[发明专利]基于深度学习的TBM操作参数决策方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于深度学习的TBM操作参数决策方法及系统，接收TBM掘进实时机械参数信息；利用深度学习神经网络构建出总推进力和刀盘总扭矩与推进速度和刀盘转速的实时映射关系；基于获取的映射关系，根据施工现场需求，设定相适配的掘进速度设定值和刀盘转速给定值，构成TBM操作参数决策方案。克服了当前由司机驾驶TBM时，无法量化了解随着TBM向前掘进而变化的岩体和TBM力学上相互作用的关系，而对TBM操作参数进行盲目决策导致的各种效率和安全的问题。本公开在不需要对隧道中岩体进行取芯实验的情况下，仅依据TBM记录的机器数据高效及时的计算出掘进的最佳策略，对TBM的高效安全掘进做出了贡献。