CN114046174B - 一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统及方法，属于隧道施工工程领域，通过隧道内监控传感器实施监测隧道内粉尘浓度，当粉尘浓度超过设定值后输出控制信号到第一智能控制机构，控制喷淋口喷水、射流风机的电源打开，当粉尘浓度降到设定值以下后，粉尘浓度传感器输出第一智能控制机构，控制喷淋口喷水、射流风机的电源关闭，喷水降尘、射流风机结束。在喷水降尘过程中，当有人员通过喷水区域时，光控传感器应人体发出的红外信号并将其转换成电信号，该信号输入到热释电红外控制电路，控制喷淋口喷水、射流风机的电源，从而控制其关闭，暂停喷水过程，人员通过后恢复喷水降尘。

Description

一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统及方法
技术领域
本发明属于隧道施工工程领域，涉及一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统及方法。
背景技术
隧道工程在施工过程中会产生大量粉尘，其中工作地面的粉尘量最大，其长时间悬浮在洞内空气中，粉尘浓度高达1000～3000mg/m3，工人在此环境中作业，会导致呼吸困难，必将吸入大量粉尘(特别是呼吸性粉尘)而导致尘肺病。同时粉尘浓度大也会导致施工困扰和对视觉形成障碍，带来施工进度推迟。进行粉尘控制，在合理的范围内降低粉尘产生来源，提高粉尘的治理力度。在倡导以人为本，创造和谐社会的今天，必须采取各种有效措施，有效控制粉尘的浓度，使其不致对作业面的工人健康造成伤害，营造一种安全施工环境。地下工程中，产生粉尘的源头来自以下几个主要方面：(1)在隧道掌子面钻孔过程中，产生大量的粉尘，粉尘经压缩风流吹出后，大量悬浮在作业面大气中；爆破时，不仅产生大量的硝烟，而且伴随剧烈的震动冲击，一方面岩石破裂互相撞击产生粉尘，另一方面冲击波提供给粘附在作业面附近围岩表面的粉尘动能，从而使粉尘飘浮在作业面大气中；(2)在隧道掌子面、仰拱挖掘出渣时，由于各种柴油机械设备运动，在隧洞内产生空气紊流，使设备表面和围岩表面的粉尘随风飞扬；(3)在隧道二衬喷射砼施工过程中，混合料由高压风急速喷出，部分水泥粉、添加剂、砂石骨料中裹带的粉状物等喷在作业面后回弹，散落在空气中产生粉尘。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统及方法，通过隧道内降尘机构的设置，能够实现对待施工隧道中掌子面、仰拱、二衬因钻孔、爆破、挖掘出渣、喷射砼过程造成的粉尘的灵活降尘，提高了降尘效果。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一方面，本发明提供一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统，包括隧道内降尘机构，其包括沿待施工隧道中掌子面、仰拱、二衬延伸方向对称布置于待施工隧道两侧壁上的喷雾管，以及与所述喷雾管连接的基于BP神经网络控制的第一智能控制机构；所述喷雾管由多个分支喷雾管顺次连接构成，直至延伸至所述待施工隧道的掌子面、仰拱、二衬；所述分支喷雾管上均匀开设有若干喷雾口；所述分支喷雾管在待施工隧道开口处设有进水口，并连接外接水源，所述第一智能控制机构对喷雾管的开闭进行智能控制。
进一步，所述第一智能控制机构包括第一主控器，以及沿所述待施工隧道延伸方向三个不同区域均匀布置的自动洒水装置控制箱、风速传感器、光控传感器和粉尘浓度传感器；所述自动洒水装置控制箱、光控传感器和粉尘浓度传感器分别连接增压水泵，所述增压水泵与分支喷雾管连接；所述第一主控器与所述风速传感器、光控传感器、粉尘浓度传感器分别连接，自动洒水装置控制箱分别连接风速传感器、光控传感器、粉尘浓度传感器；所述第一主控器在所述粉尘浓度传感器感应的三个不同断面粉尘浓度达到预设的粉尘浓度阈值时，控制所述自动洒水装置控制箱和风机，随着粉尘浓度值大小，不断调整增压泵功率、风机速率；所述第一主控器根据所述光控传感器是否识别到人体的情况控制所述增压水泵喷雾管动作。
另一方面，本发明提供一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法，包括以下步骤：
S1：通过粉尘浓度传感器对隧道内粉尘的浓度进行监测，通过风速传感器采集隧道内的风速，并将数据传输至第一智能控制机构；
S2：第一智能控制机构对三个不同断面传输过来的粉尘浓度值、隧道内风速值进行判断，若三个不同断面粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值则执行步骤S3，若三个不同断面粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值则执行步骤S4；
S3：第一智能控制机构控制第一主控器处理接收到隧道的三个不同断面粉尘浓度值、风速值，第一主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水装置控制箱和射流风机，自动洒水装置控制箱根据控制频率信号改变运行频率、射流风机根据控制频率信号改变运行速率，直到粉尘浓度值低于第一主控器的设定上限值；
S4：第一智能控制机构控制第二主控器计算处理接收到隧道的三个不同断面隧道粉尘浓度值，第二主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水降尘装置控制箱、射流风机，自动洒水降尘装置控制箱和射流风机根据控制频率信号改变运行频率，直到隧道粉尘浓度值达到最优值。
进一步，在步骤S2中，第一主控器预设三个不同断面粉尘浓度上限值：掌子面粉尘浓度≥a、仰拱粉尘浓度≥b、二衬粉尘浓度≥c；第二主控器预设三个不同断面粉尘浓度最优值：掌子面粉尘浓度≤d、仰拱粉尘浓度≤e、二衬粉尘浓度≤f，若粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值，将信号输送给自动洒水装置控制箱和射流风机并经过综合处理再把信号传至喷雾装置和射流风机；若粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值，超过第二主控器设定的最优上限值，则将信号传送给第二主控器里的BP神经网络进行训练得到最优解决方法。
进一步，在步骤S3中，第一主控器计算处理过程如下：
S31：将三个不同隧道断面掌子面、仰拱、二衬内粉尘浓度值、风速值数据集D＝{x1,x2,x3}导入第一主控器分布式文件中，并将该数据集D分配到平台的各个计算点中，其每个计算点包含部分数据集Di；
S32：在平台各计算点中构建相同层数的网络，然后初始化网格中各节点权值、误差函数 e，计算精度ε和最大学习次数M，并将其存入parameter中，传送给其他计算节点，使得各计算节点的神经网络结构、初始优化参数相同，其中确定隐藏神经元个数的经验公式为
Figure SMS_1
式中，a为输入层神经元的个数；b输出神将元的个数；c为0-10之间的常数；
S33：分别在各计算节点中利用数据集Di对神经网络模型进行训练，依次计算隐藏层和输出层的输出hoi(k)和yoi(k)，其计算表达式为
Figure SMS_2
Figure SMS_3
式中，k为第k组粉尘浓度、风速值；p和q分别为输入与输出神经元的个数；w为权值；b为偏值；
S34：对比实际的粉尘浓度值、风速值与模型输出的结果，并计算误差函数全局误差E。
其表达式为
Figure SMS_4
式中，m为粉尘浓度、风速数据数量；do(k)为粉尘浓度、风速数据实际值；
S35：如果所有节点的误差都小于设定的精度值，则训练完成；否则使用梯度下降法对隐含层与输出层的权值进行更新，并将每个计算节点跟新后的参数汇总，并求取更新后每个参数平均值，将其写入parameter文件中，分给到各计算节点作为跟新参数，返回步骤S33重新计算；
S36：训练结束，得到降低粉尘浓度方法，对于掌子面采取喷淋口喷水和射流风机协同作用降低粉尘浓度；对于仰拱采取喷淋口喷雾方式降低粉尘浓度；对于二衬采取射流风机降低粉尘浓度。
进一步，在所述步骤S4中，第二主控器将对隧道三个不同断面粉尘浓度经过步骤S31-S35 训练求解，得到对于三个不同断面降低粉尘浓度方法；对于掌子面采取先不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，经过一段时间喷雾，喷淋口停止工作，随后射流风机开始工作，经粉尘浓度实时监测不断调整射流风机的频率来改变风速大小，以此降低隧道内粉尘浓度；依次循环工作，直到粉尘浓度达到隧道所需最优粉尘浓度值；对于仰拱，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，以此降低隧道内粉尘浓度；对于二衬，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节射流风机的频率来改变风速大小，以此低降隧道内粉尘浓度。
进一步，在步骤S3中，若在三个不同断面是否有人控制或经过时，并根据光控传感器是否识别到人体控制所述增压水泵和喷淋口的动作；是，则保持增压水泵和喷淋口关闭；否，则触发所述增压水泵和喷淋口开启；系统无法通过第一智能控制机构及喷淋口装置有效降低隧道内粉尘浓度时，则采用人工控制调节隧道喷雾装置系统，直到粉尘浓度降低至安全浓度范围以内后，系统停止工作；若人工控制系统无法有效降低隧道内粉尘浓度时，则启动应急预案，控制隧道通行状态，禁止车辆和工作人员进入隧道。
本发明的有益效果在于：本发明通过粉尘浓度传感器进行粉尘监测，并通过控制箱来控制增压泵功率装置和隧道内射流风机速率装置协同工作，通过BP神经网络实现人工智能判断。通过本装置和方法可以降低粉尘浓度，净化风流，改善工作环境，防止粉尘危害，保护工人健康。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明所述隧道施工期粉尘检测与分段降尘系统整体结构图；
图2为本发明所述隧道施工期粉尘检测与分段降尘系统图，其中，图2(a)为本发明所述隧道施工期粉尘检测与分段降尘系统俯视图，图2(b)为本发明所述隧道施工期粉尘检测与分段降尘系统正视图；
图3为本发明所述隧道施工期粉尘检测与分段降尘方法流程图；
图4为BP神经网络结构图。
附图标记：光控传感器1、电源电缆2、第一智能控制机构3、增压水泵4、喷雾口5、粉尘浓度传感器6、喷雾管7。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明一个目的是提供一种隧道施工期粉尘检测与分段降尘系统，通过隧道内降尘机构的设置，能够实现对待施工隧道中掌子面、仰拱、二衬因钻孔、爆破、挖掘出渣、喷射砼过程造成的粉尘的灵活降尘，提高了降尘效果。
如图1-2所示，本系统包括隧道内降尘机构，其包括沿所述待施工隧道中掌子面、仰拱、二衬延伸方向对称布置于所述待施工隧道两侧壁上的喷雾管，以及与所述喷雾管连接的基于 BP神经网络控制的第一智能控制机构3；所述喷雾管7由多根分支喷雾管顺次连接构成，直至延伸至所述待施工隧道的掌子面、仰拱、二衬；所述分支喷雾管上均匀开设有若干喷雾口 5；位于所述待施工隧道开口处的分支喷雾管的进水口外接水源；所述第一智能控制机构包括第一主控器以及电源电缆2，以及沿所述待施工隧道延伸方向三个不同区域均匀布置的一个自动洒水装置控制箱、风速传感器、光控传感器和粉尘浓度传感器；所述自动洒水装置控制箱、红外识别模块、和粉尘浓度传感器分别连接所述增压水泵，增压水泵与分支喷雾管连接；所述第一主控器与所述风速传感器、光控传感器、粉尘浓度传感器分别连接，自动洒水装置控制箱分别连接风速传感器、光控传感器1、粉尘浓度传感器6；所述第一主控器在所述粉尘浓度传感器感应的三个不同断面粉尘浓度达到预设的粉尘浓度阈值时，触发所述自动洒水装置控制箱和风机，随着粉尘浓度值大小，不断调整增压泵功率、射流风机速率，通过增压泵和射流风机协同工作来降低粉尘浓度。同时触发的光控传感器，并根据所述光控传感器是否识别到人体控制所述增压水泵和喷淋口的动作；是，则保持增压水泵和喷淋口关闭；否，则触发所述增压水泵4和喷雾口5开启。
如图3所示，本发明另一个目的是提供一种隧道施工期粉尘检测与分段降尘方法，包括以下步骤：
[1]粉尘由施工掌子面、仰拱、二衬中爆破、钻孔过程、挖掘出渣、在喷射砼施工过程中产生，通过粉尘浓度传感器对隧道内粉尘的浓度进行监测，监测数据传输至第一智能控制机构装置进行收集；
[2]第一智能控制机构对三个不同断面传输过来的粉尘浓度值、隧道内风速值进行判断，若三个不同断面粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值则进行步骤[3]，若三个不同断面粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值则进行步骤[4]；
[3]第一智能控制机构控制第一主控器处理接收到隧道的三个不同断面粉尘浓度值、风速值，第一主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水装置控制箱和射流风机，自动洒水装置控制箱根据控制频率信号改变运行频率、射流风机根据控制频率信号改变运行速率，直到粉尘浓度值低于第一主控器的设定上限值；
[4]第一智能控制机构控制第二主控器计算处理接收到隧道的三个不同断面隧道粉尘浓度值，第二主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水降尘装置控制箱、射流风机，自动洒水降尘装置控制箱和射流风机根据控制频率信号改变运行频率，直到隧道粉尘浓度值达到最优值。
进一步，在步骤[2]中，第一主控器预设三个不同断面粉尘浓度上限值：掌子面粉尘浓度：≥a、仰拱粉尘浓度：≥b、二衬粉尘浓度：≥c；第二主控器预设三个不同断面粉尘浓度最优值：掌子面粉尘浓度：≤d、仰拱粉尘浓度：≤e、二衬粉尘浓度：≤f，若粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值，将信号输送给自动洒水装置控制箱和射流风机并经过综合处理再把信号传至喷雾装置和射流风机。若粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值，超过第二主控器设定的最优上限值，则将信号传送给第二主控器里的BP神经网络进行训练得到最优解决方法，BP神经网络结构如图4所示。
进一步，在步骤[3]中，第一主控器计算处理过程如下：
[31]将三个不同隧道断面掌子面、仰拱、二衬内粉尘浓度值、风速值数据集D＝{x1,x2,x3}导入第一主控器分布式文件中，并将该数据集D分配到平台的各个计算点中，其每个计算点包含部分数据集Di；
[32]在平台各计算点中构建相同层数的网络，然后初始化网格中各节点权值、误差函数 e，计算精度ε和最大学习次数M，并将其存入parameter中，传送给其他计算节点，使得个计算节点的神经网络结构、初始优化参数相同，其中确定隐藏神经元个数的经验公式为
Figure SMS_5
式中，a为输入层神经元的个数；b输出神将元的个数；c为0-10之间的常数。
[33]分别在各计算节点中利用数据集Di对神经网络模型进行训练，依次计算隐藏层和输出层的输出hoi(k)和yoi(k)，其计算表达式为
Figure SMS_6
Figure SMS_7
式中，k为第k组粉尘浓度、风速值；p和q分别为输入与输出神经元的个数；w为权值；b为偏值。
[34]对比实际的粉尘浓度值、风速值与模型输出的结果，并计算误差函数全局误差E。
其表达式为
Figure SMS_8
式中，m为粉尘浓度、风速数据数量；do(k)为粉尘浓度、风速数据实际值
[35]如果所有节点的误差都小于设定的精度值，则训练完成；否则使用梯度下降法对隐含层与输出层的权值进行更新，并将每个计算节点跟新后的参数汇总，并求取更新后每个参数平均值，将其写入parameter文件中，分给到各计算节点作为跟新参数，返回[33]重新计算；
[36]训练结束，得到降低粉尘浓度方法。对于掌子面采取喷淋口喷水和射流风机协同作用降低粉尘浓度；对于仰拱采取喷淋口喷雾方式降低粉尘浓度；对于二衬采取射流风机降低粉尘浓度。
进一步，在步骤[3]中，对经过一次训练后得到的降低粉尘浓度方法，只是初步对粉尘浓度进行降尘。对掌子面、仰拱、二衬进行粉尘浓度的监测。若粉尘浓度传感器检测到粉尘浓度值低于第一主控器设定上限值，则该工作结束；若粉尘浓度值高于第一主控器设定的上限值，则循环上述工作[3]，直到粉尘浓度达到隧道所需最低浓度，工作结束。
进一步，在步骤[4]中，第二主控器将对隧道三个不同断面粉尘浓度经过上述[31]-[35]步骤训练求解，得到对于三个不同断面降低粉尘浓度方法。对于掌子面采取先不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，经过一段时间喷雾，喷淋口停止工作，随后射流风机开始工作，经粉尘浓度实时监测不断调整射流风机的频率来改变风速大小，以此降低隧道内粉尘浓度。依次循环工作，直到粉尘浓度达到隧道所需最优粉尘浓度值；对于仰拱，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，以此降低隧道内粉尘浓度；对于二衬，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节射流风机的频率来改变风速大小，以此低降隧道内粉尘浓度；
进一步，在上述步骤[3]中，经过第一次方法处理得到的三个不同断面粉尘浓度值，此时粉尘浓度没有达到隧道所需最优浓度值，于是三个不同断面的粉尘浓度值经过上述步骤[4]进一步降低粉尘浓度，直到粉尘浓度达到隧道所需最优浓度值。
进一步，在步骤[3]中，若在三个不同断面是否有人控制或经过时，并根据所述光控传感器是否识别到人体控制所述增压水泵和喷淋口的动作；是，则保持增压水泵和喷淋口关闭；否，则触发所述增压水泵和喷淋口开启。系统无法通过第一智能控制机构及喷淋口装置有效降低隧道内粉尘浓度时，工作人员可以通过人工控制系统调节隧道喷雾装置系统，直到粉尘浓度降低至安全浓度范围以内后，系统停止工作；若人工控制系统无法有效降低隧道内粉尘浓度时，中心工作人员应启动应急预案，控制隧道通行状态，禁止车辆和工作人员进入隧道。
本发明的一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法是一个调节隧道内粉尘浓度过程，其通过隧道内监控传感器实施监测隧道内粉尘浓度，粉尘浓度传感器负责监测作业现场的粉尘浓度，当粉尘浓度超过设定值后粉尘浓度传感器输出控制信号到第一智能控制机构，定时控制电路通过继电器控制喷淋口喷水、射流风机的电源，从而控制其打开，喷水降尘、射流风机开始工作，当粉尘浓度降到设定值以下后，粉尘浓度传感器输出第一智能控制机构，控制电路通过继电器控制喷淋口喷水、射流风机的电源，从而控制其关闭，喷水降尘、射流风机结束。在喷水降尘过程中，当有人员通过喷水区域时，光控传感器应人体发出的红外信号并将其转换成电信号，该信号输入到热释电红外控制电路，热释电红外控制电路通过继电器控制喷淋口喷水、射流风机的电源，从而控制其关闭，暂停喷水过程，人员通过后恢复喷水降尘。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法，其特征在于：该方法基于隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统，所述隧道施工期粉尘监测与分段降尘系统包括隧道内降尘机构，其包括沿待施工隧道中掌子面、仰拱、二衬延伸方向对称布置于待施工隧道两侧壁上的喷雾管，以及与所述喷雾管连接的基于BP神经网络控制的第一智能控制机构；所述喷雾管由多个分支喷雾管顺次连接构成，直至延伸至所述待施工隧道的掌子面、仰拱、二衬；所述分支喷雾管上均匀开设有若干喷雾口；所述分支喷雾管在待施工隧道开口处设有进水口，并连接外接水源，所述第一智能控制机构对喷雾管的开闭进行智能控制；
所述第一智能控制机构包括第一主控器，以及沿所述待施工隧道延伸方向三个不同区域均匀布置的自动洒水装置控制箱、风速传感器、光控传感器和粉尘浓度传感器；所述自动洒水装置控制箱、光控传感器和粉尘浓度传感器分别连接增压水泵，所述增压水泵与分支喷雾管连接；所述第一主控器与所述风速传感器、光控传感器、粉尘浓度传感器分别连接，自动洒水装置控制箱分别连接风速传感器、光控传感器、粉尘浓度传感器；所述第一主控器在所述粉尘浓度传感器感应的三个不同断面粉尘浓度达到预设的粉尘浓度阈值时，控制所述自动洒水装置控制箱和风机，随着粉尘浓度值大小，不断调整增压泵功率、风机速率；所述第一主控器根据所述光控传感器是否识别到人体的情况控制所述增压水泵喷雾管动作；
该方法包括以下步骤：
S1：通过粉尘浓度传感器对隧道内粉尘的浓度进行监测，通过风速传感器采集隧道内的风速，并将数据传输至第一智能控制机构；
S2：第一智能控制机构对三个不同断面传输过来的粉尘浓度值、隧道内风速值进行判断，若三个不同断面粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值则执行步骤S3，若三个不同断面粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值则执行步骤S4；
S3：第一智能控制机构控制第一主控器处理接收到隧道的三个不同断面粉尘浓度值、风速值，第一主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水装置控制箱和射流风机，自动洒水装置控制箱根据控制频率信号改变运行频率、射流风机根据控制频率信号改变运行速率，直到粉尘浓度值低于第一主控器的设定上限值；
S4：第一智能控制机构控制第二主控器计算处理接收到隧道的三个不同断面隧道粉尘浓度值，第二主控器将计算处理后得到的控制频率信号输出给自动洒水降尘装置控制箱、射流风机，自动洒水降尘装置控制箱和射流风机根据控制频率信号改变运行频率，直到隧道粉尘浓度值达到最优值；
在步骤S3中，第一主控器计算处理过程如下：
S31：将三个不同隧道断面掌子面、仰拱、二衬内粉尘浓度值、风速值数据集D＝{x1,x2,x3}导入第一主控器分布式文件中，并将该数据集D分配到平台的各个计算点中，其每个计算点包含部分数据集Di；
S32：在平台各计算点中构建相同层数的网络，然后初始化网格中各节点权值、误差函数e，计算精度ε和最大学习次数M，并将其存入parameter中，传送给其他计算节点，使得各计算节点的神经网络结构、初始优化参数相同，其中确定隐藏神经元个数的经验公式为
Figure FDA0004196835580000021
/>
式中，a为输入层神经元的个数；b输出神将元的个数；c为0-10之间的常数；
S33：分别在各计算节点中利用数据集Di对神经网络模型进行训练，依次计算隐藏层和输出层的输出hoi(k)和yoi(k)，其计算表达式为
Figure FDA0004196835580000022
Figure FDA0004196835580000023
式中，k为第k组粉尘浓度、风速值；p和q分别为输入与输出神经元的个数；w为权值；b为偏值；
S34：对比实际的粉尘浓度值、风速值与模型输出的结果，并计算误差函数全局误差E，其表达式为
Figure FDA0004196835580000024
式中，m为粉尘浓度、风速数据数量；do(k)为粉尘浓度、风速数据实际值；
S35：如果所有节点的误差都小于设定的精度值，则训练完成；否则使用梯度下降法对隐含层与输出层的权值进行更新，并将每个计算节点跟新后的参数汇总，并求取更新后每个参数平均值，将其写入parameter文件中，分给到各计算节点作为跟新参数，返回步骤S33重新计算；
S36：训练结束，得到降低粉尘浓度方法，对于掌子面采取喷淋口喷水和射流风机协同作用降低粉尘浓度；对于仰拱采取喷淋口喷雾方式降低粉尘浓度；对于二衬采取射流风机降低粉尘浓度。
2.根据权利要求1所述的隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法，其特征在于：在步骤S2中，第一主控器预设三个不同断面粉尘浓度上限值：掌子面粉尘浓度≥a、仰拱粉尘浓度≥b、二衬粉尘浓度≥c；第二主控器预设三个不同断面粉尘浓度最优值：掌子面粉尘浓度≤d、仰拱粉尘浓度≤e、二衬粉尘浓度≤f，若粉尘浓度值超过第一主控器设定的上限值，将信号输送给自动洒水装置控制箱和射流风机并经过综合处理再把信号传至喷雾装置和射流风机；若粉尘浓度值未超过第一主控器设定的上限值，超过第二主控器设定的最优上限值，则将信号传送给第二主控器里的BP神经网络进行训练得到最优解决方法。
3.根据权利要求1所述的隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法，其特征在于：在所述步骤S4中，第二主控器将对隧道三个不同断面粉尘浓度经过步骤S31-S35训练求解，得到对于三个不同断面降低粉尘浓度方法；对于掌子面采取先不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，经过一段时间喷雾，喷淋口停止工作，随后射流风机开始工作，经粉尘浓度实时监测不断调整射流风机的频率来改变风速大小，以此降低隧道内粉尘浓度；依次循环工作，直到粉尘浓度达到隧道所需最优粉尘浓度值；对于仰拱，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节增压泵功率来改变喷淋口喷水浓度大小，以此降低隧道内粉尘浓度；对于二衬，经粉尘浓度实时监测的数据不断调节射流风机的频率来改变风速大小，以此低降隧道内粉尘浓度。
4.根据权利要求1所述的隧道施工期粉尘监测与分段降尘方法，其特征在于：在步骤S3中，若在三个不同断面是否有人控制或经过时，并根据光控传感器是否识别到人体控制增压水泵和喷淋口的动作；是，则保持增压水泵和喷淋口关闭；否，则触发所述增压水泵和喷淋口开启；系统无法通过第一智能控制机构及喷淋口装置有效降低隧道内粉尘浓度时，则采用人工控制调节隧道喷雾装置系统，直到粉尘浓度降低至安全浓度范围以内后，系统停止工作；若人工控制系统无法有效降低隧道内粉尘浓度时，则启动应急预案，控制隧道通行状态，禁止车辆和工作人员进入隧道。
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