[发明专利]一种隧道掘进机异常状况预警系统及方法在审
申请号: | 202211180233.5 | 申请日: | 2022-09-27 |
公开(公告)号: | CN115596462A | 公开(公告)日: | 2023-01-13 |
发明(设计)人: | 任颖莹;王国安;邓乾旺;郑联伟;康祖玮;江南;高会中;陈瑞祥;罗文;杨红永;魏军涛;段培培;张卫科;李彦青;王念;汪良 | 申请(专利权)人: | 中铁隧道局集团有限公司;盾构及掘进技术国家重点实验室;广东珠三角城际轨道交通有限公司 |
主分类号: | E21D9/093 | 分类号: | E21D9/093;E21D9/087;E21D9/00;G08B19/00;G08B21/18 |
代理公司: | 郑州浩翔专利代理事务所(特殊普通合伙) 41149 | 代理人: | 牛雪姣 |
地址: | 510000 广东省广州市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 隧道 掘进机 异常 状况 预警系统 方法 | ||
1.一种隧道掘进机异常状况预警系统,包括数据采集终端、显示终端、大数据服务器和web服务器,其特征在于:还包括在线状态监测模块、参数异常预警模块、姿态异常预警模块、异常事件预警模块、部件异常预警模块和状态异常预警模块,所述在线状态监测模块针对不同类型的隧道掘进机建立对应的运行状态监测界面,并能够根据装备实际情况对界面进行动态调整,通过界面实时展示采集的关键运行参数;所述参数异常预警模块针对每个参数设置对应的基准值、黄线值、红线值,并存储到大数据中心服务器内,可根据装备情况和工程地质情况对阈值进行分段设置和修改,当参数达到黄线值或红线值时,可以将相应的参数发送给用户;所述姿态异常预警模块根据掘进环境、地质情况设置红色、黄色预警上下限,并存储到大数据中心服务器内,当参数达到红色或黄色上下限值时,可以将相应的参数发送给用户;所述异常事件预警模块基于历史数据和实时数据,并根据专家经验建立异常事件分析算法,自动识别隧道掘进机掘进过程中出现的掘进异常事件,并将相应的异常事件发送给用户进行报警;所述部件异常预警模块根据该部件的温度、振动、电压、电流等信号,经过机器学习算法,自动识别隧道掘进机关键部件的运行故障,统计设备历史故障信息,并给用户发送关键部件实时故障信息;所述状态异常预警根据隧道掘进机的通讯状态和工作状态进行预警,当隧道掘进机通讯状态断线超过12个小时进行黄色预警,断线超过24个小时可进行红色预警;当隧道掘进机停机时间超过12个小时进行黄色预警;停机时间超过24个小时进行红色预警。
2.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述数据采集终端采集的实时数据通过PLC控制器基于OPC协议或文件系统进行本地数据缓存、预处理与转发,所述预处理包括清洗、过滤和格式转换。
3.根据权利要求2所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述数据采集终端采集的实时数据通过网络,采用VPN加密的传输方法,发送到大数据中心服务器,并经过数据解析存入大数据中心服务器的分布式数据库内。
4.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述参数异常预警模块的预警参数包括推进速度、刀盘转速、刀盘扭矩、总推进力、土仓压力、进浆比重、进浆流量、排浆比重、排浆流量、盾尾间隙、出渣体积、主机振动幅值和盾尾密封压力。
5.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述姿态异常预警模块的姿态参数包括切口水平偏差、切口高程偏差、盾尾水平偏差、盾尾高程偏差和滚动角。
6.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述异常事件预警模块的异常事件包括地层突变、刀具损坏、刀盘结泥饼、地层变硬、卡盾、卡刀盘、切刀参与破岩、出渣不顺和舱内积渣。
7.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:所述部件异常预警模块的部件异常包括主轴承密封失效、部件磨损、主电机损坏、减速箱损坏、刀盘刀具磨损和液压阀损坏。
8.一种隧道掘进机异常状况预警方法,基于如权利要求3-7任一项所述的隧道掘进机异常状况预警系统,其特征在于:包括以下步骤:
S1:数据采集
在隧道掘进机工程现场安装数据采集终端,实时采集隧道掘进机装备在运行过程中的关键参数,并通过PLC控制器基于OPC协议或文件系统进行本地数据缓存和预处理;
S2:数据存储
将采集的实时数据通过网络,采用VPN加密的传输方法,发送到大数据中心服务器储存起来;
S3:分析计算
经过模型算法的计算分析,识别隧道掘进机运行过程中的异常信息和异常状况;
S4:功能应用
进行计算分析结果的输出和展示,通过web服务器与用户进行信息通讯,为用户提供隧道掘进机异常状况的预警和报警,并且可以在对应的功能界面查看当前异常信息和历史异常信息,包括在线状态监测、参数异常预警、姿态异常预警、异常事件预警、部件异常预警和状态异常预警。
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