一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法技术方案

本发明专利技术提出了一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，用以解决TBM刀盘系统破岩性能损耗程度无法实时预估的问题；建立工程数据样本库，求取按天统计的刀具换刀指数；根据掘进状态数据画出FPI‑TPI分布散点图；对获得FPI‑TPI分布散点图进行最小二乘回归处理得到回归方程，求取回归方程的上边界；统计FPI‑TPI分布散点图中高于上边界的点，对偏差累积和Set与刀具换刀指数W’进行最小二次回归处理得到刀具换刀指数的数学模型；根据现场上位机实时获取TBM刀盘系统的施工参数获得刀具换刀指数，对刀具是否需要更换、维修提供指导，克服了无法定量评判TBM刀盘系统性能损耗程度的缺陷，且不影响现场施工。

【技术实现步骤摘要】
一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法
本专利技术涉及隧道掘进装备施工的
，尤其涉及TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法。
技术介绍
硬岩隧道掘进机(以下简称硬岩TBM)是一种专门应用于开挖岩石隧道与地下通道工程的大型高科技施工装备。刀盘掘进系统是硬岩TBM上最关键的掘进工具。在施工过程中，由于围岩类型复杂多变，刀盘在破岩过程中磨损问题十分严重。在一些工程中，刀具定期检查、修复与换刀所占费用以及所消耗的时间已经接近工程造价与施工时间的三分之一。因此，对TBM刀盘系统性能损耗程度的评定，对刀具磨损状态进行实时监测，将过去的定时检修转化为预知维修、主动维修，从而提高维修或更换的可靠性，提高施工效率，节约施工成本，是TBM刀盘系统需要研究的客体。
技术实现思路
针对TBM刀盘系统破岩性能损耗程度无法实时预估，需定期检查刀具，耗时耗力的技术问题，本专利技术提出一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，依据TBM掘进过程中上位机获取的施工参数对刀盘系统性能损耗程度实时评估，无需增加额外的传感器或工序，不影响现场施工，从而对刀具是否需要更换、维修提供指导。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，其步骤如下：步骤一：建立TBM刀盘系统的施工参数、刀具更换数量、刀具维修数量的工程数据样本库，根据工程数据样本库中的数据建立换刀天数与刀具换刀指数W’的关系图，求取按天统计的刀具换刀指数W’；步骤二：对工程数据样本库中施工参数的掘进状态数据进行汇总，对时间、贯入度p、单刀推力Ft、单刀扭矩Tn进行单独保存；根据掘进状态数据求取单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，画出FPI-TPI分布散点图；步骤三：对步骤二获得FPI-TPI分布散点图进行最小二乘回归处理，得到回归方程：TPI’＝f(FPI)，求取回归方程的上边界UCL；其中，f表示一种函数关系；步骤四：统计FPI-TPI分布散点图中高于上边界UCL的点对应的日期，同时统计对应日期的偏差累积和Set，对偏差累积和Set与刀具换刀指数W’进行最小二次回归处理，得到刀具换刀指数的数学模型：W＝g(Set)；其中，g表示一种函数关系；步骤五：根据现场上位机实时获取TBM刀盘系统的施工参数，获得单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，根据刀具换刀指数的数学模型W＝g(Set)获得刀具换刀指数W，对更换刀具进行实时评估。所述按天统计的刀具换刀指数W’的求取方法为：将工程数据样本库中的刀具更换数量按天进行统计，根据不同的更换原因对刀盘系统掘进性能的影响对刀具换刀指数W’进行加权，加权系数wi的取值如下表所示：则按天统计的刀具换刀指数W’为：其中，wi为第i种换刀原因的加权系数，Ni为第i种换刀原因当天换刀的总数量，n为当天换刀原因的个数。所述求取回归方程的上边界UCL的步骤为：步骤一：根据FPI-TPI分布散点图获得的回归方程TPI’＝f(FPI)为：TPI'＝-6.8422+3.3358*In(FPI)；步骤二：根据回归方程TPI'＝-6.8422+3.3358*In(FPI)求取拟合的TPI'与实际的TPI偏差值的累积和et：其中，abs是指对二者之差求绝对值，TPIi'预估的TPI值，TPIi是根据实际掘进求取的真实值，j代表按天统计的某一个掘进循环，M代表统计的总天数；步骤三：根据累积和et计算平均偏差和滑动范围平均值得到上边界UCL：其中，diff(et)指对et进行离散求导数。所述刀具换刀指数的数学模型W＝g(Set)的获取方法的步骤如下：步骤一：统计高于上边界UCL的掘进循环所在的换刀日期，同时统计该换刀日期下的偏差累积和Set，其中，k代表统计高于上边界UCLk的某个掘进循环，m代表此循环所在当天所有掘进循环TPI’超出上边界UCLk的个数。步骤二：按照从大到小的顺序将偏差累积和Set及其对应的日期进行排序，同时按照从大到下的将刀具换刀指数W’及其对应的日期进行排序，统计前十个如下表所示：步骤三：对上表中的刀具换刀指数W’和偏差累积和Set进行最小二次回归处理，得到刀具换刀指数的数学模型W＝63.8634+22.2782*Set。本专利技术的有益效果：建立施工参数和刀具更换、维修数量的工程数据样本库，通过大数据分析的方式寻找施工参数与刀具更换数量之间的规律，建立数学模型，实现根据现场上位机获取的施工参数对刀盘系统破岩性能损耗程度进行评估，从而对刀具是否需要更换、维修提供指导，无需增加额外的传感器或工序，不影响现场施工；克服了现有技术存在无法定量评判TBM刀盘系统性能损耗程度的缺陷；同时，利用基于现场施工数据建立分析模型的方法，避免了理论分析模型与实际掘进工况不适应的局限性，实现了对刀具是否需要更换、维修提供指导意见。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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为本专利技术换刀天数和其对应的刀盘指数之间的关系图。图2为工程数据库中所有掘进循环的FPI-KPI分布散点图。图3为FPI-KPI分布散点图上的拟合回归方程和其上边界UCL。图4为本专利技术换刀指数和偏差累积和的分布统计图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，其步骤如下：步骤一：建立TBM刀盘系统的施工参数、刀具更换数量、刀具维修数量的工程数据样本库，根据工程数据样本库中的数据建立换刀天数与刀具换刀指数W’的关系图，求取按天统计的刀具换刀指数W’。施工参数可通过上位机记录的掘进参数进行汇总，对每一个掘进循环的单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI均值进行汇总。另对刀具更换时间、刀具更换数量、刀具更换原因进行汇总，方便后续的使用。求取按天统计的刀具换刀指数W’代表了当前整个刀盘性能的损耗程度。按天统计的刀具换刀指数W’的求取方法为：将工程数据样本库中的刀具更换数量按天进行统计，根据不同的更换原因对刀盘系统掘进性能的影响对刀具换刀指数W’进行加权，求取按天统计的刀具换刀指数W’。加权系数wi的取值表1所示。表1不同换刀原因对刀盘系统掘进性能的加权权值换刀原因正常磨损弦磨刀圈断裂、脱落、损坏等轴承损坏偏磨加权系数wi7101098按天统计的刀具换刀指数W’为：其中，wi为第i种换刀原因的加权系数，Ni为第i种换刀原因当天换刀的总数量，n为当天换刀原因的个数。按天统计的刀具换刀指数W’与当前掘进机刀盘系统掘进性能呈负相关，统计的工程数据样本库里刀具换刀指数W’如图1所示。从图1中可以看出，工程数据样本库里有换刀的天数共144天，按天统计的刀具换刀指数W’随时间的增长逐渐呈现密集型增本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：建立TBM刀盘系统的施工参数、刀具更换数量、刀具维修数量的工程数据样本库，根据工程数据样本库中的数据建立换刀天数与刀具换刀指数W’的关系图，求取按天统计的刀具换刀指数W’；步骤二：对工程数据样本库中施工参数的掘进状态数据进行汇总，对时间、贯入度p、单刀推力Ft、单刀扭矩Tn进行单独保存；根据掘进状态数据求取单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，画出FPI‑TPI分布散点图；步骤三：对步骤二获得FPI‑TPI分布散点图进行最小二乘回归处理，得到回归方程：TPI’＝f(FPI)，求取回归方程的上边界UCL；其中，f表示一种函数关系；步骤四：统计FPI‑TPI分布散点图中高于上边界UCL的点对应的日期，同时统计对应日期的偏差累积和Set，对偏差累积和Set与刀具换刀指数W’进行最小二次回归处理，得到刀具换刀指数的数学模型：W＝g(Set)；其中，g表示一种函数关系；步骤五：根据现场上位机实时获取TBM刀盘系统的施工参数，获得单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，根据刀具换刀指数的数学模型W＝g(Set)获得刀具换刀指数W，对更换刀具进行实时评估。...

【技术特征摘要】
1.一种TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：建立TBM刀盘系统的施工参数、刀具更换数量、刀具维修数量的工程数据样本库，根据工程数据样本库中的数据建立换刀天数与刀具换刀指数W’的关系图，求取按天统计的刀具换刀指数W’；步骤二：对工程数据样本库中施工参数的掘进状态数据进行汇总，对时间、贯入度p、单刀推力Ft、单刀扭矩Tn进行单独保存；根据掘进状态数据求取单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，画出FPI-TPI分布散点图；步骤三：对步骤二获得FPI-TPI分布散点图进行最小二乘回归处理，得到回归方程：TPI’＝f(FPI)，求取回归方程的上边界UCL；其中，f表示一种函数关系；步骤四：统计FPI-TPI分布散点图中高于上边界UCL的点对应的日期，同时统计对应日期的偏差累积和Set，对偏差累积和Set与刀具换刀指数W’进行最小二次回归处理，得到刀具换刀指数的数学模型：W＝g(Set)；其中，g表示一种函数关系；步骤五：根据现场上位机实时获取TBM刀盘系统的施工参数，获得单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，根据刀具换刀指数的数学模型W＝g(Set)获得刀具换刀指数W，对更换刀具进行实时评估。2.根据权利要求1所述的TBM刀盘系统破岩性能损耗程度的实时评价方法，其特征在于，所述按天统计的刀具换刀指数W’的求取方法为：将工程数据样本库中的刀具更换数量按天进行统计，根据不同的更换原因对刀盘系统掘进性能的影响对刀具换刀指数W’进行加权，加权系数wi的取值如下表所示：则按天统计的刀具换刀指数W’为：其...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏宇，李建斌，荆留杰，杨晨，陈帅，张娜，
申请(专利权)人：中铁工程装备集团有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41