盾构掘进姿态的纠偏控制方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112682049A(43)申请公布日2021.04.20(21)申请号202110303316.8(22)申请日2021.03.22(71)申请人中铁九局集团第四工程有限公司地址110000辽宁省沈阳市沈河区敬宾街3-1号(72)发明人杨洋李志会缪春远李敬余吴克思何玉山高强刘申(74)专利代理机构北京五洲洋和知识产权代理事务所(普通合伙)11387代理人刘春成刘素霞(51)Int.Cl.E21D9/00(2006.01)E21D9/06(2006.01)E21F17/00(2006.01)E21F17/18(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称盾构掘进姿态的纠偏控制方法和装置(57)摘要本发明属于一般的控制或调节系统技术领域，具体涉及一种盾构掘进姿态的纠偏控制方法和装置，方法包括：构建盾构机的纠偏原理模型；纠偏原理模型包括纠偏轨迹曲线；确定纠偏原理模型的最小纠偏半径；纠偏原理模型的最小纠偏半径为纠偏轨迹曲线的曲率半径；利用人工蚁群算法对预设的盾构机参数进行处理，得到最优特征子集；根据最小纠偏半径和最优特征子集，构建盾构机的纠偏数学模型；基于纠偏数学模型，通过人工蜂群算法优化最优特征子集得到控制参数；并根据控制参数控制盾构机掘进姿态进行纠偏。通过引入蚁群算法能够筛选出最优特征子集，将最优特征子集作为人工蜂群算法的初始种群，能够提高求解质量，提高纠偏精度，达到更好的纠偏效果。CN112682049ACN112682049A权利要求书1/2页1.一种盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，构建盾构机的纠偏原理模型；所述纠偏原理模型包括纠偏轨迹曲线；步骤2，确定所述纠偏原理模型的最小纠偏半径；所述纠偏原理模型的最小纠偏半径为所述纠偏轨迹曲线的曲率半径；步骤3，利用人工蚁群算法对预设的盾构机参数进行处理，得到最优特征子集；步骤4，根据所述最小纠偏半径和最优特征子集，构建盾构机的纠偏数学模型；步骤5，基于所述纠偏数学模型，通过人工蜂群算法优化所述最优特征子集得到控制参数；并根据所述控制参数控制盾构机掘进姿态进行纠偏。2.根据权利要求1所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述纠偏轨迹曲线包括第一缓和圆弧曲线和第二缓和圆弧曲线，所述第一缓和圆曲线和第二缓和圆曲线通过反向圆弧拟合连接。3.根据权利要求2所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，步骤2中，根据盾构机最小转弯半径和隧道本身所允许的最小半径确定所述纠偏原理模型中的最小纠偏半径。4.根据权利要求3所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述盾构机最小转弯半径为盾尾间隙决定的盾构机第一最小转弯半径、铰接角度确定的盾构机第二最小转弯半径和盾构机最大行程差限制的盾构机第三最小转弯半径中的最大值。5.根据权利要求4所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述第一缓和圆弧曲线的曲率半径与所述盾构机最小转弯半径之间的差值大于所述盾构机最小转弯半径的20%。6.根据权利要求1所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述利用人工蚁群算法对预设的盾构机参数进行处理得到最优特征子集的过程包括：将所述预设的盾构机参数作为人工蚁群算法的初始数据集；对所述初始数据集作归一处理，得到标准化的盾构数据；对所述标准化的盾构数据进行筛选，得到有效盾构数据；对所述有效盾构数据进行处理，得到所述最优特征子集。7.根据权利要求6所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，根据特征间相关性和对称不确定性对所述标准化的盾构数据进行筛选得到有效盾构数据。8.根据权利要求6所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述对所述有效盾构数据进行处理得到所述最优特征子集包括：对所述有效盾构数据进行归一化处理得到信息素初始值，并根据所述信息素初始值得到蚁群算法的启发式信息；根据所述信息素初始值和启发式信息得到蚁群的特征子集；计算所述特征子集的适应度，并根据适应度得到最优特征子集。9.根据权利要求1所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法，其特征在于，所述通过人工蜂群算法优化所述最优特征子集得到控制参数的过程包括：将所述最优特征子集作为人工蜂群算法的初始种群；引入混合记忆权重因子更新所述初始种群得到新种群；构建所述新种群的约束条件，并根据所述约束条件和所述新种群得到所述控制参数。2CN112682049A权利要求书2/2页10.一种盾构掘进姿态的纠偏控制装置，其特征在于，所述纠偏控制装置包括处理器和存储器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至9中任一项所述的盾构掘进姿态的纠偏控制方法的步骤。3CN1126820