隧道自动掘进目标协同控制系统及方法技术方案

本发明专利技术揭示了一种隧道自动掘进目标协同控制系统及方法，所述目标协同控制系统包括分项目标协同优化子模型、若干关系子模型、若干控制子系统及掘进性能评价子模型；若干关系子模型包括推进控制参数与前方沉降关系模型、注浆控制参数与后方沉降关系模型推进区域油压与盾构姿态关系模型管片拼装点位与管片超前量关系模型；若干控制子系统包括推力控制子系统、注浆控制子系统、姿态控制子系统和点位选择子系统；掘进性能评价子模型用以评价目前盾构掘进的性能。本发明专利技术揭示的隧道自动掘进目标协同控制系统及方法，可从综合性能最优的角度对各个控制子系统的控制量进行协调和优化，保障隧道施工质量和效率。

【技术实现步骤摘要】
隧道自动掘进目标协同控制系统及方法
本专利技术属于隧道施工控制
，涉及一种隧道施工控制系统，尤其涉及一种隧道自动掘进目标协同控制系统及方法。
技术介绍
盾构机是一个复杂系统，整个系统由多个控制子系统来实现。其中推进控制子系统、注浆控制子系统、姿态控制子系统和管片拼装子系统是最为核心的几个子系统，分别用于控制盾构机切口前方土体变形、盾构机尾部后方土体变形、盾构姿态纠偏和隧道最终拼装成型。虽然这些子系统都有独立的控制目标，但实际在执行过程中，又会互相影响。例如：盾构姿态纠偏控制主要由姿态控制子系统通过调节分区油压、设定盾构铰接度数和千斤顶编组与开关来实现，但是其实际姿态变化又会受到前方土压力、尾部注浆压力和已经拼装完成的隧道管片的支撑力的影响。又如：盾构盾尾后方沉降主要和注浆量和注浆压力有关，但是其沉降量也受到盾构姿态变化和推进控制子系统对土体扰动的影响。然而，目前对于这些控制子系统的研究基本上是独立进行的。推进控制子系统的研究重点是寻找合适的设定切口压力，通过压力调节实现切削面的平衡，减少对土体的扰动，控制前方土体变形。注浆控制子系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于，所述目标协同控制系统包括：分项目标协同优化子模型、若干关系子模型、若干控制子系统及掘进性能评价子模型；/n所述分项目标协同优化子模型用以对各分项目标进行调整，提升盾构机在推进效率和效果；所述分项目标协同优化子模型的输入为掘进性能评价模型给出的评价结果；输出为优化后的各分项控制目标值；/n若干关系子模型包括：推进控制参数与前方沉降关系模型、注浆控制参数与后方沉降关系模型、推进区域油压与盾构姿态关系模型、管片拼装点位与管片超前量关系模型；/n若干控制子系统包括推力控制子系统、注浆控制子系统、姿态控制子系统和点位选择子系统；推力控制子系统用以根据设定...

【技术特征摘要】
1.一种隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于，所述目标协同控制系统包括：分项目标协同优化子模型、若干关系子模型、若干控制子系统及掘进性能评价子模型；
所述分项目标协同优化子模型用以对各分项目标进行调整，提升盾构机在推进效率和效果；所述分项目标协同优化子模型的输入为掘进性能评价模型给出的评价结果；输出为优化后的各分项控制目标值；
若干关系子模型包括：推进控制参数与前方沉降关系模型、注浆控制参数与后方沉降关系模型、推进区域油压与盾构姿态关系模型、管片拼装点位与管片超前量关系模型；
若干控制子系统包括推力控制子系统、注浆控制子系统、姿态控制子系统和点位选择子系统；推力控制子系统用以根据设定压力，自动调节螺旋出土机的速度，确保实际压力在设定压力值附近波动；注浆控制子系统用以根据各注浆孔的注浆量和注浆压力上限设定，实现自动注浆；姿态控制子系统用以根据各区域油压值，调节千斤顶伸出速度，实现姿态变化；点位选择子系统根据超前量目标要求，通过选择合适的管片拼装角度，调整管片拼装的超前量；
所述掘进性能评价子模型用以评价目前盾构掘进的性能；其输入包括当前控制实测值和用于计算掘进性能的盾构实时掘进参数，输出为：综合评价指数。


2.根据权利要求1所述的隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于：
所述分项目标协同优化子模型输出优化后的各分项控制目标值包括：盾构前方区域单次土体变形、盾构后方区域单次土体变形、盾构切口水平偏差变化量、盾构切口高程偏差变化量、盾构尾部水平偏差变化量、盾构尾部高程偏差变化量、管片超前量；
关系模型建立的具体形式包括理论计算模型或工程经验模型，或通过机器学习的方法，利用实际工程数据回归的模型；这些子模型根据控制目标要求和当前目标测量值的实时反馈，求出核心控制参数的控制值。


3.根据权利要求1所述的隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于：
所述掘进性能评价子模型基于当前各分项控制目标的实际监测值和盾构实时掘进参数计算当前工程的掘进效率指数、姿态效率指数、能量消耗指数和工程目标达标率；
具体计算公式如下：
掘进效率指数＝(推进速度/刀盘转速)/(推力*扭矩)；
姿态效率指数＝水平坡度变化/水平油压相对偏差+高程坡度变化/高程油压相对偏差；
能量消耗指数＝推进速度*刀盘转速/(刀盘半径^2)；
工程目标达标率＝工程允许最大隆起值/max(前方地面变形量，后方地面变形量，0)+工程允许最大沉降值/min(前方地面变形量，后方地面变形量，0)+工程允许最大盾构水平偏差绝对值/盾构水平偏差绝对值+工程允许最大盾构高程偏差绝对值/盾构高程偏差绝对值。


4.根据权利要求1所述的隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于：
所述分项目标协同优化子模型包括优化目标生成器和分项控制目标寻优器；
所述优化目标生成器基于当前工程性能指数和同类工程基准指数计算获得；
优化目标是：以综合评价指数的值最大为优；
优化目标评价综合评价指数计算如下：
综合评价指数I＝(掘进效率权重*当前工程掘进效率指数+姿态纠偏权重*当前工程姿态纠偏指数+能量消耗权重*当前工程能量消耗指数)*工程目标达标率；
如果掘进效率基准指数>当前工程掘进效率指数，掘进效率权重＝掘进效率基准指数/当前工程掘进效率指数,否则掘进效率权重＝1/3；
如果姿态纠偏基准指数>当前工程姿态纠偏指数，姿态纠偏权重＝姿态纠偏基准指数/当前工程姿态纠偏指数,否则姿态纠偏权重＝1/3基准指数；
如果能量消耗基准指数>当前工程能量消耗指数，能量消耗权重＝能量消耗基准指数/当前工程能量消耗指数,否则能量消耗权重＝1/3；
所述掘进子目标与掘进效率的关系模型在对工程数据进行分类基础上，建立多层前馈神经网络的训练获得，网络采用误差反向传播算法进行参数修正；
输入值为：盾构前方区域单次监测土体变形、盾构后方区域单次监测土体变形、盾构切口水平偏差变化量、盾构切口高程偏差变化量、盾构盾尾水平偏差变化量、盾构盾尾高程偏差变化量、管片超前量；盾构切口水平偏差变化量＝监测后盾构切口水平偏差-监测前盾构切口水平偏差，盾构切口高程偏差变化量＝监测后盾构切口高程偏差-监测前盾构切口高程偏差，盾构盾尾水平偏差变化量＝监测后盾构盾尾水平偏差-监测前盾构盾尾水平偏差，盾构盾尾高程偏差变化量＝监测后盾构盾尾高程偏差-监测前盾构盾尾高程偏差；
输出值为：单次监测期内当前工程掘进效率指数、单次监测期内当前工程姿态纠偏指数、单次监测期内当前工程能量消耗指数；
所述分项控制目标优化器寻优过程采用启发式算法实现；在控制子目标允许的范围内，对控制目标寻优，使得目标最大；
约束范围的设定，主要是基于工程规范所要求的范围进行，可结合具体工程实际，进行调整。


5.根据权利要求1所述的隧道自动掘进目标协同控制系统，其特征在于：
所述分项控制目标寻优器，主要是基于掘进子目标与掘进效率的关系模型，根据优化目标生成器的优化目标，进行寻优；建议分项控制目标寻优器采用启发式搜索算法完成寻优任务；
所述分项控制目标寻优器采用遗传算法，基本过程包括：
步骤A1.初始化候选参数集，将一组输入值编码为一个基因序列，根据输入值允许的取值范围，以当前输入值为中心，按正态分布，随机生成输入值；产生一定数量的候选集；并确定循环结束条件，迭代代数达到某一数值或评价函数值达到某一数值；
步骤A2.个体评估，利用掘进子目标与掘进效率的关系模...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡珉，朱雁飞，吴秉键，李波，裴烈烽，卢靖，吴奕贤，吴忠明，
申请(专利权)人：上海大学，上海隧道工程有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31