【技术实现步骤摘要】
一种盾构掘进姿态测量方法及系统
[0001]本专利技术属于盾构机位姿测量
，尤其涉及一种盾构掘进姿态测量方法及系统。
技术介绍
[0002]目前，盾构机姿态角由三个角度组成，即偏航角、俯仰角和滚转角，这些角度由安装在盾构机有限观测点上的传感器检测得到。盾构机在工作时，无法观察前进方向符合预先设计的掘进线路，因此需要驾驶员基于测量系统获得当前实时位姿与预计路线的偏差数据，调整驱动系统来确保掘进机按照设计的隧道线形运行。
[0003]早期的测量系统通过人工进行测量，需要停机采集数据后才能继续工作，不能保障掘进的实时性，同时人工测量的精度也无法保证。随着各种高精度传感器的出现及自动化程度不断地提高，使得目前盾构机的实时位姿测量逐渐成为可能。盾构机常用的导向方法为激光标靶法，通过激光标靶和双轴倾角仪的配合计算盾构机的俯仰角、滚转角和偏航角。
[0004]盾构机通过刀盘破碎岩石开辟隧道，由于现场施工环境恶劣，刀盘与硬岩发生碰撞会造成强烈振动，传递给倾角仪后使其测斜效果急剧下降。当受到较大冲击时，倾角仪输出误差甚至...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种盾构掘进姿态测量方法，其特征在于，所述盾构掘进姿态测量方法包括：获取陀螺仪采集的角速度和倾角仪采集的角度数据；对陀螺仪的角速度信息进行积分获得角度；对陀螺仪角度和倾角仪角度进行自适应加权预处理；将陀螺仪角速度与预处理后的角度传输到信息融合模型中，得到最优估计姿态角；在低振动时采用角度标定技术补偿陀螺仪角速度，并输出姿态角。2.如权利要求1所述盾构掘进姿态测量方法，其特征在于，所述盾构掘进姿态测量方法包括以下步骤：步骤一，获取陀螺仪和倾角仪采集到的数据，并对陀螺仪的角速度数据进行积分获得角度；步骤二，对陀螺仪角度和倾角仪角度采用自适应加权预处理的卡尔曼信息融合方法进行预处理；步骤三，自适应加权预处理的卡尔曼信息融合方法将陀螺仪角速度与自适应加权预处理后的角度传输到信息融合模型中，得到最优估计姿态角；步骤四，在低振动时采用角度标定技术补偿陀螺仪角速度，并将信息融合后的姿态角输出。3.如权利要求2所述盾构掘进姿态测量方法，其特征在于，所述步骤一中，采集的数据包括陀螺仪角速度数据和倾角仪角度数据；将从陀螺仪中获取的角速度数据经过积分获得角度信息。4.如权利要求2所述盾构掘进姿态测量方法，其特征在于，所述步骤二中，自适应加权预处理的卡尔曼信息融合方法包括自适应加权预处理和卡尔曼信息融合两个步骤；自适应加权预处理方法根据不同振动强度下陀螺仪角度和倾角仪角度方差给两个角度赋予不同的权重，使预处理角度在振动较小时趋向于倾角仪角度，在振动较大时趋向于陀螺仪角度；其中，所述自适应加权预处理的卡尔曼信息融合方法包括：设α1为陀螺仪数值积分角度，α2为倾角仪角度：式中，α1为陀螺仪数值积分后的滚转角，α2为倾角仪角度，α为滚转角真值，δ1，δ2分别为两个传感器的随机误差；服从方差分别为的正态分布；设经数据加权后α为滚转角α的无偏估计，则α用下式表示：式中，α
i
为陀螺仪和倾角仪滚转角输出，i＝1,2，w
i
为对应的权重因子；引入两个传感器的测量方差，测量角度的总方差为：
式中，α1、α2均为α的无偏估计，通过下式计算：加权计算后的总方差是由权重因子和方差构成的多元二次函数，则由多元函数求解理论可知，测量总方差存在最小值，且满足以下条件：当均方差最小时，权重系数由下式计算：式中，为陀螺仪和倾角仪滚转角输出角度的方差，i＝1,2，w
i
为对应的权重因子；通过对权重因子的调整进行倾角仪和陀螺仪数据的预加权。5.如权利要求2所述盾构掘进姿态测量方法，其特征在于，所述步骤三中，信息融合模型为根据陀螺仪随机误差公式建立的卡尔曼滤波模型，观测状态包括盾构系统角速度、陀螺仪零偏和系统角度，观测量包括陀螺仪角速度和预处理后的角度，通过不断更新的观测值迭代估计姿态角；同时，在低振动时将倾角仪器和陀螺仪的角度之差作为补偿值，对陀螺仪的角度进行校正，作为对信息融合方法的辅助措施；设定整个融合系统在k时刻的状态变量为X
k
＝[w
k b
k θ
k
...
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