CN116562433A - 基于csm-gru模型的tbm滚刀寿命预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法及系统，属于隧道掘进机施工技术领域。1)建立包含TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据的数据库；2)基于TBM滚刀破岩CSM模型，利用岩体信息计算出当前地质条件理论TBM总推力和扭矩，并以此对实际TBM掘进信息进行误差判别；3)以门控循环神经网络算法为架构，考虑上述误差对深度神经网络中的损失函数进行修正，通过数据库信息对模型进行训练、测试和验证，建立基于CSM‑GRU模型的TBM滚刀寿命预测模型。该模型实现对当前掘进条件下TBM滚刀寿命的实时智能化预测。
Description
技术领域
本发明属于TBM掘进相关技术领域，具体涉及一种融合TBM破岩的CSM模型和循环神经网络的GRU模型的新型TBM滚刀寿命预测方法及系统。
背景技术
TBM具有施工速度快、成洞质量高和施工扰动小等特点，是目前深部隧(巷)道修建的主要方法。深部地层中硬岩占比高，TBM掘进硬岩过程中容易造成刀盘刀具的异常磨损。滚刀作为TBM主要破岩构件，其检修和更换频率不仅会影响施工进度，也会极大增加掘进成本。因此准确预测滚刀磨损和寿命对于控制掘进成本、合理规划工期、提高施工速度具有重要意义。然而，目前有关滚刀磨损和寿命预测的研究主要可以分为两类，一是采用理论分析方法，通过岩石与滚刀之间的力学计算推导，提出磨损和寿命预测模型；二是基于试验数据，采用统计分析的方法进行TBM滚刀磨损和寿命预测。然而，这两种方法均是基于岩体先知信息的静态预测，没有充分利用现场TBM实时掘进的数据信息和历史信息，因此无法做到实时预测。并且，尽管目前以机器学习为代表的人工智能分析方法发展迅速，但其在TBM刀具寿命预测方面的应用较少，且多为单一的利用对掘进数据进行挖掘分析。
发明内容
本发明提出一种基于CSM-GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法及系统，将既有TBM破岩物理规律与循环神经网络进行有效融合，以实现实时准确对TBM滚刀磨损程度和寿命进行预测。
根据本发明实施例第一方面，提供一种模型训练方法，用于训练TBM滚刀寿命预测模型，所述方法包括：
获取每一掘进尺的TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据；所述TBM掘进信息数据包括TBM掘进控制参数及机器运行状态参数，所述岩体信息数据包括岩石单轴抗压强度和巴西劈裂强度，所述实测滚刀寿命数据以单把滚刀掘进体积量衡量；
根据所述岩体信息数据和TBM滚刀破岩CSM模型，计算当前地层条件下理论上每一掘进尺TBM所需的刀盘总推力和扭矩；
将所述的理论上每一掘进尺TBM所需的刀盘总推力和扭矩与TBM实时记录的总推力和扭矩进行比较，分析二者间的误差；
以门控循环神经网络为架构，以所述TBM掘进控制参数及机器运行状态参数为输入，以所述实测滚刀寿命数据为训练目标值，以所述误差为约束条件，对所述门控循环神经网络进行训练，通过不断调整所述门控循环神经网络神经元数量和修正系数的步长，使得所述门控循环神经网络的损失函数MSE值最小，以此确定最优修正系数和最优神经元隐层层数和神经元数量，完成模型的训练。
根据本发明实施例第二方面，提供一种TBM滚刀寿命预测方法，包括：
在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据；
数据预处理：对所述TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合，对所述岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与所述TBM掘进信息数据相一致；
将预处理后的所述岩体信息数据和所述TBM掘进信息数据输入到利用所述的模型训练方法训练得到的TBM滚刀寿命预测模型，该模型输出当前掘进条件下滚刀寿命。
根据本发明实施例第三方面，提供一种TBM滚刀寿命预测系统，包括：
数据获取模块，其被配置为在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据；
数据预处理模块，其被配置为对所述TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合，对所述岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与所述TBM掘进信息数据相一致；
TBM滚刀寿命预测模型，其利用所述的模型训练方法训练得到，所述TBM滚刀寿命预测模型以处理后的所述岩体信息数据和所述TBM掘进信息数据为输入，输出滚刀预测寿命。
根据本发明实施例第四方面，提供一种隧道掘进机，其控制电脑包括：处理器；存储器，包括一个或多个计算机程序模块；其中，所述一个或多个计算机程序模块被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行，所述一个或多个计算机程序模块包括用于实现所述的TBM滚刀寿命预测方法的指令。
本发明的有益效果为：本发明基于TBM破岩的CSM模型和门控循环神经网络的GRU模型，综合考虑隧道岩体数据和TBM性能和掘进参数数据，建立预测TBM滚刀寿命CSM-GRU模型，实现对当前掘进条件下TBM滚刀寿命的实时智能化预测和信息化管理，避免了目前在深部复合地层TBM常因刀具过度磨损出现停工或过早更换刀具带来成本的巨大浪费，同时也给不同地层刀具的优化提供了指导。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单的介绍。
图1是本发明一实施例提供的基于CSM-GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法架构。
图2是本发明一实施例提供的CSM-GRU模型示意图。
图3是本发明一实施例提供的TBM推力Th和扭矩Tor实测值与计算值相对误差。
图4是本发明一实施例提供的修正系数与损失函数MSE关系。
图5是本发明一实施例提供的隐层神经元个数及对应均方误差MSE。
图6是本发明一实施例提供的模型预测结果与TBM实测数据比较。
需要说明的是图3、图4、图6都涉及多种类型数据的展示，而黑白图无法区分不同种类数据，因此用彩色图。
具体实施方式
图1示出了一种基于CSM-GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法架构。如图1，本发明融合TBM破岩的CSM模型和门控循环神经网络(GRU)算法。本发明主要内容有：1)建立包含TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据的数据库。2)基于TBM滚刀破岩CSM模型，利用岩体信息计算出当前地质条件理论TBM总推力和扭矩，并以此对实际TBM掘进信息进行误差判别。3)以门控循环神经网络(GRU)算法为架构，考虑上述误差对深度神经网络中的损失函数进行修正，通过数据库信息对模型进行训练、测试和验证，建立基于CSM-GRU模型的TBM滚刀寿命预测模型。该模型可实现对当前掘进条件下TBM滚刀寿命的实时智能化预测和信息化管理，避免了目前在深部复合地层TBM常因刀具过度磨损出现停工或过早更换刀具带来成本的巨大浪费，同时也给不同地层刀具的优化提供了指导。
下面首先对TBM滚刀寿命预测模型的训练进行详细说明。
步骤11，获取现场每一掘进尺的TBM掘进信息数据、区域范围内岩体信息数据和滚刀寿命数据。
TBM掘进信息数据包括掘进控制参数及机器运行状态参数，具体包括：总推力Th(kN)、转速RPM(r/min)、扭矩Tor(kN·m)、贯入度PRev(mm/r)、左护盾压力SPleft(kN)、右护盾压力SPright(kN)、顶护盾压力SPtop(kN)和刀盘刹车压力BP(kN)。
岩体信息数据包括岩石单轴抗压强度(UCS)和巴西劈裂强度(BTS)。
单把滚刀寿命以单把滚刀掘进体积量Hf(m3/cutter)进行评价，使用以下公式进行计算：
式中D为隧道直径，L为相邻两次换刀之间的掘进里程，NTBM为刀具更换数量。
步骤12，对每一掘进步内海量TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合。剔除数据包括停机空白数据、掘进循环上升段数据、人员操作失误以及设备故障等原因造成的异常数据。
因岩体信息数据和滚刀寿命数据实测样本相对TBM掘进数据较少，需对其进行数据扩充并与TBM数据匹配。
步骤13，根据马尔科夫链-蒙特卡洛等效样本法对区域岩体信息数据和滚刀寿命数据进行有效扩充，使之维度与TBM掘进信息数据相一致。马尔科夫链-蒙特卡洛等效样本生成可以总结为三步：1)确定初始样本的概率分布；2)从确定的分布中进行随机采样，并判别是否接受采集样本；3)重复采样过程，生成目标数量样本。
步骤14，建立包含每一掘进步下TBM掘进信息数据、岩体信息数据和滚刀寿命数据的全维度数据库。
步骤15，根据岩体信息数据和TBM滚刀破岩CSM模型，计算当前地层条件下理论上每一掘进步TBM所需的刀盘总扭矩和推力。基于力平衡法，首先利用岩体单轴抗压强度和巴西劈裂强度计算TBM单刀荷载，然后可确定整个刀盘需要的总扭矩和推力。
单刀法向力Fn和切向力Fr荷载根据力平衡法可由下式确定：
其中，
式中，T为滚刀刀刃宽度，R为滚刀半径，S为滚刀间距，P0为滚刀下压碎区基准压力，Φ为岩石表面与滚刀的接触角，ψ为压力分布函数常量，p为TBM滚刀贯入度，C为常量，UCS为岩石单轴抗压强度，BTSS为岩石巴西劈裂强度。
计算TBM刀盘所需总推力TF扭矩Tor由下式确定：
式中，N为刀具数量，Fri为第i把刀具的切向力，ri为第i把刀具在刀盘上的安装半径。
步骤16，将上述理论计算刀盘总扭矩和推力与TBM实时记录的推力和扭矩进行比较，判断二者间的误差，以作为后续门控循环神经网络(GRU)的约束条件。
步骤17，以门控循环神经网络(GRU)算法为架构，根据刀盘总推力和扭矩的CSM计算值与实际TBM监测值间的误差对深度神经网络中的损失函数进行修正，利用数据库信息对模型进行训练和验证，建立TBM滚刀寿命预测模型。
GRU模型属于循环神经网络模型一种，在隐藏层计算过程中引入了重置门和更新门，实现前一隐藏层状态和当前输入信息的融合；通过在隐藏层引入了控制门的概念，可实现在每一循环中对隐藏层的更新和重置，解决传统循环神经网络模型可能出现的梯度消失和梯度爆炸的问题。
由于GRU算法中需考虑CSM计算结果与实测值误差约束条件，算法中损失函数需随之修正，修正方式为：
如图2所示，对于输入TBM参数样本Xi，其与CSM模型计算结果之间的误差error若在允许范围errorlimit内(≤40％)，则GRU模型中第i个样本的损失函数不变；
相反，若Xi误差error超出允许范围errorlimit(>40％)，则需要对损失函数进行修正，降低其对于神经网络模型整体损失的影响。模型第i个样本的损失函数可使用如下公式进行计算：
其中，Lossi为第i个样本的损失函数，即在神经网络模型中对于整体损失函数的增量，μ为介于0和1之间的修正系数。
本发明定义下式计算TBM总推力和扭矩修正系数μ：
式中，μTh为推力数据修正系数，μTor为扭矩数据修正系数。当推力Th超出误差允许范围时，μ＝μTh，当扭矩Tor超出误差允许范围时，μ＝μTor，当两者均超出误差允许范围时，μ＝μTh·μTor。ErrorR,Th为理论计算刀盘总推力与实时记录的总推力之间的误差。ErrorR,ToR为理论计算刀盘总扭矩与实时记录的总扭矩之间的误差。
将数据库内数据划分为训练数据集和验证数据集。基于门控循环神经网络(GRU)算法，以训练数据集中TBM掘进控制参数及机器运行状态参数为输入，以实测滚刀寿命数据为训练目标值，通过不断调整神经元数量和修正系数的步长，使得模型的损失函数MSE值最小，以此确定最优修正系数和最优神经元隐层层数和神经元数量。
利用验证数据集中TBM掘进控制参数及机器运行状态参数和岩体信息数据为输入，输出滚刀预测寿命，以预测值与验证数据集中真实值之间的误差率和拟合优度指标，完成对模型有效性和准确性进行评价。
通过CSM模型计算结果对神经网络的调整，使得不满足TBM破岩物理规律的样本对网络损失增幅下降，间接提升了常规样本对GRU模型的影响，从而结合理论分析方法和基于数据的人工智能方法，实现了破岩物理规律和深度循环神经网络的融合，从而提高TBM滚刀寿命的预测准确性。
在一实施例中，还提供一种TBM滚刀寿命预测方法，包括：
步骤21，在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据。
步骤22，对每一掘进步内海量TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合。剔除数据包括停机空白数据、掘进循环上升段数据、人员操作失误以及设备故障等原因造成的异常数据。
步骤23，根据马尔科夫链-蒙特卡洛等效样本法对区域岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与TBM掘进信息数据相一致。
步骤24，将处理后的岩体信息数据和TBM掘进信息数据输入到利用上述步骤11～步骤17训练好的TBM滚刀寿命预测模型，该模型输出当前掘进条件下滚刀寿命。
在一实施例中，还提供一种TBM滚刀寿命预测系统，包括：数据获取模块、数据预处理模块以及利用上述步骤11～步骤17训练的TBM滚刀寿命预测模型。
数据获取模块被配置为在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据。
数据预处理模块被配置为：对每一掘进步内海量TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合(剔除数据包括停机空白数据、掘进循环上升段数据、人员操作失误以及设备故障等原因造成的异常数据)；根据马尔科夫链-蒙特卡洛等效样本法对区域岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与TBM掘进信息数据相一致。
TBM滚刀寿命预测模型以处理后的岩体信息数据和TBM掘进信息数据输入，输出滚刀预测寿命。
在一实施例中，还提供一种全断面硬岩隧道掘进机(TBM)，其控制电脑包括处理器和存储器。存储器用于存储非暂时性计算机可读指令(例如一个或多个计算机程序模块)。处理器用于运行非暂时性计算机可读指令，非暂时性计算机可读指令被处理器运行时可以执行上文所述的TBM滚刀寿命预测方法中的一个或多个步骤。存储器和处理器可以通过总线系统和/或其它形式的连接机构互连。
例如，处理器可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或者具有数据处理能力和/或程序执行能力的其它形式的处理单元。例如，中央处理单元(CPU)可以为X86或ARM架构等。处理器可以为通用处理器或专用处理器，可以控制计算机中的其它组件以执行期望的功能。
例如，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品的任意组合，计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、紧凑型光盘只读储存器(CD-ROM)、USB存储器、闪存等。在计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序模块，处理器可以运行一个或多个计算机程序模块，以实现计算机的各种功能。
在一实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储非暂时性计算机可读指令，当非暂时性计算机可读指令由全断面硬岩隧道掘进机的控制电脑执行时可以实现上述的TBM滚刀寿命预测方法中的一个或多个步骤。也就是本申请实施例提供的TBM滚刀寿命预测方法、系统以软件的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。关于存储介质的相关说明可以参考上文控制电脑中的存储器的相应描述，此处不再赘述。
下面结合某一具体工况进行分析。以某一实际工况为例，该隧道全长22955m，埋深约为700m，使用CREC188敞开式TBM掘进，桩号为K65+585～K64+875和K60+546～K59+818内的岩体岩性主要为砂岩、凝灰岩、灰岩及页岩等，其中Ⅱ类围岩2.61％，Ⅲ类64.94％，Ⅳ类24.9％以及Ⅴ类7.54％。
依据现场采集、室内实验及数据筛选、清洗和补充，建立数据库如表1所示。
表1数据库中各参数描述性统计
将数据库数据划分为训练数据集和验证数据集两部分，其中80％作为训练样本进行模型训练，20％的数据作为测试集测试模型预测性能。
依据滚刀破岩CSM模型和TBM实测数据，得到TBM推力Th和扭矩Tor实测值与计算值相对误差，如图3所示。
依据上述误差对GRU模型中与损失函数相关的推力修正系数μTh和扭矩修正系数μTor进行确定，本实例中对二者在[0,1]范围内以0.05为步长进行模型训练，并使用验证数据集进行损失函数计算，得到模型的损失函数MSE值，共400个数据点构成的数据网格，如图4所示，最终确定损失函数最小值为2.416×10-5，对应的推力修正系数μTh和扭矩修正系数μTor分别为0.75和0.4。
依据确定的修正系数和损失函数，继续利用训练数据集进行模型训练，并利用均方误差(MSE)对模型损失进行评价，从而确定GRU模型神经网络中最优神经元隐层层数和神经元数量，如图5所示。
利用数据库中验证数据集对上述训练得到的CSM-GRU模型进行验证预测，预测结果如图6和表2所示，显示预测结果与TBM滚刀寿命实测样本之间的平均绝对百分误差为4.74％，四个测试段的相对误差均小于10％，说明本发明建立的基于CSM-GRU模型的TBM滚刀寿命预测方法可很好预测滚刀寿命。
表2CSM-GRU模型预测结果误差汇总
Claims (7)
1.一种模型训练方法，用于训练TBM滚刀寿命预测模型，其特征在于，所述方法包括：
获取每一掘进尺的TBM掘进信息数据、岩体信息数据和实测滚刀寿命数据；所述TBM掘进信息数据包括TBM掘进控制参数及机器运行状态参数，所述岩体信息数据包括岩石单轴抗压强度和巴西劈裂强度，所述实测滚刀寿命数据以单把滚刀掘进体积量衡量；
根据所述岩体信息数据和TBM滚刀破岩CSM模型，计算当前地层条件下理论上每一掘进尺TBM所需的刀盘总推力和扭矩；
将所述的理论上每一掘进尺TBM所需的刀盘总推力和扭矩与TBM实时记录的总推力和扭矩进行比较，分析二者间的误差；
以门控循环神经网络为架构，以所述TBM掘进控制参数及机器运行状态参数为输入，以所述实测滚刀寿命数据为训练目标值，以所述误差为约束条件，对所述门控循环神经网络进行训练，通过不断调整所述门控循环神经网络神经元数量和修正系数的步长，使得所述门控循环神经网络的损失函数MSE值最小，以此确定最优修正系数和最优神经元隐层层数和神经元数量，完成模型的训练。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述TBM掘进控制参数及机器运行状态参数包括：总推力、转速、扭矩、贯入度、左护盾压力、右护盾压力、顶护盾压力和刀盘刹车压力。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述岩体信息数据和所述实测滚刀寿命数据进行数据扩充并与所述TBM掘进信息数据匹配。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于力平衡法，首先利用岩体单轴抗压强度和巴西劈裂强度计算TBM单刀荷载，然后确定整个刀盘需要的总扭矩和推力。
5.一种TBM滚刀寿命预测方法，其特征在于，包括：
在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据；
数据预处理：对所述TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合，对所述岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与所述TBM掘进信息数据相一致；
将预处理后的所述岩体信息数据和所述TBM掘进信息数据输入到利用权利要求1～4任一项所述的模型训练方法训练得到的TBM滚刀寿命预测模型，该模型输出当前掘进条件下滚刀寿命。
6.一种TBM滚刀寿命预测系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其被配置为在当前掘进条件下获取现场每一掘进进尺的TBM掘进信息数据和区域范围内岩体信息数据；
数据预处理模块，其被配置为对所述TBM掘进信息数据进行筛选、清洗、缺失数据填充以及整合，对所述岩体信息数据进行有效扩充，使之维度与所述TBM掘进信息数据相一致；
TBM滚刀寿命预测模型，其利用权利要求1～4任一项所述的模型训练方法训练得到，所述TBM滚刀寿命预测模型以处理后的所述岩体信息数据和所述TBM掘进信息数据为输入，输出滚刀预测寿命。
7.一种隧道掘进机，其特征在于，其控制电脑包括：
处理器；以及
存储器，包括一个或多个计算机程序模块；
其中，所述一个或多个计算机程序模块被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行，所述一个或多个计算机程序模块包括用于实现权利要求5所述的TBM滚刀寿命预测方法的指令。
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