[发明专利]盾构纠偏中当前环目标预测方法及系统

权利要求书

1.一种盾构纠偏中当前环目标预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取第一训练数据集和第二训练数据集，所述第一训练数据集包括对应当前管片环的盾构机的相对偏差信息和前一管片环的千斤顶行程差角；所述第二训练数据集包括对应当前管片环的千斤顶行程差角；

利用神经网络模型建立所述第一训练数据集和所述第二训练数据集的神经网络纠偏预测模型；

盾构施工的过程中，获取对应当前管片环的盾构机的相对偏差信息和前一管片环的千斤顶行程差角作为预测输入数据；以及

将所述预测输入数据输入到所述神经网络纠偏预测模型中，并获取所述神经网络纠偏预测模型输出的千斤顶行程差角作为当前管片环的目标预测值；

所述盾构机相对偏差信息通过如下步骤得到：

获取隧道施工的设计轴线；

在隧道施工的过程中，获取盾构机的实时偏差信息；

根据盾构机的当前行程，设盾构机的切口中心及盾尾中心均位于所述设计轴线上时，拼装管片轴线中心的位置作为纠偏轴向参考位置点，并计算出所述参考位置点距所述设计轴线的弦高；

根据盾构机的尺寸设定对应的比例系数，依据所述比例系数将所述弦高转换为盾构机的稳态目标偏置值；

根据所述稳态目标偏置值与所述实时偏差信息计算得到盾构机的相对偏差信息。

2.如权利要求1所述的盾构纠偏中当前环目标预测方法，其特征在于，获取第一训练数据集和第二训练数据集的步骤，包括：

令盾构机掘进施工设定距离，并获取所述盾构机在施工过程中的施工参数，从所述施工参数中获得第一训练数据集和第二训练数据集；或者

从土质条件相同的既有隧道处获取既有施工参数，从所述既有施工参数中获得第一训练数据集和第二训练数据集。

3.如权利要求1或2所述的盾构纠偏中当前环目标预测方法，其特征在于，所述第二训练数据集中的千斤顶行程差角通过如下步骤得到：

第一步：计算各千斤顶行程传感器位置空间坐标(x_i,y_i,z_i)：

x_i＝l_i

y_i＝R sinθ_i

z_i＝R cosθ_i

其中：l_i是千斤顶行程传感器的长度，θ_i是千斤顶所在圆对应的圆周角，i是千斤顶序列号，R是千斤顶所在圆的半径；

第二步：解下列三元一次方程：

其中，

a₁₂＝a₂₁＝∑x_iy_i,a₁₃＝a₃₁＝∑x_iz_i,a₃₂＝a₂₃＝∑z_iy_i,

c₁＝∑x_i,c₂＝∑y_i,c₃＝∑z_i,

解得

第三步：计算千斤顶投影和坐标轴的夹角：

其中：α_y是平面方向的行程差角，α_z是高程方向的行程差角。