CN117077413B - 基于地质和掘进特征参数的tbm主梁振动预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，属于隧道掘进机监测技术领域，首先通过原位掘进试验采集TBM主梁振动信号和掘进参数并对其进行数据预处理，然后研究掘进参数与振动特征RMS的相关性规律，提出贯入度指数FPI和刀盘功率指数TNI两个特征参数，建立基于特征参数的TBM主梁振动多元回归预测模型，并对模型在不同围岩条件下进行验证分析，预测平均相对误差在12％以内，给出了TBM主梁振动特征与特征参数的定量关系，无需安装振动测试系统，便可以实时感知TBM主梁的振动信息，预测效果良好，对TBM的信息智能化具有重要意义。本发明能够解决安装在TBM上的传感器易损坏、可靠性差，不易测量TBM主机系统关键部件的振动响应问题。
Description
技术领域
本发明属于隧道掘进监测技术领域，尤其涉及一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法。
背景技术
全断面隧道掘进机(Tunnel Boring Machine，简称TBM)具有安全、高效的特点，在地下空间开发建设中发挥的作用越来越重要。面对复杂的地质环境，TBM掘进时，由于滚刀破岩力的强冲击激励，需要不断承受随机变化的大推力、大扭矩以及倾覆力矩等，进而引起TBM各部件的剧烈振动，极易造成各结构件的疲劳损伤，增加TBM的故障率，进而影响TBM的施工速度。所以，实时掌握TBM的振动大小极其重要。
近年来，TBM振动的研究在理论分析和现场试验两方面都取得了一定的成果。通过理论分析及现场试验可以发现，TBM振动与地质条件、设备规格和掘进参数等因素密切相关。而对于面临强振动、大冲击、高磨损和多水多尘的TBM刀盘工作环境，极易造成传感器的损坏而中断监测的难题，有效解决的方法还很欠缺。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，旨在解决现有技术中安装在主梁上的传感器因工作环境恶劣容易造成传感器损坏而中断主梁振动监测的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，包括以下步骤：
步骤一、数据采集
将振动测点布置在TBM主梁前段，进行原位掘进试验，对在掘TBM进行掘进参数、地质参数和主梁振动参数的数据采集，建立数据库；
步骤二、数据预处理，包括掘进参数预处理和主梁振动参数预处理；
步骤三、数据特征选择
根据数据统计方法分析得出TBM的4个关键掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T与TBM主梁振动RMS有强相关性；
步骤四、TBM主梁振动特征与掘进参数的相关规律
(1)、掘进参数对TBM主梁振动特征的影响：TBM掘进过程中的掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T之间存在着内在互馈关系：总推进力F越大，则贯入度P越大；同时，掘进速度V＝N*P；刀盘功率值等于刀盘扭矩T乘以转速N；
(2)、特征参数选择：地质特征参数贯入度指数FPI、掘进特征参数刀盘功率指数TNI与振动特征RMS均呈正相关；
步骤五、建立多元线性回归模型
通过采集的原位掘进试验数据，建立振动RMS与掘进特征参数的数据集，然后对其进行多元线性回归，得到振动RMS与FPI、TNI的关系模型如下公式(6)：
RMS＝α·(-8.51421×10-4·FPI+1.80941·TNI+0.74997) (6)
式中：α为围岩系数；该关系模型的相关系数R2达到0.98，FPI、TNI与振动RMS具有显著的相关性。
优选的，步骤一中，原位掘进试验内容如下：
(1)试验1：保持刀盘转速N不变，调整贯入度P的大小，采集TBM主梁振动信息；
(2)试验2：保持贯入度P不变，调整刀盘转速N的大小，然后采集TBM主梁振动信号；
(3)试验3：针对不同围岩条件下的在掘TBM，全过程采集其振动信息。
优选的，步骤二中，数据预处理内容如下：
掘进参数预处理：选取TBM的控制参数刀盘转速N、推进速度v、总推进力F、刀盘扭矩T和贯入度P来组成公式(1)所示的判定函数f(x)；通过其值是否为0来判别TBM的工作状态，如果f(x)＝1则为正常工作状态，若f(x)＝0则为非工作状态；
式中：f(N)、f(v)、f(F)、f(T)、f(P)分别为刀盘转速、刀盘推进力、推进速度、刀盘扭矩和贯入度的二值判定函数；
主梁振动参数预处理：将采集的主梁振动信号运用多项式最小二乘法消除趋势项，并进行去直流和滤波处理；用表示信号振动能量的加速度有效值进行分析，主梁振动加速度有效值计算公式(2)如下：
式中：xi为振动加速度值，xRMS为振动加速度有效值。
优选的，步骤四中，内容如下：
(1)采用指数模型、线性模型、多项式模型、幂函数模型和对数模型等对掘进参数与振动特征RMS的关系进行回归，使用相关系数R2对回归模型的优劣进行评价，从而建立出最优的回归模型，相关系数R2的计算公式(3)如下：
式中：表示样本预测值，/>表示均值，yi表示实际值；
(2)贯入度指数FPI计算公式(4)如下：
FPI＝Fn/P (4)
式中：Fn-单刀推力，kN；P-贯入度，mm/r；
刀盘功率指数TNI计算公式(5)如下：
TNI＝T·N/9550 (5)
式中：T-刀盘转矩，kN·m；N-刀盘转速，r/min。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：与现有技术相比，本发明首先通过原位掘进试验采集TBM主梁振动信号和掘进参数并对其进行数据预处理，然后研究掘进参数与振动特征RMS的相关性规律，提出贯入度指数FPI和刀盘功率指数TNI两个特征参数，建立基于特征参数的TBM主梁振动多元回归预测模型，并对模型在不同围岩条件下进行验证分析，预测平均相对误差在12％以内，给出了TBM主梁振动特征与特征参数的定量关系，无需安装振动测试系统，便可以实时感知TBM主梁的振动信息，预测效果良好，对TBM的信息智能化具有重要意义，预测效果良好。本发明能够解决安装在TBM上传感器易损坏、可靠性差，以及不易测量TBM主机系统关键部件振动响应的问题。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例提供的一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法中振动测点的布置示意图；图中：1-刀盘；2-护盾；3-主梁；4-测点；
图2是本发明实施例中TBM主梁振动预处理前后的振动信号图；
图3是本发明实施例中TBM振动特征与掘进参数的相关热力图；
图4是本发明实施例中不同转速下的振动RMS情况；
图5是本发明实施例中不同转速下贯入度与RMS的相关关系图；
图6是本发明实施例中总推进力与RMS的关系图；
图7是本发明实施例中刀盘转矩与RMS的关系图；
图8是本发明实施例中贯入度指数FPI与振动特征RMS的相关关系图
图9是本发明实施例中刀盘功率指数TNI与振动特征RMS的相关关系图；
图10是本发明实施例中TBM7洞段中实际值与预测值的对比图；
图11是本发明实施例中TBM8洞段中实际值与预测值的对比图；
图12是本发明实施例中III类围岩实际值与预测值对比图；
图13是本发明实施例中IV类围岩实际值与预测值对比图；
图14是本发明实施例中V类围岩实际值与预测值对比图。
具体实施方式
下面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的一部分实施例，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做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。
本发明所依托工程概况：某工程某标段隧道总长38.25km，岩性以凝灰岩夹凝灰角砾岩、凝灰质砂岩及花岗闪长岩为主，实际围岩II类和III类围岩所占总比例为82.81％；IV类和V类围岩所占总比例为17.19％，且分布不规律，隧道埋深为475～640m。该标段采用2台TBM独头掘进施工，其中TBM7与TBM8从中间支洞T4采用“一洞双机”工法组装并掘进，TBM7掘进长度为17.88km，TBM8掘进长度19.64km。本发明主要选取TBM7典型洞段进行原位掘进试验建立预测模型，分别选取TBM7和TBM8典型洞段进行模型可靠性和普适性验证分析。
该工程主要采用敞开式TBM施工，其主要技术参数如表1所示：
表1 TBM主要技术参数
本发明实施例提供的一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，包括以下步骤：
步骤一、数据采集
将振动测点布置在TBM主梁前段(如图1所示)，选择典型洞段进行原位掘进试验，对在掘TBM进行掘进参数、地质参数和主梁振动参数的数据采集，建立数据库。原位掘进试验内容如下：
(1)试验1：保持刀盘转速N不变，调整贯入度P的大小，采集TBM主梁振动信息；
(2)试验2：保持贯入度P不变，调整刀盘转速N的大小，然后采集TBM主梁振动信号；
(3)试验3：针对不同围岩条件下的在掘TBM，全过程采集其振动信息。
步骤二、数据预处理
掘进参数预处理：TBM在掘进过程中，受到自身因素和复杂掘进环境的综合干扰，数据采集系统难免会有数据缺失或异常值等产生。所以，需要首先将异常值进行去除，以免对分析结果产生较大影响。选取TBM的控制参数刀盘转速N、推进速度v、总推进力F、刀盘扭矩T和贯入度P来组成公式(1)所示的判定函数f(x)；通过其值是否为0来判别TBM的工作状态，如果f(x)＝1则为正常工作状态，若f(x)＝0则为非工作状态，为避免开始掘进、结束掘进以及空推阶段等数据异常影响，将掘进开始前和掘进环结束前lmin中的数据删除，同时，依据拉依达准则剔除其中的异常数据。
式中：f(N)、f(v)、f(F)、f(T)、f(P)分别为刀盘转速、刀盘推进力、推进速度、刀盘扭矩和贯入度的二值判定函数。
主梁振动参数预处理：由于主梁需承受刀盘冲击振动带来的响应，振动幅值波动范围较大，将采集的主梁振动信号运用多项式最小二乘法消除趋势项，并进行去直流和滤波处理，振动源信号和预处理信号如图2所示。然后，使用表示信号振动能量的加速度有效值进行分析，由于沿掘进方向(即轴向方向)振动最大，故本发明研究轴向振动RMS与掘进参数的关系，主梁振动加速度有效值计算公式(2)如下：
式中：xi为振动加速度值，xRMS为振动加速度有效值。
步骤三、数据特征选择
在TBM掘进过程中，振动主要受到地质因素、设备参数和掘进参数的影响。选取若干典型洞段开展原位掘进试验，TBM掘进过程中的可采集的掘进参数有200个之多，选取30组稳定掘进段的掘进参数与TBM振动特征RMS进行Pearson相关性分析(如图3所示)，得出其最主要的4个掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T与TBM主梁振动RMS有很强的相关性。
这是根据数据统计软件分析得出的皮尔逊相关系数，如图3所示。皮尔逊相关系数是一种度量两个变量间相关程度的方法，它的取值范围在1和-1之间。两变量间的相关性系数定义为协方差与标准差的商，如下式所示：
式中，ρX，Y——变量X、Y总体的皮尔逊相关性系数；
cov(X，Y)——变量X、Y总体的协方差；
σX——变量X总体的标准差；
σY——变量Y总体的标准差；
μX——变量X总体的均值；
μY——变量Y总体的均值；
E——期望。
步骤四、TBM主梁振动特征与掘进参数的相关规律
(1)、掘进参数对TBM主梁振动特征的影响：TBM掘进过程中的掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T之间存在着内在互馈关系：总推进力F越大，则贯入度P越大；同时，掘进速度V＝N*P；刀盘功率值等于刀盘扭矩T乘以转速N。
掘进过程中，TBM操作手会根据围岩情况结合自身经验适时调整刀盘转速和贯入度大小。但一般情况下，地质条件稳定时，根据出渣能力，刀盘转速是确定的，所以，此时贯入度为直接控制的参数。但是由于地质条件、刀具磨损等条件是变化的，从而导致贯入度并不能保持某一值固定不变，而是在某设定值附近波动变化，进而导致总推进力、掘进速度以及刀盘扭矩发生变化，这些参数的变化会使岩机相互作用力发生改变，从而使TBM产生振动。因此研究掘进参数与TBM振动之间的相关规律，对岩机相互作用模型的建立是十分必要的。
采用指数模型、线性模型、多项式模型、幂函数模型和对数模型等对掘进参数与振动特征RMS的关系进行回归，使用相关系数R2对回归模型的优劣进行评价，从而建立出最优的回归模型，相关系数R2的计算公式(3)如下：
式中：表示样本预测值，/>表示均值，yi表示实际值。
通过相关系数R2来判断的最优回归模型，进行贯入度P与振动RMS的回归分析，最优回归模型为R2＝0.96012的指数函数：
RMS＝1.02967·e0.21005·P
总推进力F与振动RMS的回归分析，最优回归模型为R2＝0.98105的线性函数：
RMS＝3.91291×10-4·F-2.3221
刀盘转矩T与振动RMS的回归分析，最优回归模型为R2＝0.98127的线性函数：
RMS＝0.0013·T+0.67542
地质特征参数FPI与振动RMS的回归分析，最优回归模型为R2＝0.62955的线性函数：
RMS＝0.08145·FPI+0.78729
掘进特征参数TNI与振动RMS的回归分析，最优回归模型为R2＝0.98094的线性函数：
RMS＝0.84171·TNI+0.66902
以下是各个掘进参数对主梁振动RMS的影响分析
1)刀盘转速N对振动RMS的影响分析：转速越大，振动RMS也随之变大。
取测试洞段桩号为181+660.2-181+662.05，围岩II类，岩性凝灰质砂岩，围岩完整，对TBM在不同刀盘转速(N＝3r/min、N＝5r/min、N＝7r/min)情况下，保持同一贯入度(P＝7mm/r)稳定掘进中进行振动监测，得到转速对振动RMS的影响，如图4所示。从图中分析发现，在三种不同转速下，振动RMS有一个明显的区分，即转速越大，振动RMS也随之变大，并且振动RMS值是在波动变化的，说明转速对TBM振动RMS有较大影响。
2)贯入度P对振动RMS的影响分析：采集TBM振动信号和掘进参数建立数据集，进行相关规律分析，贯入度与振动RMS的相关关系如图5所示，从图中可以看出，在同一转速下，振动RMS随着贯入度的升高而增大。通过线性函数、多项式函数、指数函数和对数函数的回归分析，相关系数R2分别0.93969、0.95895、0.96012、0.93544，其中指数函数的拟合优度最好，说明贯入度P对TBM振动具有较大的影响。回归分析过程如下：
第一步，通过相关性分析，确定因变量和自变量。
第二步，绘制散点图。
第三步，根据散点图选择适当的回归模型(线性函数、多项式、指数函数、对数函数等)进行拟合。
第四步，进行相关检验。
3)总推进力与RMS的相关性
TBM掘进最重要的参数之一就是总推进力。利用所采集的数据研究分析总推进力与RMS的相关关系，如图6所示。从图中可以发现，推力与振动RMS满足非常好的线性关系，振动RMS随着推力的增大而增大，相关系数R2达到0.98以上，二者之间具有显著的相关性。
4)刀盘转矩T与RMS的相关性
刀盘转矩是提供刀盘旋转的动力源，直接决定着刀盘转速的大小，因此，该参数的变化也会引起振动的变化。利用所采集的数据，研究刀盘转矩与振动RMS的相关关系，如图7所示。从图中可以看出，振动RMS随着转矩的增大而增大，并表现出显著的线性相关关系，皮尔逊相关系数R2大于0.98。
(2)、特征参数选择：
通过关键掘进参数如总推进力F、贯入度P、刀盘转速N、刀盘转矩T与TBM振动RMS的相关性分析，在地质条件一定时，四个掘进参数对振动RMS都有很大的影响作用。同时，各掘进参数之间并不是完全相互独立的，其中刀盘转速和总推进力是主要控制参数，其他掘进参数是从动的并与之密切相关。所以，在建立模型时应考虑四个参数的综合影响。
TBM在掘进过程中，推进力和贯入度之间关联性很强，而每转切深所需的单刀推力(即贯入度指数FPI)很好的建立了二者的联系。FPI可以很好的反映地质的可掘性，FPI越大说明越难掘进，FPI越小说明掘进越容易。所以，为了综合考虑推进力和贯入度对振动RMS的影响，FPI可以作为地质特征参数来研究与TBM振动RMS的相关规律。贯入度指数FPI计算公式(4)如下：
FPI＝Fn/P (4)
式中：Fn-单刀推力，kN；P-贯入度，mm/r；
为了考虑刀盘转速和转矩对振动RMS的综合影响，刀盘转矩和转速可以以功率建立起联系，提出以刀盘功率指数TNI来进行度量。刀盘功率指数TNI计算公式(5)如下：
TNI＝T·N/9550 (5)
式中：T-刀盘转矩，kN·m；N-刀盘转速，r/min。
利用所采集的数据研究分析特征参数与振动RMS的相关规律，地质特征参数FPI和掘进特征参数TNI与振动特征RMS的相关关系如图8、9所示，从图中可以看出，地质特征参数贯入度指数FPI、掘进特征参数刀盘功率指数TNI与振动特征RMS均呈正相关。即随着FPI和TNI的增大振动RMS也在增大，最优模型均为线性函数，相关系数R2分别为0.63和0.98。
步骤五、建立多元线性回归模型
通过以上研究分析，TBM的四个主要掘进参数都对振动RMS有影响，在建立岩机相互作用模型时要充分考虑到四者的作用，而提出的特征参数也正是考虑到这一点，所以，以特征参数FPI和TNI建立TBM主梁振动的预测模型。通过采集的原位掘进试验数据，建立振动RMS与掘进特征参数的数据集，然后对其进行多元线性回归，得到振动RMS与FPI、TNI的关系模型如下公式(6)：
RMS＝α·(-8.51421×10-4·FPI+1.80941·TNI+0.74997) (6)
式中：α为围岩系数；式中横线是负号，这是振动RMS与构建的特征参数的关系模型，即通过N、P、F、T可以求出FPI和TNI，然后再求出RMS。需要说明的是N、P、F、T这些参数可以实时获取，所以用这些参数便可实现实时预测TBM的振动大小。
上述回归关系模型的相关系数R2达到0.98，说明98％的RMS变化可以由特征参数FPI和TNI来进行解释，FPI、TNI与振动RMS具有显著的相关性。
以II类围岩建立的预测模型为标准，根据围岩类别不同，设置围岩系数(d)，针对III类、IV类、V类围岩，分别采集其振动信号，经过统计分析，得出其相应围岩等级系数取值表，如表2所示：
表2围岩等级系数取值表
步骤六、预测模型验证分析
为了检验步骤五所建立的模型的预测效果，选取TBM7洞段桩号158+228.26～158+253.26，围岩II类，岩性为凝灰质砂岩，岩石完整性较好，裂隙欠发育，进行原位掘进测试，检验预测模型的准确性，整个掘进过程由TBM主司机正常驾驶。所采集振动特征RMS以每分钟取一平均值和特征参数作为一组数据。然后，随机选取40组稳定掘进段的数据进行振动RMS实际值和预测值之间的相对误差分析。同时，为了验证模型的普适性，选取TBM8洞段桩号181+660.2～181+662.05，围岩围岩II类，岩性为花岗闪长岩，岩石完整性较好，进行掘进测试，也随机选取40组稳定掘进段的数据进行比较分析。
预测值和实际值的对比情况如图10、11所示，通过预测值与实际值的比较分析，从图中可以看出，同一TBM设备，在同一标段上，振动RMS预测值与实际值十分接近，预测相对误差最大为17％，平均相对误差为3.8％，预测效果良好；而在TBM8设备上，预测值普遍略高于实际值，整体比TBM7的预测误差略高一些，主要原因可能是岩性的不同造成的，预测平均相对误差为14％，也在可接受的范围之内，说明所建立预测模型具有一定的普适性。
为进一步丰富地质类型和提高预测模型的可靠性，分别选取TBM7洞段，桩号167+255.17～167+247.90，III类围岩，岩性凝灰质砂岩，岩体强度70～80MPa；桩号166+817.10～166+801.44，IV类围岩，岩性凝灰质砂岩，岩体强度70～80MPa；桩号168+782～168+760，V类围岩，岩性碳质页岩，岩体强度30～40MPa，采集掘进过程中的振动信号，并对预测模型进行验证分析，实际值与预测值对比情况如图12-14所示。
通过以上分析，可以看出III类围岩的最大相对误差为16％，平均相对误差为5％；IV类围岩的最大相对误差为20％，平均相对误差为12％；V类围岩的最大相对误差为23％，平均相对误差为11％，说明模型具有较好的预测效果和广泛的适用性。
需要注意的是：原位掘进测试是在同一厂家同一规格TBM上，选取若干典型洞段条件下进行的，旨在探索通过岩机作用有关参数来实时获得TBM设备振动大小的一种可行性。通过本发明可以发现其是可以实现的，为后续研究丰富不同设备、不同地质条件下的预测模型奠定了一定基础。
综上所述，本发明通过原位掘进试验，综合考虑掘进参数对TBM主梁振动的影响所建立的多元线性模型总体是可靠的，并给出了特征参数与TBM主梁振动特征RMS的定量关系，无需安装传统的传感测试系统便能够实时获得TBM主梁的振动信息，从而指导司机调整掘进参数而避免因振动过大造成TBM设备的异常损坏。具体结论以下：
1、TBM振动RMS随着主要掘进参数刀盘转速N、刀盘转矩T、推力F和贯入度P的增大而增大，相互之间具有显著的相关性。
2、提出的地质特征参数FPI与掘进特征参数TNI综合考虑了地质因素和掘进参数对TBM振动的影响，其与振动特征RMS分别具有强相关和极强相关。
3、基于两个特征参数建立的TBM振动多元线性回归预测模型，经过实际验证，适用于不同围岩类别及岩性，预测平均相对误差小于12％，预测效果良好。
在上面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受上面公开的具体实施例的限制。
Claims (4)
1.一种基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、数据采集
将振动测点布置在TBM主梁前段，进行原位掘进试验，对在掘TBM进行掘进参数、地质参数和主梁振动参数的数据采集，建立数据库；
步骤二、数据预处理，包括掘进参数预处理和主梁振动参数预处理；
步骤三、数据特征选择
根据数据统计方法分析得出TBM的4个掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T与TBM主梁振动RMS有相关性；
步骤四、TBM主梁振动特征与掘进参数的相关规律
(1)、掘进参数对TBM主梁振动特征的影响：TBM掘进过程中的掘进参数：贯入度P、总推进力F、刀盘转速N、刀盘扭矩T之间存在着内在互馈关系：总推进力F越大，则贯入度P越大；同时，掘进速度V＝N*P；刀盘功率值等于刀盘扭矩T乘以转速N；
(2)、特征参数选择：地质特征参数贯入度指数FPI、掘进特征参数刀盘功率指数TNI与振动RMS均呈正相关；
步骤五、建立多元线性回归模型
通过采集的原位掘进试验数据，建立振动RMS与掘进特征参数的数据集，然后对其进行多元线性回归，得到振动RMS与FPI、TNI的关系模型如下公式(6)：
RMS＝α·(-8.51421×10-4·FPI+1.80941·TNI+0.74997) (6)
式中：α为围岩系数；该关系模型的相关系数R2达到0.98，FPI、TNI与振动RMS具有相关性。
2.根据权利要求1所述的基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，其特征在于：步骤一中，原位掘进试验内容如下：
(1)试验1：保持刀盘转速N不变，调整贯入度P的大小，采集TBM主梁振动信息；
(2)试验2：保持贯入度P不变，调整刀盘转速N的大小，然后采集TBM主梁振动信号；
(3)试验3：针对不同围岩条件下的在掘TBM,全过程采集其振动信息。
3.根据权利要求1所述的基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，其特征在于：步骤二中，数据预处理内容如下：
掘进参数预处理：选取TBM的控制参数刀盘转速N、推进速度v、总推进力F、刀盘扭矩T和贯入度P来组成公式(1)所示的判定函数f(x)；通过其值是否为0来判别TBM的工作状态，如果f(x)＝1则为正常工作状态，若f(x)＝0则为非工作状态；
式中：f(N)、f(v)、f(F)、f(T)、f(P)分别为刀盘转速、刀盘推进力、推进速度、刀盘扭矩和贯入度的二值判定函数；
主梁振动参数预处理：将采集的主梁振动信号运用多项式最小二乘法消除趋势项，并进行去直流和滤波处理；用表示信号振动能量的加速度有效值进行分析，主梁振动加速度有效值计算公式(2)如下：
式中：xi为振动加速度值，xRMS为振动加速度有效值。
4.根据权利要求1所述的基于地质和掘进特征参数的TBM主梁振动预测方法，其特征在于：步骤四中，内容如下：
(1)采用指数模型、线性模型、多项式模型、幂函数模型和对数模型等对掘进参数与振动特征RMS的关系进行回归，使用相关系数R2对回归模型的优劣进行评价，从而建立出最优的回归模型，相关系数R2的计算公式(3)如下：
式中：表示样本预测值，/>表示均值，yi表示实际值；
(2)贯入度指数FPI计算公式(4)如下：
FPI＝Fn/P (4)
式中：Fn-单刀推力，kN；P-贯入度，mm/r；
刀盘功率指数TNI计算公式(5)如下：
TNI＝T·N/9550 (5)
式中：T-刀盘转矩，kN·m；N-刀盘转速，r/min。
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