一种用于隧道掘进的掘进机器人及远程移动终端指挥系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于隧道掘进的掘进机器人及远程移动终端指挥系统，其中，该机器人包括：掘进机器人的本体掘进机、设置在掘进机上的感知单元、智能决策单元和控制单元，感知单元与智能决策单元通信连接，智能决策单元与控制单元通信连接；感知单元实时感知在当前周期，掘进机根据设定掘进参数信息进行掘进作业时的掘进作业数据；智能决策单元接收感知单元发送的掘进作业数据，并根据预设预测算法、掘进作业数据和期望掘进效果预测生成下一周期的设定掘进参数信息；控制单元接收并根据设定掘进参数信息控制掘进机进行下一个周期的掘进作业。该机器人可对掘进过程进行在线监测、自主决策反馈控制和无人掘进操作，实现掘进机无人操作或远程控制。

【技术实现步骤摘要】
一种用于隧道掘进的掘进机器人及远程移动终端指挥系统
本专利技术涉及智能机器人
，特别涉及一种用于隧道掘进的掘进机器人及远程移动终端指挥系统。
技术介绍
目前我国已是世界第二大经济体，对水资源跨域配置、水电开发、交通建设的需求量大。一批批水利水电工程、铁路、公路交通工程等重大基础设施相继开工建设，而隧洞是水利水电、交通建设的关建控制性工程。我国水利水电建设对掘进机的需求将爆发式增长，如规划中的南水北调西线第一期工程深埋长隧洞总长264km，最长洞段73km，最大埋深1150m，掘进机需求数量近20台；规划中的滇中引水工程总长超过650km，该工程由60多座隧洞构成，将采用2台掘进机掘进；已开工的引汉济渭引水隧洞全长98.30km，最大埋深超过2000m，其穿越秦岭主脊段39.08km，采用了2台掘进机；雅鲁藏布江下游水电开发，总规模达6000万kW，其玉松水库电站拥有6条引水隧洞，单洞长约30km，估计需要6台掘进机。交通工程建设重点将向地形地质复杂的西部山区和水域阻隔的东部海峡地区转移，今后将修建大量的艰险山区隧道和跨江越海隧道。据统计，到2030年我国将建成高铁4.5万公里，未来10年我国将修建上万公里公路铁路隧道，特长隧道超过2000公里。这些待建的深长交通隧道工程将越来越多采用掘进机施工，以论证中的渤海海峡跨海隧道为例，规划全长约120公里，经过中国工程院论证认为最佳方案是“以掘进机为主，以钻爆法为辅”，共需约15台掘进机。相对于常规钻爆法，掘进机施工对不良地质洞段的适应性较差，在大埋深长隧洞施工中容易受到断层破碎带、软弱地层、突涌水、高地应力等不良地质洞段的影响，存在掘进机主轴承刀盘异常损毁、破岩效率低、掘进速度慢甚至卡机、被困等施工风险，损失动辄数千万甚至上亿元，更甚者导致整机报废，人员伤亡的灾难性后果。此外，传统的施工方式中，主控室操控人员通过缓慢试掘进过程评估围岩状态参数，再通过反复调整掘进参数直到掘进参数保持稳定，最后掘进机的执行机构由主控室操控人员下达指令进行动作实施。这样的操作方式一方面会导致大量施工时间的花费，另一方面当围岩情况发生巨变时，无法对当前围岩的实际参数情况进行实时有效的感知，导致掘进参数无法适应当前掘进环境，造成刀具的非正常磨损和刀盘系统破岩性能的下降，严重情况下将导致硬岩掘进机关键部件的破坏及停机，影响硬岩掘进机的正常使用寿命，人为控制掘进机执行机构实施掘进动作带来的误差甚至错误对于掘进机的精细化控制相当不利，轻则导致掘进施工质量达不到预期，重则引起机毁人亡的重大施工事故。为解决隧洞建设面临的复杂地质条件下大断层、破碎带、高地应力、岩爆、突涌水等不良地质洞段的施工难题以及上述其他问题，研发一种智能隧道掘进机器人(TunnelBoringRobot,TBR)，探索掘进机掘进参数智能决策理论与优化控制方法，最终形成一套掘进机施工不良地质实时超前探测与掘进智能决策的基础理论、实用方法、支撑软件和关键技术，规避和防止掘进机掘进重大灾害事故，保障掘进机安全、高效、优质掘进，对提升我国隧洞智能建造和掘进机制造的核心竞争力具有极其重要的意义。针对目前隧洞建设面临的复杂地质条件下大断层、破碎带、高地应力、岩爆、突涌水等不良地质洞段的施工难题，相关的操作方式中仅能凭借主控室操控人员的人为经验猜测围岩状态参数，依靠不断尝试不同掘进参数导致的耗时耗力、掘进机刀具与刀盘不正常磨损甚至破坏、掘进机其他关键部件破坏等技术问题，人为控制掘进机执行机构实施掘进动作带来的掘进施工质量达不到预期甚至引发重大施工事故的问题。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种用于隧道掘进的掘进机器人，该机器人可对掘进过程进行在线监测、自主决策反馈控制和无人掘进操作，实现掘进机无人操作或远程控制。本专利技术的另一个目的在于提出一种用于隧道掘进的远程移动终端指挥系统。为达到上述目的，本专利技术一方面实施例提出了一种用于隧道掘进的掘进机器人，包括：掘进机器人的本体掘进机、设置在所述掘进机上的感知单元、智能决策单元和控制单元，其中，所述感知单元与所述智能决策单元通信连接，所述智能决策单元与所述控制单元通信连接，其中，所述感知单元，用于实时感知在当前周期，所述掘进机根据设定掘进参数信息进行掘进作业时的掘进作业数据，其中，所述掘进作业数据包括隧道围岩状态信息、隧道地质预报信息、精细勘探信息、精准衬砌信息、实时掘进效果信息指标和实时掘进参数信息；所述智能决策单元，用于接收所述感知单元发送的所述掘进作业数据，并根据预设预测算法、所述掘进作业数据和期望掘进效果预测生成下一周期的所述设定掘进参数信息；所述控制单元，用于接收所述设定掘进参数信息并根据所述设定掘进参数信息控制所述掘进机进行下一个周期的掘进作业。本专利技术实施例的一种用于隧道掘进的掘进机器人，可对掘进过程进行在线监测、自主决策反馈控制和无人掘进操作，实现掘进机无人操作或远程控制，尤其适用于全天候、危险区域、无人区域或极限条件下岩石隧道与地下通道掘进施工场景，可自主适应不同围岩、不同直径、不同性能掘进机和同一掘进机全生命周期不同阶段的使用，以提高掘进施工质量、施工效率和实现工程建设精细化管理。另外，根据本专利技术上述实施例的一种用于隧道掘进的掘进机器人还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述隧道围岩状态信息包括岩石单轴饱和抗压强度Rc(x,y,z)、单位岩体体积的节理数Jv(x,y,z)、围岩等级W(x,y,z)，掘进参数信息，包括单刀推力Ft(x,y,z)、单刀扭矩Tn(x,y,z)、刀盘转速N(x,y,z)、推进速度V(x,y,z)、掘进导向D(x,y,z)。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述感知单元，包括超前地质探测子单元，所述超前地质探测子单元，用于以水平超长钻孔技术探测得到所述隧道地质预报信息。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述预设预测算法包括以神经网络结构为核心的掘进参数预测算法；所述智能决策单元，还用于根据历史掘进作业数据训练生成所述掘进参数预测算法。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述控制单元包括电气控制子单元，其中，所述电气控制子单元由多个PLC建立，所述多个PLC互相通过网络通信接口通信连接；所述电气控制子单元，用于通过所述多个PLC控制所述掘进机中的对应掘进装置根据所述设定掘进参数信息执行掘进动作。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述电气控制子单元包括A/D转换功能模块、PLC控制程序模块和D/A转换功能模块，所述A/D转换功能模块和所述D/A转换功能模块均与所述PLC控制程序模块通信连接，当所述设定掘进参数信息包括单刀推力时，所述A/D转换功能模块，用于根据与所述单刀推力对应的电压值输出的与所述电压值对应的目标推力值；所述PLC控制程序模块，用于计算所述数量值与所述操作盘的推力档位的当前推力值，计算所述目标推力值与所述当前推力值的推力差值，并根据预设算法和所述推力差值得到推力控制数字值；所述D/A转换功能模块，用于将所述推力控制数字值转换为推力控制模拟值；所述控制单元，具体用于根据所述推力控制模拟值控制为所述操作盘提供推力的液压伺服系统及液压比例阀，以本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于隧道掘进的掘进机器人，其特征在于，包括：掘进机器人的本体掘进机、设置在所述掘进机上的感知单元、智能决策单元和控制单元，其中，所述感知单元与所述智能决策单元通信连接，所述智能决策单元与所述控制单元通信连接，其中，所述感知单元，用于实时感知在当前周期，所述掘进机根据设定掘进参数信息进行掘进作业时的掘进作业数据，其中，所述掘进作业数据包括隧道围岩状态信息、隧道地质预报信息、精细勘探信息、精准衬砌信息、实时掘进效果信息指标和实时掘进参数信息；所述智能决策单元，用于接收所述感知单元发送的所述掘进作业数据，并根据预设预测算法、所述掘进作业数据和期望掘进效果预测生成下一周期的所述设定掘进参数信息；所述控制单元，用于接收所述设定掘进参数信息并根据所述设定掘进参数信息控制所述掘进机进行下一个周期的掘进作业。

【技术特征摘要】
1.一种用于隧道掘进的掘进机器人，其特征在于，包括：掘进机器人的本体掘进机、设置在所述掘进机上的感知单元、智能决策单元和控制单元，其中，所述感知单元与所述智能决策单元通信连接，所述智能决策单元与所述控制单元通信连接，其中，所述感知单元，用于实时感知在当前周期，所述掘进机根据设定掘进参数信息进行掘进作业时的掘进作业数据，其中，所述掘进作业数据包括隧道围岩状态信息、隧道地质预报信息、精细勘探信息、精准衬砌信息、实时掘进效果信息指标和实时掘进参数信息；所述智能决策单元，用于接收所述感知单元发送的所述掘进作业数据，并根据预设预测算法、所述掘进作业数据和期望掘进效果预测生成下一周期的所述设定掘进参数信息；所述控制单元，用于接收所述设定掘进参数信息并根据所述设定掘进参数信息控制所述掘进机进行下一个周期的掘进作业。2.根据权利要求1所述的掘进机器人，其特征在于，所述隧道围岩状态信息包括岩石单轴饱和抗压强度Rc(x,y,z)、单位岩体体积的节理数Jv(x,y,z)、围岩等级W(x,y,z)，掘进参数信息，包括单刀推力Ft(x,y,z)、单刀扭矩Tn(x,y,z)、刀盘转速N(x,y,z)、推进速度V(x,y,z)、掘进导向D(x,y,z)。3.根据权利要求1所述的掘进机器人，其特征在于，所述感知单元，包括超前地质探测子单元，所述超前地质探测子单元，用于以水平超长钻孔技术探测得到所述隧道地质预报信息。4.根据权利要求1所述的掘进机器人，其特征在于，所述预设预测算法包括以神经网络结构为核心的掘进参数预测算法；所述智能决策单元，还用于根据历史掘进作业数据训练生成所述掘进参数预测算法。5.根据权利要求1所述的掘进机器人，其特征在于，所述控制单元包括电气控制子单元，其中，所述电气控制子单元由多个PLC建立，所述多个PLC互相通过网络通信接口通信连接；所述电气控制子单元，用于通过所述多个PLC控制所述掘进机中的对应掘进装置根据所述设定掘进参数信息执行掘进动作。6.根据权利要求5所述的掘进机器人，其特征在于，所述电气控制子单元包括A/D转换功能模块、PLC控制程序模块和D/A转换功能模块，所述A/D转换功能模块和所述D/A转换功能模块均与所述PLC控制程序模块通信连接，当所述设定掘进参数信息包括单刀推力时，所述A/D转换功能模块，用于根据与所述单刀推力对应的电压值输出的与所述电压值对应的目标推力值；所述PLC控制程序模块，用于计算所述数量值与所述操作盘的推力档位的当前推力值，计算所述目标推力值与所述当前推力值的推力差值，并根据预设算法和所述推力差值得到推力...

【专利技术属性】
技术研发人员：李庆斌，李超毅，张庆龙，秦鹏翔，刘晓丽，徐千军，
申请(专利权)人：华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司，清华大学，华能集团技术创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：西藏,54