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  • ISSN:0253-9993
  • CN: 11-2190/TD

《煤炭学报》

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基于数据驱动的盾构机密封舱土压预测

DOI:

10. 13225 / j. cnki. jccs. 2018. 1399

作者(Author):

  • 刘宣宇
  • 张凯举
  • 邵诚

作者单位:

  • 辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院
  • 大连理工大学 先进控制技术研究所

关键词:

  • 盾构机
  • 密封舱土压
  • 数据驱动
  • 并行支持向量机
  • 协同优化
  • 摘要
  • 论文图表
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盾构机是一种暗挖地下隧道工程的专用机械。 为了保证盾构机安全、高效掘进,必须控制 密封舱土压平衡。 盾构机掘进过程中密封舱土压受多系统、多场耦合和地质条件突变等诸多因素 影响,极易导致密封舱土压失衡而引起地表塌陷等安全事故。 针对难以建立有效的机理模型进行 密封舱土压预测并实施控制的问题,提出了基于多粒子群协同优化的并行支持向量机( PCPSO- PSVM)密封舱土压的数据驱动建模方法。 采用分而治之的原则将数据样本分成 4 个子集、3 个层 次进行并行学习,再采用交叉反馈的方式更新初始样本重新训练直至结束,得到支持向量;利用协 同粒子群并行计算优化支持向量机的参数,将粒子群并行分组寻优,在各自独立的进程内进行独立 搜索,最后各群体汇集到主进程,计算得到模型的全局最优参数 C 和 σ,得到密封舱土压预测模型。 基于盾构施工现场的实测数据进行了仿真实验,对密封舱内 4 个土压力监测点进行建模预测,结果 表明该方法具有较高的计算效率和预测精度,能够满足实时在线计算预测的要求。 因此,完全可以 通过这些压力监测点做出整个开挖面的土压力预测,以对密封舱土压失衡做出提前预警和决策。 该方法实现了基于数据的快速密封舱土压建模预测,能够为开挖面的稳定控制提供及时、准确的判 断依据,指导工程实践。

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