盾构机刀盘状态监测系统和方法与流程

本发明涉及检测领域，尤其涉及一种盾构机刀盘状态监测系统和方法。

背景技术：

我国现阶段正处于基础设施建设的高峰期，目前已批复建设地铁的城市达42个，规划地铁隧道里程数千公里，正在规划的海底、湖底、江底隧道数百公里。由于盾构施工速度快、施工环境友好、施工相对安全、对环境扰动小等特点，大部分新规划隧道将采用盾构法进行施工。

在正常施工过程中，盾构机的土压舱和泥水舱是有压舱，其刀盘及刀具的工作状态处于黑箱之中。而且盾构机工作环境复杂，在掘进过程中会遇到各种不同地层，从淤泥、粘土、砂卵石地层到软岩及硬岩等。刀具在不同地层条件下其磨损规律不同，比如遇到砂卵石地层、复合地层时，其刀具磨损速度快且易产生异常磨损，也容易造成刀盘的磨损，影响设备的工作性能。另外，越来越多的隧道位于江河湖海下方，承受了较高的水压力，使得换刀更加困难。

刀盘上的刀具属于易损易耗件，而且成本比较高，在掘进过程中，刀具的检查、维修、更换都很困难，换刀过早会造成资源的浪费，换刀不及时会造成或引起周边刀具的剧烈磨损，导致周边刀具失效甚至刀盘失效。因此，及时更换磨损己达磨损极限的滚刀或异常破坏的滚刀，对盾构机掘进速度、掘进效率与施工经济至关重要。

刀具的磨损检测是影响隧道工程进度和经济性的关键问题，目前刀具磨损主要依靠刀盘上所装的液压系统的压力变化进行个别点的检测，无法实现刀具磨损量及转动状态监测，对刀盘施工状态也无法进行综合分析，严重影响了施工效率与施工规划。

技术实现要素：

本发明实施例一种盾构机刀盘状态监测系统和方法，通过对刀盘运行状态的分析辅助指导盾构机智能化施工，提高盾构机的施工效率。

根据本发明实施例的一方面，提供一种盾构机刀盘状态监测系统，系统包括数据采集模块、控制与传输模块、数据处理模块，其中，

数据采集模块包括温度传感器、磨损量传感器、转速传感器，温度传感器用于采集盾构机刀盘的温度信息，磨损量传感器用于采集刀盘上滚刀的磨损量信息，转速传感器用于采集滚刀的转速信息；

控制与传输模块用于控制接收的温度信息、磨损量信息、转速信息中的每一项，通过多条无线链路分别传输至数据处理模块；

数据处理模块用于接收盾构机掘进参数信息，根据预设的地质信息、以及掘进参数信息、温度信息、磨损量信息和转速信息，分析盾构机刀盘的运行状态；

其中，磨损量传感器和转速传感器均为磁传感器。

根据本发明实施例的另一方面，提供一种盾构机刀盘状态监测方法，该方法包括：

采集盾构机刀盘的温度信息、刀盘上滚刀的磨损量信息、滚刀的转速信息，并接收盾构机的掘进参数信息；

控制接收的温度信息、磨损量信息、转速信息中的每一项，通过多条无线链路分别传输；

根据预设的地质信息、以及盾构机掘进参数信息、传输过来的温度信息、磨损量信息和转速信息，分析盾构机刀盘的运行状态。

根据本发明实施例中的盾构机刀盘状态监测系统和方法，通过对实时采集的盾构掘进过程中的掘进参数信息、实时采集的滚刀磨损量信息、滚刀转速信息、刀盘温度信息以及预设的地质信息等信息进行综合判断分析，得到刀盘的运行状态，从而辅助指导盾构机智能化施工，提高盾构机的施工效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出本发明一些实施例提供的盾构机刀盘状态监测系统的架构示意图；

图2示出本发明一些实施例提供的数据处理模块的结构示意图；

图3示出本发明一些实施例提供的盾构机刀盘状态监测方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

为了更好的理解本发明，下面将结合附图，详细描述根据本发明实施例的盾构机刀盘状态监测系统和方法，应注意，这些实施例并不是用来限制本发明公开的范围。

图1示出本发明实施例提供的盾构刀盘状态监测系统的架构示意图。如图1所示，盾构刀盘状态监测系统包括数据采集模块10、控制与传输模块11和数据处理模块12。

数据采集模块10包括温度传感器、磨损量传感器、转速传感器，温度传感器用于采集盾构机刀盘的温度信息，磨损量传感器用于采集刀盘上滚刀的磨损量信息，转速传感器用于采集滚刀的转速信息。

控制与传输模块11，用于控制接收的温度信息、磨损量信息、转速信息中的每一项，通过多条无线链路分别传输至数据处理模块12。

数据处理模块12，用于接收盾构机的掘进参数信息，结合预设的地质信息、以及掘进参数信息、本系统监测的温度信息、磨损量信息和转速信息，分析盾构机刀盘的运行状态。

其中，磨损量传感器和转速传感器均为磁传感器。

本发明实施例提供的盾构机刀盘状态监测系统，通过对隧道沿线的地质信息、盾构掘进过程中的掘进参数信息、实时采集的滚刀磨损量信息、滚刀转速信息和刀盘温度信息等信息进行综合判断分析，得到刀盘的运行状态，从而辅助指导盾构机智能化施工，提高盾构机的施工效率。

在本发明的一些示例中，数据采集模块10是由温度传感器、磨损量传感器、转速传感器等传感器组成的一个传感器检测子系统。

在本发明的实施例中，数据采集模块10实时采集的每个滚刀的磨损量信息、每个滚刀的转速信息、刀盘温度信息，通过有线方式传输到控制与传输模块11。

在一些示例中，控制与传输模块11将采集的每个滚刀的磨损量信息、每个滚刀的转速信息、刀盘温度信息转换为无线信号或直接保留有线信号，然后再通过控制与传输模块11将无线或有线信号发送到数据处理模块12。其中，数据采集模块10可以嵌入刀箱，从而不受渣土冲击，使用寿命更长。

在本发明的实施例中，磨损量传感器实时测量滚刀刀刃磨损引起的磁力线密度变化，转换为电压信号，送给控制与传输模块11的单片机模数转换模块转换为数字信号，并通过控制与传输模块11发送给数据处理模块12。数据处理模块12通过预先获得的标定数据，通过查表或者拟合的方法，即可以得到滚刀的磨损量信息。

在本发明的实施例中，安装于滚刀刀圈的转速激励磁铁由于滚刀转动而在转速传感器附近产生磁感应强度变化。当磁铁转动靠近转速传感器时，在传感器的响应范围内，输出高电平信号，当磁铁远离转速传感器时，输出低电平信号。这一信号送给控制与传输模块11的单片机进行统计，从而测得滚刀的转速值，并通过控制与传输模块11发送至数据处理模块12。

在本发明的实施例中，数据采集模块10可以包括多个磨损量传感器和多个转速传感器。其中每个转速传感器和每个磨损量传感器分别用于采集刀盘上每个滚刀的转速信息和磨损量信息。温度传感器、磨损量传感器、转速传感器可单独工作，彼此之间互不干扰，也可根据实际需求灵活组合检测。

在本发明的一些示例中，磨损量磁传感器的量程为70毫米，转速磁传感器的量程为100毫米。

在本发明的实施例中，磨损量传感器和转速传感器等大量程磁传感器在保证测量精度的前提下，其耗电量更小，从而电池的耐久性得到保证。

在本发明的实施例中，控制与传输模块11主要用于将设置于刀盘的数据采集模块10采集的数据转换为无线信号，并从旋转的刀盘经过带压的土压舱的渣土或泥水舱中泥水混合物等介质高质量传输回数据处理模块12；控制与传输模块11也可以通过有线方式直接将信号传送到数据处理模块12。

在一些示例中，控制与传输模块11包括控制单元、射频发射单元和n个射频接收单元。数据采集模块10可以将采集的任意一种数据发送至射频发射单元。射频发射单元将接收的数据转换为无线信号，并采用最先进的数据通讯技术和介质中的无线传输技术，实现无线数据在泥水混合物和渣土中的有效传播。

其中，n个射频接收单元与射频发射单元之间形成多个无线链路。通过采用多个无线链路实现数据采集模块10输出的数据的冗余传输。每个射频接收单元接收射频发射单元发送的无线信号，然后将传输来的无线信号经单片机转换为rs-485信号，并通过串口服务器转换为网络信号传输到数据处理模块。

在一些示例中，当温度传感器、磨损量传感器和转速传感器为一个集成的检测系统时，控制与传输模块11将接收的刀盘温度信息、滚刀磨损量信息和滚刀转速信息打包在一组数据中，并将打包后的数据转换为无线信号。然后，控制与传输模块11通过射频发射单元发送上述无线信号，以使n个射频接收单元中的每个射频接收单元均接收上述无线信号。换句话说，射频发射单元和n个射频接收单元构成的n条无线链路均传输相同的无线信号。

数据处理模块12可以根据校验信息从接收到的多份数据中选取正确的接收结果，从而提高数据的可靠性。射频发射单元和n个射频接收单元构成主副冗余传输，避免了单一无线链路传输数据时的不可靠性。

在本发明的另一些示例中，当温度传感器、磨损量传感器和转速传感器各自独立工作时，控制与传输模块11可以将接收的刀盘温度信息、滚刀磨损量信息和滚刀转速信息中的任意一种信息转换为无线信号，并将相同的无线信号通过上述n条无线链路分别传输至数据处理模块12。

作为一个具体示例，控制与传输模块11将接收的刀盘温度信息转换为无线信号，然后将该无线信号通过n条无线链路分别传输至数据处理模块12。数据处理模块12可以根据校验信息从接收的n份刀盘温度数据中选取正确的接收结果，从而提高数据的可靠性。

类似地，对于滚刀磨损量信息和滚刀转速信息中的任意一种信息，也可以通过n条无线链路进行冗余传输，以提高数据的可靠性。

在一些示例中，控制与传输模块11中的控制单元分别与数据采集模块10和射频发射单元连接。控制单元负责测量控制、系统数据逻辑和简单算法，用于对数据采集模块10的控制和控制与传输模块11的控制。例如，控制单元可以通过简单算法控制数据采集模块10中的各个传感器对数据的采集、控制数据采集模块10采集的数据的输出以及改变数据采集模块10中传感器的运行状态以及对采集数据变换为无线信号，并且控制无线模块发送无线信号等。

在本发明的实施例中，数据处理模块12与数据采集模块10的连接由控制与传输模块11与数据采集模块10通过有线连接后转换为无线信号，经无线链路传输到射频接收单元转换为rs485信号，经过串口服务器转换为网络信号，再由网线发送至数据处理模块12。数据采集模块10定时监测滚刀磨损量信息、滚刀转速信息、刀盘温度信息等参数并发送到控制与传输模块11，由控制与传输模块11发送到数据处理模块12。

图2示出本发明实施例提供的数据处理模块12的结构示意图。其中，数据处理模块12可以为设置于盾构机操作室中的上位机。其中，上位机包括参数设置单元120、数据接收单元121、数据分析单元122、数据展示单元123和标定单元124。

在一些示例中，参数设置单元120主要用于对刀盘参数、滚刀参数以及地质信息进行设置。例如，刀盘参数包括刀盘半径，滚刀参数包括滚刀的安装半径、滚刀直径等。其中，地质信息的设置主要是隧道工程地质剖面图的导入。

在一些示例中，数据接收单元121接收由控制与传输模块11发送的滚刀磨损量信息、滚刀转速信息、刀盘温度信息及电池电量信息等数据，并将上述数据存储到数据库中。另外，数据接收单元121还可以直接从盾构机处接收盾构机掘进参数信息，例如刀盘推力信息、刀盘扭矩信息、刀盘每分钟的转速、刀盘的每转进尺以及刀盘的添加剂用量等信息，并将盾构机掘进参数信息存入数据库。

数据分析单元122利用刀盘状态数据分析单元中不同的状态判别模型，对从数据库中读取的滚刀磨损量信息、滚刀转速信息、刀盘温度信息、盾构机掘进参数信息以及地质信息等信息进行分析，以判断刀盘的运行状态。

其中，单一模型：从刀盘上某把滚刀的转速为零且磨损量急剧增加，可判断该滚刀处于偏磨状态；随着掘进里程的增加，根据不同滚刀在不同地质条件下磨损量的变化曲线，预测该滚刀的极限掘进里程。

其中，综合状态判断模型：根据各滚刀的磨损量、各滚刀的转速、刀盘各点温度、刀盘转速、刀盘推力、刀盘扭矩、土压舱压力、每转进尺、渣土改良剂参数等参数，获得和利用统计模型、神经网络等人工智能模型综合判定盾构机处于什么样的运行状态，包括正常运行状态、个别刀具超磨状态、各别刀具不转动状态、刀盘磨损状态等，并进行预警和提示，并建议处理措施。

其中，综合状态判断模型可以建立盾构机的多个工作状态数据与地质信息、盾构机运行参数、刀盘监测数据的对应关系，该对应关系可以利用大量的盾构隧道施工数据得出。通过模型给出的对应关系，即可以得出在某一地质信息的前提下，结合盾构机掘进参数，当滚刀磨损量、滚刀转速、刀盘温度的具体数值为数据采集模块10传输过来的数值时，此时刀盘的运行状态是正常状态还是异常状态。

另外，也可以利用深度学习的方法，利用大量的样本数据进行训练，从而得出地质信息、盾构机掘进参数、滚刀磨损量、滚刀转速和刀盘温度等多个参数与刀盘运行状态的函数关系，从而用于分析刀盘的运行状态。其中，样本数据包括地质信息、盾构机掘进参数信息、滚刀磨损量信息、滚刀转速信息和刀盘温度信息等数据。

在本发明的实施例中，刀盘的运行状态包括刀盘的当前工作是否正常以及刀盘的当前工作参数，例如刀盘上滚刀磨损量、滚刀转速、刀盘温度等参数。

在本发明的实施例中，数据分析单元122还可以根据滚刀磨损量信息和地质信息的对应关系以及磨损量传感器采集的滚刀的当前磨损量信息，预测滚刀的极限掘进里程。其中，滚刀磨损量信息和地质条件的对应关系可以从经验数据或监测数据中得到。通过对滚刀的极限掘进里程进行预测，有利于施工换刀。

在本发明的实施例中，数据展示单元123可以展示滚刀的运行状态，并对具有异常状态的滚刀给予警告信息，即预警滚刀的异常状态。例如，数据展示单元可以利用特定颜色展示给予告警信息。

数据展示单元123还可以展示刀盘上每个滚刀的运行状态参数。其中，每个滚刀的运行状态参数包括数据采集模块10采集的滚刀的数据和参数设置单元设置的滚刀参数。例如，滚刀的运行状态参数包括该滚刀的滚刀安装半径、换刀次数、换刀时间、滚刀的当前转速、滚刀的初始直径、滚刀的磨损量信息、滚刀的理论转速和滚刀的预测极限掘进里程等数据。

其中，滚刀的数据展示可以表格和曲线的方式展示实时和历史数据，对于超过给定阈值的滚刀数据用特定颜色展示给以警告信息。例如，对于超过给定磨损量阈值的滚刀给予特定颜色展示，用于指示该滚刀的异常状态，从而可以及时发现滚刀的异常，为盾构换刀及调整掘进参数提供数据支撑。

在本发明的实施例中，数据处理模块12还包括标定单元124，该标定单元124用于存储预先获取的磨损量标定数据，通过查表的方式将采集模块10送来的磨损量电压值转变为对应的滚刀磨损量值，并针对不同的介质使用修正参数，从而获得精确的滚刀磨损量值。

本发明实施例提供的盾构机刀盘状态监测系统，通过滚刀磨损量信息、滚刀转速信息、刀盘温度信息，以及盾构机的掘进参数信息、地质信息等进行综合判定刀盘和滚刀的当前工作状态，从而及时发现和预警滚刀及刀盘的异常状态，考虑更加全面，为盾构机换刀及调整掘进参数提供数据支撑。并且，该系统可以辅助指导盾构机智能化施工，判断刀盘当前工作状态，避免盾构施工事故，整体提高盾构机施工经济效益。

图3示出本发明一些实施例提供的盾构机刀盘状态监测方法的流程示意图。如图3所示，盾构机刀盘监测法包括：

s310，采集盾构机刀盘的温度信息、刀盘上滚刀的磨损量信息、滚刀的转速信息，接收盾构机的掘进参数信息。

在本发明的实施例中，刀盘的温度信息可以由温度传感器进行采集，盾构机的掘进参数信息可以由掘进参数采集单元进行采集。滚刀的转速信息和滚刀的磨损量信息可以分别采用转速传感器和磨损量传感器进行采集。

其中，磨损量传感器和转速传感器均为大量程的磁传感器。磨损量传感器的最大量程为70毫米，转速传感器的量程为100毫米。

其中，温度传感器、磨损量传感器、转速传感器和掘进参数采集单元可单独工作，彼此之间互不干扰，也可根据实际需求灵活组合检测。

s320，控制接收的温度信息、磨损量信息、转速信息中的每一项，通过多条无线链路分别传输。

在本发明的实施例中，对于采集的数据，采用多条无线链路进行传输。通过多条无线链路对同一个数据进行冗余传输，可以进一步提高数据的可靠性。

s330，根据预设的地质信息、以及盾构机掘进参数信息、传输过来的温度信息、磨损量信息和转速信息，分析盾构机刀盘的运行状态。

在本发明的实施例中，通过利用预先建立的刀盘状态分析模型，可以在某一地质信息的前提下，结合盾构机掘进参数，在采集的刀盘温度、滚刀转速、滚刀磨损量条件下，分析出刀盘的当前运行状态。

作为一个示例，刀盘状态分析模型可以基于深度学习的方法进行训练，通过利用大量的样本数据输入卷积神经网络中进行训练，可以得出地质信息、刀盘温度、滚刀磨损量、滚刀转速和盾构掘进参数等多个参数与刀盘运行状态的对应关系。通过利用该对应关系，即可以判定刀盘的当前工作状态。

在本发明的一些实施例中，盾构机刀盘状态监测方法，还包括：

s340，根据滚刀磨损量和地质信息的对应关系以及采集的滚刀的磨损量信息，预测滚刀的极限掘进里程。

在本发明的实施例中，通过对滚刀的极限掘进里程进行预测，有利于掌握滚刀的寿命信息，从而有利于指导施工人员进行换刀。

在本发明的一些实施例中，盾构机刀盘状态监测方法，还包括：

s350，显示刀盘的运行状态和刀盘上滚刀的运行状态。

在本发明的实施例中，通过显示刀盘的运行状态和滚刀的运行状态，可以实时掌握刀盘和滚刀的运行状态，从而及时发现滚刀或刀盘的异常状态。

在本发明的实施例中，盾构机刀盘状态监测方法还包括预警滚刀的异常状态和刀盘的异常状态，从而为盾构机更换滚刀和调整盾构机的掘进参数提供数据支撑。

根据本发明实施例的盾构机刀盘状态监测方法的其他细节与以上结合图1描述的根据本发明实施例的盾构机刀盘状态监测系统类似，在此不再赘述。

以上，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。