[发明专利]基于大数据的盾构掘进轴线实时纠偏系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的盾构掘进轴线实时纠偏系统，包括数据预处理模块、轨迹策略模块、油压姿态模块、油压优化模块、实时监测模块和自动学习模块，其特征在于：

所述实时监测模块包括全站仪、棱镜和陀螺仪，所述实时监测模块用于实时检测施工数据，所述施工数据包括盾构机的姿态数据和隧道设计轴线坐标；系统基于实时监测模块采集施工现场的大数据，通过所述据预处理模块、轨迹策略模块、油压姿态模块、油压优化模块和自动学习模块计算出盾构机轴线纠偏过程各分区千斤顶所需的理论油压值，同时根据盾构机油压允许输出范围，对所述理论油压值进行优化；当计算结果出现异常、即当盾构机姿态偏离设计轴线超出阈值时，输出紧急停机信号。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据预处理模块接收施工数据并对施工数据进行去除异常值处理和高低频数据融合。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：其中，高频数据为盾构机操作参数，包括盾构机刀盘扭矩、刀盘转速、推进速度、分区千斤顶行程、总推力、分区输出油压值、切口的水平方向偏差、切口竖直方向偏差、盾尾的水平方向偏差、盾尾的竖直方向偏差、盾构坡度角和开挖面土压力；低频数据包括具有低频特性的隧道设计轴线坐标、盾尾间隙和开挖面土质信息；以施工单元为等间隔，将高频数据对应低频数据进行数据融合，使得融合数据的每条记录含有高频的盾构机操作数据对应低频特性的施工信息。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述轨迹策略模块接收数据预处理模块处理的数据，输出下一施工单元盾构机到达的目标姿态位置。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述目标姿态位置包括切口的水平方向偏差、切口竖直方向偏差、盾尾的水平方向偏差和盾尾的竖直方向偏差。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述油压姿态模块接收轨迹策略模块传送的控制目标信号，输出以当前推进速度在下一施工单元结束时到达目标姿态位置各分区千斤顶所需的油缸压力理论值。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述油压优化模块对油压姿态模块输出的油缸压力理论值进行优化，当油缸压力理论值超过盾构机千斤顶油压的最大开度值时，基于同比例下降方法对分区油压进行优化分配，输出不超过油缸最大允许油压值的优化油压值。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述自动学习模块包括对应轨迹策略模块的LSTM自学习模型和对应油压姿态模块的BP神经网络自学习模型，所述自动学习模块接收历史施工数据和数据预处理模块输送的当前推进过程新的施工数据，通过LSTM自学习模型和BP神经网络自学习模型滚动训练提高目标姿态位置和油缸压力理论值的计算精确度。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述自动学习模块更新间隔K个施工单元，K值选为60。

10.根据权利要求1-9任一项所述系统的纠偏方法，其特征在于：

获取施工大数据，基于施工现场通过实时监测模块采集施工大数据；

数据预处理，数据预处理模块获得的施工大数据去除异常值并进行高低频数据融合；采用公式d_kq-d_kq+1≤100去除异常值，其中，d为偏差值；k＝{切口水平，切口竖直，盾尾水平，盾尾竖直}；q为当前第q个施工单元；以每环设计轴线的相对坐标作为中位数，根据前一环结束处相对坐标和每环包含的施工单元数，进行线性插值：

其中，(x_ab,y_ab,z_ab)为第a环第b个施工单元的空间相对坐标，(x_a-1,y_a-1,z_a-1)为第a-1环末端施工单元处的空间相对坐标，m为每环所含施工单元的个数，(x_am/2,y_am/2,z_am/2)为第a环中第m/2个施工单元空间相对坐标即低频数据中每环的隧道设计轴线坐标；

计算输出下一施工单元盾构机到达的目标姿态位置，轨迹策略模块接收数据预处理模块处理的数据，所述目标姿态位置包括切口的水平方向偏差、切口竖直方向偏差、盾尾的水平方向偏差和盾尾的竖直方向偏差；

计算油缸压力理论值，油压姿态模块根据目标姿态位置接收轨迹策略模块传送的控制目标信号，输出以当前推进速度在下一施工单元结束时到达目标姿态位置各分区千斤顶所需的油缸压力理论值；

优化油缸压力理论值，油压优化模块对油压姿态模块输出的油缸压力理论值进行优化，当油缸压力理论值超过盾构机千斤顶油压的最大允许值时，基于同比例下降方法对分区油压进行优化分配，输出不超过最大允许油压的优化油压值；

自动学习模块根据施工现场产生的新数据对轨迹策略模块和油压姿态模块进行滚动训练，提升模块计算的精确度；

信号异常紧急处理，当计算的盾构机盾体中心点偏离设计轴线距离D超过阈值时，输出紧急停机信号。