[发明专利]一种基于粒子群优化算法PSO的TBM减振控制方法

摘要

一种基于粒子群优化算法PSO的TBM减振控制方法，包括以下步骤：1)建立TBM集中参数动力学模型；2)TBM集中参数动力学模型中各刚度环节的建模；3)以TBM振动烈度最低和TBM的掘进比能最低为目标，建立多目标优化减振控制模型；4)基于PSO算法对多目标优化减振控制模型进行求解，将实时测量的振动参数与根据上述集中参数动力学模型计算的理论振动参数进行比较，进而调整多目标优化减振控制模型中与上述振动参数相关的控制参数，通过最优化迭代算法得到最优的刚度参数和掘进参数，基于最优的刚度参数和掘进参数进一步调整TBM实际操作过程中的控制参数，以实现对TBM振动的优化控制，达到TBM在较低振动水平条件下的高效掘进的目标。

主权项

1.一种基于粒子群优化算法PSO的TBM减振控制方法，其特征在于：包括以下步骤：1)TBM集中参数动力学模型的建立建立基于撑靴的支撑刚度、护盾的支护刚度、推进系统的推进刚度的TBM的机‑液‑岩耦合的集中参数动力学模型，该动力学模型将TBM系统划分为左、右撑靴系统、撑靴油缸系统、推进系统和调向系统5个子系统；基于所述动力学模型，计算得出不同工作条件下的振动参数；所述集中参数动力学模型为：其中：M表示为TBM的质量矩阵，C代表TBM的阻尼矩阵，K代表TBM的刚度矩阵，F_h代表为TBM所受到的外力向量，和X分别为加速度、速度和位移向量；2)TBM集中参数动力学模型中各刚度环节的建模建立TBM撑靴的支撑刚度、护盾的支护刚度、推进系统的推进刚度模型，以得到各刚度参数；所述支撑刚度为：其中，E为弹性模量，D为分形指数，a′L为围岩与撑靴的最大接触面积，ac′为围岩与撑靴的临界接触面积；所述支护刚度的计算公式与撑靴接触刚度相同，需要代入不同的参数；推进系统的推进刚度K推进为：其中，P为外力，R1和R2分别为球铰的内外半径，ΔR是接触面间隙，E*是等效弹性模量，As是液压缸的截面积，Eoil是液压油的弹性模量，S是液压缸中油液的长度，Vl是液压缸中新进入的液压油的体积量；3)多目标优化减振控制模型的建立以TBM振动烈度最低和掘进效率最高为控制目标，掘进效率最高体现为动态比能最小，比能即为单位破岩体积所消耗的能量；以各刚度参数和掘进参数为控制参数，建立多目标优化减振控制模型，其中，掘进参数由力参数表示；所述多目标优化减振控制模型为：min DSEmax＝max(DSE(K,F,C,t)),t∈[0,tf]min Vrms＝min(Vrms(K,F,C,t)),t∈[0,tf]式中DSE(K,F,C,t)表示为动态比能的函数，V_rms(K,F,C,t)为振动烈度的函数，控制参数为动力学模型中的各刚度参数、阻尼参数和掘进参数，t为时间变量，t_f为控制终止时间，N_t为离散点数，和X分别为加速度、速度和位移向量；K,F,C的最大值和最小值根据不同的地质条件结合刚度模型进行设置；4)基于PSO算法对多目标优化减振控制模型进行求解，将实时测量的振动参数与根据上述集中参数动力学模型计算的理论振动参数进行比较，进而调整多目标优化减振控制模型中与上述振动参数相关的控制参数，通过最优化迭代算法得到最优的刚度参数和掘进参数，基于最优的刚度参数和掘进参数进一步调整TBM实际操作过程中的控制参数，以实现对TBM振动的优化控制。