CN111706334B - 一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,包括以下步骤:在新的一环开始盾构施工前,整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据,形成数据集data1;在数据集data1中,删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录,形成数据集data2;剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录,得到数据集data3;统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况,生成新的一环刀盘扭矩预警线;新的一环开始施工后,实时提取盾构机的运行数据,如果刀盘扭矩的值持续超过预警线,则在盾构机操作主界面上显示报警信息。本发明针对盾构机原始施工数据,采用统计分析的方法计算每环的刀盘扭矩预警线,为盾构机的安全施工提供了技术支撑。
Description
技术领域
本发明涉及盾构机施工技术领域,具体涉及一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法。
背景技术
盾构法施工已成为开挖隧道和修建城市地铁的主要工法。盾构机在掘进过程中,随着刀盘的旋转而不断切削岩土,并通过刀盘开口被压进土舱或泥水舱,然后通过螺旋机或排浆泵排至洞外;在沿圆周布置的液压千斤顶推力下,盾构机不断向前推进,当盾构机向前推进一个管片的长度(沿洞轴向)时,便可以用管片拼装机将若干管片依从下而上的顺序拼装成环,以此类推。在具体的施工过程中,刀盘扭矩过小则影响掘进速度,而刀盘扭矩过大则会导致刀具磨损严重。因此,为保证安全施工,需要对刀盘扭矩实行在线式的异常监测。
授权公告号为CN106351667B的发明专利公开了一种用于TBM的刀盘扭矩异常监测系统,该系统包括:刀盘扭矩采集装置,其与TBM的刀盘驱动系统连接,用于采集刀盘驱动系统所提供的刀盘扭矩数据;刀盘扭矩数据滤波装置,其与刀盘扭矩采集装置连接,用于根据刀盘扭矩数据计算当前时刻所对应的刀盘扭矩均值,得到第一刀盘扭矩均值;异常判断装置,其与刀盘扭矩数据滤波装置连接,用于根据第一刀盘扭矩均值与预设刀盘扭矩参考值判断刀盘扭矩数据是否存在异常。该系统能够实现对TBM刀盘驱动系统的扭矩异常监测,根据扭矩监测结果,该系统还可以实现对扭矩异常状态的自动处理,从而实现了对刀盘驱动系统以及刀盘的保护,满足了隧道快速施工的需要。
然而,在施工过程中经常会碰到地质条件变化的情况,而刀盘扭矩的正常波动范围与地质条件紧密相关。如果能从历史施工数据中,学习到同类盾构机在类似地质情况下的刀盘扭矩正常值的上界,则会为盾构的安全施工提供技术支撑。
发明内容
本发明的目的是提供一种实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,可以从历史施工数据中学习出刀盘扭矩预警线,然后根据当前盾构机的刀盘扭矩是否持续超过预警线,来决定是否在盾构机操控主界面上显示报警信息,从而为盾构机的安全施工提供技术支撑。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,包括以下步骤:
S1:在新的一环开始盾构施工前,整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据,形成数据集data1;
S2:在数据集data1中,删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录,形成数据集data2;
S3:剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录,得到数据集data3;
S4:统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况,生成新的一环刀盘扭矩预警线;
S5:新的一环开始施工后,实时提取盾构机的运行数据,如果刀盘扭矩的值持续超过预警线,则在盾构机操作主界面上显示报警信息。
进一步地,数据集data1需满足如下条件:a.盾构机的刀盘布局、刀盘直径参数应接近;b.对应施工路段的地质条件应类似。
进一步地,步骤S2中,使用变点检测方法提取数据集data2。
进一步地,步骤S3中,采用3σ原则剔除刀盘扭矩异常值。
进一步地,步骤S1中,历史运行数据包括施工环号、采样时刻、总推进力、刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度。
进一步地,步骤S4中,对数据集data3中的刀盘扭矩数据,分别计算中位数、0.75和0.25分位点,据此得出新环的刀盘扭矩预警线。
进一步地,步骤S5中,记录刀盘扭矩超过预警线的时刻,再将其转化为对应的刀盘扭矩异常发生的时间区间,显示在盾构机操控主界面上。
进一步地,步骤S5包括:
步骤S51,提取盾构机的实时运行数据;
步骤S52,若连续的T秒内有两条记录的刀盘扭矩值超过预警线,则认为这两条记录对应的采样时刻之间的刀盘扭矩都视为发生了异常,在盾构机操控主界面上显示警报信息;否则,可视为采样器有噪声干扰,不显示警报信息。
本发明的有益效果:
本发明的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,可以从历史施工数据中学习出刀盘扭矩预警线,然后根据当前盾构机的刀盘扭矩是否持续超过预警线,来决定是否在盾构机操控主界面上显示报警信息,可实时监测掘进过程中刀盘扭矩是否出现异常,从而为盾构机的安全施工提供技术支撑。本发明根据邻近路段掘进过程中的刀盘扭矩数据,计算出当前环的刀盘扭矩预警线,准确度高、计算复杂度低,便捷易行。
附图说明
图1为某泥水平衡盾构施工项目第177-178环平稳掘进段刀盘扭矩散点图;
图2为某泥水平衡盾构施工项目第179环刀盘扭矩散点图;
图3为某土压平衡盾构施工项目第403-404环平稳掘进段刀盘扭矩散点图;
图4为某土压平衡盾构施工项目第405环刀盘扭矩散点图。
具体实施方式
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。
本发明的实施例:
本发明实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,包括以下步骤,
步骤S1:
在新的一环开始盾构施工前,整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据,形成数据集data1。
依托于盾构大数据信息采集平台,采样器从盾构机的PLC中采集数据,采集的数据中含有500多项属性,如施工环号、采样时刻、总推进力、推进速度、刀盘转速、刀盘扭矩等。数据集data1需满足如下条件:a.盾构机的刀盘布局、刀盘直径参数应接近;b.对应施工路段的地质条件应类似。
为保障监测方法的准确性,可以提取最邻近的、已掘进完成的两环的施工数据作为数据集data1。数据集data1中应包含施工环号、采样时刻、总推进力、推进速度、刀盘转速、刀盘扭矩等属性。
步骤S2:
在数据集data1中,删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录,形成数据集data2;也即提取data1中刀盘扭矩、刀盘转速和掘进速度均不为0的记录,再对其使用变点检测方法提取平稳掘进段数据,形成数据集data2。
步骤S3:
剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录,得到数据集data3;采用3σ原则剔除刀盘扭矩异常值。
步骤S4:
统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况,生成新的一环刀盘扭矩预警线;对数据集data3中的刀盘扭矩数据,分别计算中位数、0.75和0.25分位点,将中位数加上5倍的四分位差设为新的一环的刀盘扭矩预警线。
步骤S5:
新的一环开始施工后,实时提取盾构机的运行数据,如果刀盘扭矩的值持续超过预警线,则在盾构机操作主界面上显示报警信息。记录刀盘扭矩超过预警线的时刻,再将其转化为对应的刀盘扭矩异常发生的时间区间,显示在盾构机操控主界面上。
具体地包括步骤S51,提取盾构机的实时运行数据;
步骤S52,若连续的T秒内有两条记录的刀盘扭矩值超过预警线,则认为这两条记录对应的采样时刻之间的刀盘扭矩都视为发生了异常,在盾构机操控主界面上显示警报信息;否则,可视为采样器有噪声干扰,不显示警报信息。
对以上步骤S5进一步解释说明如下:
新的一环开始施工时,首先置标志变量ex_yn=0,盾构机操控主机实时读取采样器采集的盾构机施工数据。当ex_yn等于0且采集到的刀盘扭矩值超过预警线,则置标志变量ex_yn=1,并记录采集时刻为t1。当ex_yn等于1且采集到的刀盘扭矩值超过预警线,则记该条记录的采样时刻为t2,在盾构机操控主界面上显示时间区间[t1,t2]内刀盘扭矩告警,然后置t1=t2;当ex_yn等于1且采集到的刀盘扭矩值不超预警线,若该条记录的采样时刻大于等于t1+T,则置标志变量ex_yn=0。
盾构机施工呈现一定的周期性,在每环的施工过程中,都要经历启动、正常掘进、停机等阶段。在启动阶段,各参数,例如刀盘扭矩、总推进力、推进速度等处于上升趋势;而在正常掘进阶段,各参数则几乎平稳,变化不大。因此,从相同机型在类似地质条件下的历史施工数据中,发现刀盘扭矩的变化规律,即可得到刀盘扭矩的预警线,为安全施工提供保证。
本实施例中,已分别在泥水平衡盾构机和土压平衡盾构机上进行了测试(取T=10秒)。施工路段和掘进机类型,以及对应的地质条件参见下表1:
表1.已采集的部分施工路段数据
测试结果见说明书附图1至4。
本发明根据邻近路段掘进过程中的刀盘扭矩数据,计算出当前环的刀盘扭矩预警线,准确度高、计算复杂度低,便捷易行。在盾构机上使用本发明的方法,可实时监测掘进过程中刀盘扭矩是否出现异常,为盾构机的安全施工提供了技术支撑。
本发明不局限于上述最佳实施方式,任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品,但不论在其形状或结构上作任何变化,凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案,均落在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:在新的一环开始盾构施工前,整环提取相同机型在类似地质条件下的历史运行数据,形成数据集data1,历史运行数据包括施工环号、采样时刻、总推进力、刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度;
S2:在数据集data1中,删除刀盘扭矩、刀盘转速和推进速度这三个属性中至少有一个为0的记录,形成数据集data2;
S3:剔除数据集data2中刀盘扭矩异常值对应的记录,得到数据集data3;
S4:统计数据集data3中刀盘扭矩的分布情况,生成新的一环刀盘扭矩预警线;
S5:新的一环开始施工后,实时提取盾构机的运行数据,如果刀盘扭矩的值持续超过预警线,则在盾构机操作主界面上显示报警信息。
2.根据权利要求1所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于:数据集data1需满足如下条件:a.盾构机的刀盘布局、刀盘直径参数应接近;b.对应施工路段的地质条件应类似。
3.根据权利要求1所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于:步骤S2中,使用变点检测方法提取数据集data2。
4.根据权利要求1所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于:步骤S3中,采用3σ原则剔除刀盘扭矩异常值。
5.根据权利要求1所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于:步骤S4中,对数据集data3中的刀盘扭矩数据,分别计算中位数、0.75和0.25分位点,据此得出新环的刀盘扭矩预警线。
6.根据权利要求1所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于:步骤S5中,记录刀盘扭矩超过预警线的时刻,再将其转化为对应的刀盘扭矩异常发生的时间区间,显示在盾构机操控主界面上。
7.根据权利要求6所述的实时监测盾构机刀盘扭矩异常的方法,其特征在于,步骤S5包括:
步骤S51,提取盾构机的实时运行数据;
步骤S52,若连续的T秒内有两条记录的刀盘扭矩值超过预警线,则认为这两条记录对应的采样时刻之间的刀盘扭矩都视为发生了异常,在盾构机操控主界面上显示警报信息;否则,视为采样器有噪声干扰,不显示警报信息。
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