δ切口偏差、盾尾偏差值Δ盾尾偏差及盾构机长度l(单位为米)输入至智能控制模块；
(2)判断切口偏差值、盾尾偏差值是否均大于50mm；
(3)若切口偏差值、盾尾偏差值均不大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
定义盾构推进距离为ni(i＝1，2，3，4)，单位为米，如图3所示，若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n1米切口偏差回到0mm，若n1>l，则输出盾构姿态的纠偏距离s＝l；若n1≤l，则输出s＝n1；
如图4所示，若盾构姿态变化趋势变大，则推算盾构推进n2米切口偏差超过50mm，若n2>5米，则输出s＝l；若n2≤5米，则输出s＝l+5-n2；
(4)若切口偏差值、盾尾偏差值均大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
如图5所示，若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n3米切口偏差回到50mm，若n3>l，则输出盾构姿态造成的纠偏距离s＝2l；若n3≤l，则输出s＝l+n3；
如图6所示，若盾构姿态变化趋势变大，则推算n4米姿态超过100mm，若n4>5米，则输出s＝2l；若n4≤5米，则输出s＝3l-n4。
3)如图7所示，根据盾尾间隙测量装置测得的数据经过下述盾尾间隙对纠偏距离影响的判别流程得到盾尾间隙纠偏距离T，判别流程包括以下步骤：
(1)将当前各个位置盾尾间隙值和理论单边盾尾间隙值输入至智能控制模块；
(2)判断当前管片最小盾尾间隙值是否是理论单边盾尾间隙值的一半：
若当前管片最小盾尾间隙值大于理论单边盾尾间隙值的一半，则输出盾尾间隙的纠偏距离T＝0，盾尾间隙对纠偏距离的影响可以忽略；
若当前管片最小盾尾间隙值小于理论单边盾尾间隙值的一半，则进一步判断盾尾间隙的变化趋势：
若最小盾尾间隙值变小，则输出T＝2环；
若最小盾尾间隙值变大，则输出T＝3环。
4)通过上述盾构姿态造成的纠偏距离s及盾尾间隙纠偏距离T得到最终纠偏距离D，所述最终纠偏距离D为盾构机推进多少米回归到纠偏目标位置，公式为：D＝(s+T×m)×k；
式中，m表示管片宽度；k表示土质因数对于纠偏的影响参数。
5)计算纠偏曲线，纠偏曲线通常为三次抛物线，其数学模型为：y＝a×x3+b×x2+c×x+d，其中，x、y为盾构机纠偏曲线上的点的坐标，a、b、c、d为待求参数。根据隧道的设计模型列出纠偏曲线方程，以纠偏距离取最小值时为最优条件，根据纠偏曲线与当前开挖曲线满足的几何关系为约束条件，求出纠偏曲线的待定参数。计算纠偏曲线时，取盾构推进距离为x轴、切口偏差为y轴，根据前面计算出来的最终纠偏距离D，得到x取值范围为(0,D)，y取值范围为(0,d)则：
当x＝0时，d＝Δ切口偏差；
当x＝0时，y'|x＝0＝3ax2+2bx+c，即
当x＝D时，aD3+bD2+cD+d＝0
当x＝D时，y'|x＝D＝3aD2+2bD+c＝0
6)将油缸分成多个区域，根据当前管片埋深和历史施工统计数据，得到各分区油缸的油压分配值；
7)如图8所示，通过自动测量系统测量获得盾构姿态与盾尾间隙的实时数据，所述控制器的智能控制模块根据所述实时数据进行特征量提取并结合基本参数计算获得纠偏曲线及盾构推进距离；
8)所述智能控制模块根据盾构推进距离，结合埋深和历史施工数据，通过随机森林算法，得到各分区油缸油压的调整值，所述控制器根据调整值输出油压并驱动调整推进状态下的盾构姿态；
9)如图9所示，推进一段距离后(小盾构一环为1.2m，平均每0.6m间隔会调整一次油压，大盾构一环为2米，平均每0.7m间隔会调整一次油压)，保持当前输出油压，盾构机姿态延伸至下个调整距离，计算该盾构机姿态与纠偏曲线之间的差距，得到纠偏评估量，即对盾构纠偏进行效果评估。
10)在下次调整姿态时，将纠偏评估量加入到盾构推进距离中并反馈给智能控制模块；
11)将上一次盾构姿态调整的输出油压、姿态变化情况作为历史数据存入历史数据库模块中，每推进10环使用历史数据库模块中的数据训练随机森林预测模型。
以上结合附图及实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种盾构掘进纠偏的智能控制方法，通过控制器控制进行自动纠偏，其特征在于，所述控制器包括智能控制模块和历史数据库模块，所述智能控制方法包括以下步骤：
1)将油缸分成多个区域，根据当前管片埋深和历史施工统计数据，得到各分区油缸的油压分配值；
2)通过自动测量系统测量获得盾构姿态与盾尾间隙的实时数据，所述自动测量系统通过无线通讯模块与工控机连接，所述工控机通过局域网与控制器连接，所述工控机接收盾构姿态及盾尾间隙的实时数据并传输给所述控制器，所述控制器的智能控制模块根据所述实时数据进行特征量提取并结合基本参数计算获得纠偏曲线及盾构推进距离；
3)根据盾构推进距离，结合埋深和历史施工数据，通过随机森林算法，得到各分区油缸油压的调整值，根据调整值输出油压并调整推进状态下的盾构姿态；
4)推进一段距离后，保持当前输出油压，盾构机姿态延伸至下个调整距离，计算该盾构机姿态与纠偏曲线之间的差距，得到纠偏评估量；
5)在下次调整姿态时，将纠偏评估量加入到盾构姿态调整量中；
6)将上一次盾构姿态调整的输出油压、姿态变化情况作为历史数据存入历史数据库模块中，每推进10环使用历史数据库模块中的数据训练随机森林预测模型。
2.根据权利要求1所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，所述基本参数包括：表示土质因数对于纠偏的影响参数k、盾构机长度l、管片宽度m。
3.根据权利要求2所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，所述纠偏曲线的方程的获得包括以下步骤：
计算盾构姿态纠偏距离s；计算盾尾间隙纠偏距离T；
计算最终纠偏距离D，所述最终纠偏距离D为盾构机推进多少米回归到纠偏目标位置；
根据所述最终纠偏距离D获得纠偏曲线方程y。
4.根据权利要求3所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，
所述盾构姿态纠偏距离s的计算包括以下步骤：
(1)将盾构切口偏差值Δ切口偏差、盾尾偏差值Δ盾尾偏差及盾构机长度l输入至智能控制模块；
(2)判断切口偏差值、盾尾偏差值是否均大于50mm；
(3)若切口偏差值、盾尾偏差值均不大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
定义盾构推进距离为ni(i＝1，2，3，4)，单位为米，若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n1米切口偏差回到0mm，若n1>l，则输出盾构姿态的纠偏距离s＝l；若n1≤l，则输出s＝n1；
若盾构姿态变化趋势变大，则推算盾构推进n2米切口偏差超过50mm，若n2>5米，则输出s＝l；若n2≤5米，则输出s＝l+5-n2；
(4)若切口偏差值、盾尾偏差值均大于50mm则进入下一步判断盾构姿态变化趋势：
若盾构姿态变化趋势变小，则推算盾构机推进n3米切口偏差回到50mm，若n3>l，则输出盾构姿态造成的纠偏距离s＝2l；若n3≤l，则输出s＝l+n3；
若盾构姿态变化趋势变大，则推算n4米姿态超过100mm，若n4>5米，则输出s＝2l；若n4≤5米，则输出s＝3l-n4。
5.根据权利要求3所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，
所述盾尾间隙纠偏距离T的计算包括以下步骤：
(1)将当前各个位置的盾尾间隙值、理论单边盾尾间隙值输入至智能控制模块；
(2)判断当前管片最小盾尾间隙值是否是理论单边盾尾间隙值的一半：
若当前管片最小盾尾间隙值大于或等于理论单边盾尾间隙值的一半，则输出盾尾间隙纠偏距离T＝0，盾尾间隙对纠偏距离的影响可以忽略；
若当前管片最小盾尾间隙值小于理论单边盾尾间隙值的一半，则进一步判断盾尾间隙的变化趋势：
若最小盾尾间隙值变小，则输出T＝2环；
若最小盾尾间隙值变大，则输出T＝3环。
6.根据权利要求3所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，最终纠偏距离公式为：D＝(s+T×m)×k。
7.根据权利要求3所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，
所述纠偏曲线方程为y＝a×x3+b×x2+c×x+d，所述方程式中，
d＝Δ切口偏差；
式中，x为盾构推进距离；y为切口偏差。
8.根据权利要求1所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，所述自动测量系统包括盾构姿态测量装置、无线通信模块、工控机、计算机及盾尾间隙测量装置。
9.根据权利要求7所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，所述盾构姿态测量装置包括全站仪、目标棱镜、后视棱镜及倾斜仪，所述全站仪通过后视棱镜进行校正定位，所述全站仪测量目标棱镜获得盾构机的三维坐标，所述倾斜仪测量获得盾构机与水平面的倾斜角度，所述工控机通过局域网与控制器连接，所述控制器控制千斤顶油缸输出油压调整盾构姿态。
10.根据权利要求1所述的盾构掘进纠偏的智能控制方法，其特征在于，所述控制器为计算机。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811041242.XA CN108868807B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 盾构掘进纠偏的智能控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811041242.XA CN108868807B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 盾构掘进纠偏的智能控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108868807A CN108868807A (zh) | 2018-11-23 |
| CN108868807B true CN108868807B (zh) | 2019-11-08 |
Family
ID=64323288
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811041242.XA Active CN108868807B (zh) | 2018-09-07 | 2018-09-07 | 盾构掘进纠偏的智能控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108868807B (zh) |
Families Citing this family (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109779649A (zh) * | 2019-02-13 | 2019-05-21 | 上海大学 | 基于大数据的盾构掘进轴线实时纠偏系统及方法 |
| CN110195592B (zh) * | 2019-04-30 | 2021-02-05 | 华中科技大学 | 基于混合深度学习的盾构掘进位姿智能预测方法及系统 |
| CN110067568B (zh) * | 2019-05-30 | 2020-06-23 | 上海隧道工程有限公司 | 盾构纠偏油压输出的自适应控制方法及系统 |
| CN110242310B (zh) * | 2019-06-14 | 2020-08-11 | 西安电子科技大学 | 基于深度神经网络与关联分析结合的盾构轴线纠偏方法 |
| CN110185463B (zh) * | 2019-07-01 | 2020-10-09 | 西安电子科技大学 | 一种盾构掘进姿态的控制方法 |
| CN110847914B (zh) * | 2019-11-21 | 2021-01-26 | 中铁一局集团有限公司 | 基于数据分析的盾构机掘进轴线偏差报警机制优化方法 |
| CN111271071A (zh) * | 2020-01-19 | 2020-06-12 | 浙江中创天成科技有限公司 | 一种基于模糊自适应神经网络的盾构机姿态控制方法 |
| CN111365076B (zh) * | 2020-03-18 | 2021-05-25 | 中铁一局集团有限公司 | 一种盾构隧道线形预警方法 |
| CN111400645B (zh) * | 2020-03-20 | 2020-11-13 | 南京坤拓土木工程科技有限公司 | 一种推测刀盘开口处富水砂层土压力分布情况的简化方法 |
| CN111335356A (zh) * | 2020-04-01 | 2020-06-26 | 北京建工土木工程有限公司 | 管涵预制构件自动化装配系统及施工方法 |
| CN111622763A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-09-04 | 中国铁建重工集团股份有限公司 | 竖井掘进机调向控制方法、系统、竖井掘进机及存储介质 |
| CN111636891B (zh) * | 2020-06-08 | 2022-04-08 | 中铁高新工业股份有限公司 | 盾构姿态实时预测系统和预测模型的构建方法 |
| CN112012758B (zh) * | 2020-09-04 | 2021-09-24 | 盾构及掘进技术国家重点实验室 | 盾构机推进控制系统性能优化方法 |
| CN114034274B (zh) * | 2021-04-22 | 2024-01-02 | 中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司 | 一种基于推进油缸伸长量测量隧道管片横断面平整度的计算方法 |
| CN113344256B (zh) * | 2021-05-21 | 2024-03-22 | 上海隧道工程有限公司 | 盾构姿态多自由度运动特性预测和控制性能评估系统及方法 |
| CN113237452B (zh) * | 2021-06-17 | 2022-08-23 | 中交疏浚技术装备国家工程研究中心有限公司 | 一种管环平整度自动测量系统 |
| CN113404499B (zh) * | 2021-07-12 | 2022-08-02 | 哈尔滨工业大学 | 一种复杂地层护盾式掘进机姿态实时控制方法 |
| CN113431592B (zh) * | 2021-08-02 | 2022-09-30 | 北京交通大学 | 一种盾构控制方法及其系统 |
| CN113931648B (zh) * | 2021-10-13 | 2023-03-31 | 中交天和机械设备制造有限公司 | 一种自动调节盾构机姿态的控制系统 |
| CN117112980B (zh) * | 2023-10-23 | 2024-02-20 | 北京城建设计发展集团股份有限公司 | 一种盾构掘进过程中盾构位姿实时正解方法 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100491697C (zh) * | 2006-06-28 | 2009-05-27 | 上海隧道工程股份有限公司 | 利用虚拟轨迹对地下掘进机掘进方向进行自动控制的方法 |
| CN102518446A (zh) * | 2012-01-12 | 2012-06-27 | 北京众策创晟掘进装备有限公司 | 盾构机自动纠偏方法 |
| CN103032076B (zh) * | 2012-12-08 | 2015-03-18 | 中铁十二局集团第二工程有限公司 | 一种不整合面地层盾构掘进施工纠偏方法 |
| CN104764434B (zh) * | 2015-03-31 | 2017-06-06 | 徐州市市政设计院有限公司 | 一种盾构姿态快速解算系统及方法 |
| CN105863656B (zh) * | 2016-04-07 | 2018-08-24 | 国家电网公司 | 一种盾构掘进方法 |
| CN105909270B (zh) * | 2016-04-19 | 2018-07-06 | 上海建科工程咨询有限公司 | 一种盾构机轴线控制系统 |
| CN106522973A (zh) * | 2016-09-27 | 2017-03-22 | 徐工集团凯宫重工南京有限公司 | 盾构机纠偏系统 |
-
2018
- 2018-09-07 CN CN201811041242.XA patent/CN108868807B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108868807A (zh) | 2018-11-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108868807B (zh) | 盾构掘进纠偏的智能控制方法 | |
| CN108868805B (zh) | 基于统计分析与XGboost结合的盾构纠偏方法 | |
| CN106123776B (zh) | 一种顶管智能顶进测量系统以及测量方法 | |
| CN114120785B (zh) | 一种煤矿掘进设备与地质模型、巷道设计模型的耦合系统 | |
| CN105184864A (zh) | 一种用于天然地基换填工程量计算的场地地层三维地质结构模型生成方法 | |
| CN108710732A (zh) | 一种盾构刀具服役期磨损的可视化评估和预测方法 | |
| CN110067566B (zh) | 盾构纠偏力矩的预测方法及系统 | |
| CN104141483A (zh) | 用于露天深孔爆破的数字化钻孔控制方法和系统 | |
| CN112431604B (zh) | 一种泥岩地层盾构泥饼防结系统及防结方法 | |
| CN106703823B (zh) | 大型掘进装备的姿态纠偏系统及方法 | |
| CN106296817A (zh) | 一种基于地质数据的工作面煤层三维建模方法 | |
| CN105841626A (zh) | 一种井下巷道变形监测装置及方法 | |
| CN114352300A (zh) | 一种数字化钻爆开挖系统和开挖方法 | |
| CN103883326B (zh) | 基于煤层震波探测和地学信息的采煤机滚筒调高方法 | |
| CN102444111B (zh) | 地下溶洞造影探测法 | |
| CN107869309B (zh) | 小井斜情况下的井眼轨迹控制方法及装置 | |
| CN206223091U (zh) | 一种顶管智能顶进测量系统 | |
| CN113505911B (zh) | 基于自动巡航的刀具寿命预测系统及其预测方法 | |
| CN107421519A (zh) | 一种涵洞顶进纠偏的监控测量方法 | |
| CN112819195B (zh) | 一种隧道超前钻探地质精细化预报方法 | |
| CN106256991A (zh) | 一种采煤机记忆截割与记忆定位联合学习方法 | |
| CN113431579A (zh) | 一种采煤面找直方法及系统 | |
| CN107882505B (zh) | 基于导向钻具工作特性的井眼轨迹控制方法 | |
| CN110188947B (zh) | 盾构纠偏中当前环目标预测方法及系统 | |
| CN116756807A (zh) | 耦合施工过程的线性地下工程涌水量数值预测方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |