一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法技术

技术编号:26886550 阅读:57 留言:0更新日期:2020-12-29 15:45
本发明专利技术公开了一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,获取铣槽机的实时运行参数的数据;S2,对所述步骤S1中获取的运行参数的数据进行预处理,并对预处理后的样本数据人工标记地层标签;S3,将所述步骤S2中的样本数据输入TPOP生成地层识别算法流程,利用该算法流程训练出地层识别模型,将实时的铣槽机运行参数经过步骤S1的预处理后输入地层识别模型,识别出当下的地层类别。本发明专利技术具有工作状态下,达到实时掌握地层信息并完成识别功能的技术效果,可广泛应用于铣槽机施工技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法
本专利技术涉及铣槽机施工
更具体地说,本专利技术涉及一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法。
技术介绍
作为当今最先进的地下连续墙施工设备,液压双轮铣槽机具有成槽施工效率高、精度高、安全环保、适应地层范围广等优点,在强度较大的硬岩地层优势更为突出。铣槽机在向下铣削过程中会穿越多个地层,操作手需要随时掌握当前地层情况,并根据地层进行相应的操作,传统施工中,更多是依靠已有的勘察报告或者根据出渣情况判断地层,可能存在地勘有误和现场观测滞后的问题,这对于当前地层的准确判断和设备的正确操作有着较大的影响,找到一种可以实时准确判断地层的方法是很有必要的。目前已经有一些地层识别的方法,尤其在盾构施工领域,如《基于盾构掘进参数的BP神经网络地层识别》(DOI:10.3785/j.issn.1008-973X.2011.05.013)基于盾构掘进参数BP神经网络地层识别模型能够实现盾构掘进参数与地层之间的良好非线性映射,可以在盾构掘进施工中利用掘进参数实现对地层的在线识别。《基于盾构掘进参数的LVQ神经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1,获取铣槽机的实时运行参数的数据;/nS2,对所述步骤S1中获取的运行参数的数据进行预处理,并对预处理后的样本数据人工标记地层标签;/nS3,将所述步骤S2中的样本数据输入TPOP生成地层识别算法流程,利用该算法流程训练出地层识别模型,将实时的铣槽机运行参数经过步骤S2的预处理后输入地层识别模型,识别出当下的地层类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,获取铣槽机的实时运行参数的数据;
S2,对所述步骤S1中获取的运行参数的数据进行预处理,并对预处理后的样本数据人工标记地层标签;
S3,将所述步骤S2中的样本数据输入TPOP生成地层识别算法流程,利用该算法流程训练出地层识别模型,将实时的铣槽机运行参数经过步骤S2的预处理后输入地层识别模型,识别出当下的地层类别。


2.根据权利要求1所述的基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,所述步骤S2中预处理包括以下步骤:
A1,剔除所述运行参数的数据中的无效数据和无关参数数据;
A2,将步骤A1处理后的数据通过Z-Score标准化处理后人工标记地层标签。


3.根据权利要求1所述的基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,所述步骤S3中地层识别包括以下步骤:
B1,所述预处理后的所述样本数据分为训练集数据、测试集数据;
B2,将所述步骤B1中的训练集数据和测试集数据输入TPOT生成算法流程;
B3,将所述步骤B1中的训练集数据按照所述步骤B2中的算法流程进行训练,得到地层识别模型;
B4,将实时的铣槽机运行参数经过步骤S1的预处理后输入所述步骤B3中的所述地层识别模型,识别出铣槽机当前所处地层类别。


4.根据权利要求1所述的基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法,其特征在于,铣槽机的实时运行参数的数据包括:铣槽机的铣轮转速、铣槽机的铣轮液压油压力、铣槽机的铣轮液压油温度、铣槽机的齿轮箱油压、铣槽机的浆泵转速、铣槽机的...

【专利技术属性】
技术研发人员:张鸿杨秀礼张永涛程茂林涂同珩朱明清张晓平夏昊华晓涛廖朝昶吴中正刘修成管政霖李涛范晨阳黄剑张益鹏方之遥
申请(专利权)人:中交第二航务工程局有限公司
类型:发明
国别省市:湖北;42

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