一种双护盾TBM盾体卡机预测方法及系统与流程

本发明涉及隧道掘进装备施工的技术领域，尤其涉及一种双护盾tbm盾体卡机预测方法及系统。

背景技术：

双护盾tbm在软弱围岩和破碎带地层的卡机问题是制约双护盾tbm施工效率的关键因素。一旦发生卡机，会造成巨大的时间、物资成本的损失。如某引水项目双护盾tbm一次卡机导致近两周的设备停机，带来巨额损失。目前的研究多停留在发生卡机后，如何进行脱困，但是对如何进行卡机预警的工作研究较少，目前还未有相关方法或理论出现。如果能提前发出预警避免卡机的发生，相对于产生卡机后花费大量的时间、物资成本进行脱困，对施工来说更具有现实意义。

技术实现要素：

针对双护盾tbm在软弱围岩和破碎带地层频繁卡机，会造成巨大的时间和物资成本损失的技术问题，本发明提出一种双护盾tbm盾体卡机预测方法及系统，基于对双护盾tbm掘进参数历史数据的挖掘，建立了卡机预警的数学模型，通过实时求取的报警指数对是否卡机进行预测，当报警指数大于安全设定值时，发出报警提醒现场操作人员采取应对措施，避免卡机，可以实现双护盾tbm卡机预测的实时报警，是一种用于隧道施工建设安全、高效的保障手段。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种双护盾tbm盾体卡机预测方法，其步骤如下：

步骤一：通过现场tbm上位机实时获取掘进参数，掘进参数包含单刀推力和推进速度；

步骤二：选取当前时刻的前n个掘进参数，单刀推力f1，f2，…，fn，推进速度v1，v2，…，vn，其中，fn为当前时刻值的单刀推力，vn为当前时刻值的推进速度；

步骤三：利用滑动平均窗口分别对n个单刀推力f＝[f1，f2，…，fn]和推进速度v＝[v1，v2，…，vn]求取滑动平均，得到滑动平均后的掘进参数数组f’＝[f1’,f2’…fn’]和v’＝[v1’,v2’…vn’]；

步骤四：利用双曲线正切函数求取实时特征指数m，通过累积求和计算每一环累积特征指数n；

步骤五：将累积特征指数n与预存的报警警戒值na进行比较，若累积特征指数n大于报警警戒值na，将该信息发送至tbm上位机进行报警。

所述滑动平均为左滑动平均、中心滑动平均或右滑动平均。

当滑动窗口大小为a时，单刀推力的中心滑动平均的运算方法为：

f1’＝f1；

f2’＝(f1+f2+f3)/a；

f3’＝(f2’+f3+f4)/a；

…

fn-1’＝(fn-2’+fn-1+fn)/a；

fn’＝fn。

所述实时特征指数m和累积特征指数n的求取方法为：

求取当前掘进参数单刀推力f和掘进速度v的增量变化趋势x：

实时特征指数为：

当前时刻k的累积特征指数为：

其中，w1和w2分别为推力变化趋势和推进速度变化趋势的权重值，权重值w1和w2与设备的性能属性有关；mi代表此循环开始后第i个时刻求取的实时特征指数；k代表此时刻位于掘进循环的第k个点；当前时刻k的累积特征指数n为此循环的1-k个实时特征指数m累积求和。

所述预存的报警警戒值na为：na＝s*na，其中，s为tbm的安全系数，na为正常掘进循环段数据求取的累积特征指数平均值。

所述tbm上位机上设有双护盾tbm卡机预警系统，双护盾tbm卡机预警系统包括：

数据获取单元，通过与上位机通讯实时获取当前掘进参数，当前掘进参数包含单刀推力和掘进速度值；

模型计算单元，利用双曲线正切函数根据掘进参数求取累积特征指数，即卡机报警指数；

预警显示单元，将当前的累积特征指数n实时显示在上位机的操作界面上；

卡机报警模块，若当前的累积特征指数n大于设定的预存报警警戒值na,则发出报警，提醒主司机选择合适的掘进参数并提前做好卡机预防应对措施。

本发明的有益效果基于对卡机致灾机理和掘进参数进行综合分析，建立了一种基于数学模型的预测分析的预警方法，并可封装为系统功能模块嵌入到现场tbm上位机中，用于对设备当前卡机风险的预警。本发明能够对设备是否发生卡机进行预测，提醒现场操作人员及时采取措施防止发生卡机，从而避免发生卡机事故带来巨大的人力、财力、物资损失；通过求取卡机指数，实现实时预警，避免发生卡机事故，可以实现双护盾tbm卡机预测的实时报警，是一种用于隧道施工建设安全、高效的保障手段。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明的流程图。

图2为本发明的原理框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种双护盾tbm盾体卡机预测方法，其步骤如下：

步骤一：通过现场tbm上位机实时获取掘进参数，掘进参数包含单刀推力和推进速度。

步骤二：选取当前时刻的前n个掘进参数，单刀推力f1，f2，…，fn，推进速度v1，v2，…，vn，其中，fn为当前时刻值的单刀推力，vn为当前时刻值的推进速度。

tbm上位机上需要使用的掘进参数为单刀推力f和掘进速度v。当前时刻的前n个掘进参数，默认为10，也可以选取更长或更短的时间跨度，用于反映当前掘进参数的变化趋势。

步骤三：利用滑动平均窗口分别对n个单刀推力f＝[f1，f2，…，fn]和推进速度v＝[v1，v2，…，vn]求取滑动平均，得到滑动平均后的掘进参数数组f’＝[f1’,f2’…fn’]和v’＝[v1’,v2’…vn’]。

所述滑动平均为左滑动平均、中心滑动平均或右滑动平均。

当滑动窗口大小为a时，单刀推力的中心滑动平均的运算方法为：

f1’＝f1；

f2’＝(f1+f2+f3)/a；

f3’＝(f2’+f3+f4)/a；

…

fn-1’＝(fn-2’+fn-1+fn)/a；

fn’＝fn。

滑动平均的窗口值可以通过设置进行调整，默认为3，以单刀推力的中心滑动平均运算方法求取为例，窗口值为3：

f1’＝f1；

f2’＝(f1+f2+f3)/3；

f3’＝(f2’+f3+f4)/3；

…

f9’＝(f8’+f9+f10)/3；

f10’＝f10。

步骤四：利用双曲线正切函数求取实时特征指数m，通过累积求和计算每一环累积特征指数。

实时特征指数m和累积特征指数n的求取方法为：

求取当前掘进参数单刀推力f和掘进速度v的增量变化趋势x：

实时特征指数为：

当前时刻k的累积特征指数为：

其中，w1和w2分别为推力变化趋势和推进速度变化趋势的权重值，权重值w1和w2与设备的性能属性有关；mi代表此循环开始后第i个时刻求取的实时特征指数；k代表此时刻位于掘进循环的第k个点；当前时刻k的累积特征指数n为此循环的1-k个实时特征指数m累积求和。

当掘进参数n＝10时，增量变化趋势x表示为：

权重值w1和w2可以分别默认为0.5和2，实时特征指数可以使用双曲线正切函数或者反正切函数。

步骤五：将累积特征指数n与预存的报警警戒值na进行比较，若累积特征指数n大于报警警戒值na，将该信息发送至tbm上位机进行报警。

预存的报警警戒值na的设置值随设备的不同而变化。预存的报警警戒值na为：na＝s*na，其中，s为tbm的安全系数，na为正常掘进循环段数据求取的累积特征指数平均值。

tbm上位机上设有双护盾tbm卡机预警系统，如图2所示，双护盾tbm卡机预警系统包括：

数据获取单元，通过与上位机通讯实时获取当前掘进参数，当前掘进参数包含单刀推力和掘进速度值；

模型计算单元，利用双曲线正切函数根据掘进参数求取累积特征指数，即卡机报警指数；

预警显示单元，将当前的累积特征指数n实时显示在上位机的操作界面上；

卡机报警模块，若当前的累积特征指数n大于设定的预存报警警戒值na,则发出报警，提醒主司机选择合适的掘进参数并提前做好卡机预防应对措施。卡机报警模块可以集成到现场的上位机上，实现实时监测。

本发明通过对卡机数据进行分析，建立了卡机预测分析模型，能够对设备是否发生卡机进行预测，提醒现场操作人员及时采取措施防止发生卡机，从而避免发生卡机事故带来巨大的人力、财力、物资损失。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。