[发明专利]一种基于TBM岩机信息的隧洞断层段超前智能感知方法

权利要求书

1.一种基于TBM岩机信息的隧洞断层段超前智能感知方法，其特征在于，包括步骤：

S1、根据预先设定的第一类数据、第二类数据、第三类数据以及预先设定的第一基分类器、第二基分类器构建第三基分类器；

其中，所述第一类数据包括：TBM在断层段掘进中的所有的掘进循环的关键参数数据；

所述第二类数据包括：TBM在断层段掘进前的n个掘进循环的关键参数数据；

所述第三类数据包括：TBM在断层段掘进后的m个掘进循环的关键参数数据；

其中，n、m均为预先设定值；

S2、在TBM掘进过程中，获取所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据；

S3、基于所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据、第三基分类器、预先设定的关键参数范围，确定所述TBM掘进过程中任一掘进循环所对应的掘进区段类型；

其中所述掘进区段类型为平稳段或预警段或断层段；

S4、判断所述TBM掘进过程中任一掘进循环所对应的掘进区段类型是否为预警段，若是，则发出预警信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键参数包括五种参数类型，具体包括：

刀盘扭矩参数、顶护盾压力参数、左护盾压力参数、齿轮密封外密封压力参数、前盾俯仰角参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一基分类器为：随机森林算法模型；

所述第二基分类器为：支持向量机算法模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S1-1、对所述预先设定的第一类数据、第二类数据、第三类数据进行划分，确定第一组数据和第二组数据；

其中，第一组数据包括：第一类数据中的多个数据、第二类数据中的多个数据、第三类数据中的多个数据；

第二组数据包括：第一类数据中除第一组数据之外的多个数据、第二类数据中除第一组数据之外的多个数据、第三类数据中除第一组数据之外的多个数据；

S1-2、基于所述第一组数据和第二组数据，对所述第一基分类器和第二基分类器进行优化，获取最终的第一基分类器和最终的第二基分类器；

其中，所述最终的第一基分类器针对TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据进行分类获取所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第一类数据的概率r₁、所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第二类数据的概率r₂、所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第三类数据的概率r₃；

其中，所述最终的第二基分类器针对TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据进行分类获取所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第一类数据的概率s₁、所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第二类数据的概率s₂、所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第三类数据的概率s₃；

S1-3、基于所述最终的第一基分类器、最终的第二基分类器和第二组参数数据，确定第三基分类器；其中，所述第三基分类器为：根据res₁、res₂、res₃的值确定所述TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第一类数据或第二类数据或第三类数据；

其中，res₁＝w₁*r₁+w₂*s₁，res₂＝w₁*r₂+w₂*s₂，res₃＝w₁*r₃+w₂*s₃，且w₁+w₂＝1；

w₁为预先设定的第一基分类器的权重值；w₂为预先设定的第二基分类器的权重值；

res₁为所述第一基分类器和第二基分类器感知的TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第一类数据的平均概率；

res₂为所述第一基分类器和第二基分类器感知的TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第二类数据的平均概率；

res₃为所述第一基分类器和第二基分类器感知的TBM掘进过程中任一掘进循环的关键参数的数据为第三类数据的平均概率。