基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法及系统与流程

1.本发明属于盾构姿态控制技术领域，涉及一种盾构姿态控制方法，尤其涉及一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法及系统。


背景技术：

2.我国使用盾构起始于1950年,该设备首先被应用在修建煤矿巷道中。近几年，随着我国国民经济的飞速发展，盾构法隧道的建设里程快速增长，尤其是城市地铁隧道建设总里程已超过5000公里。未来，随着城市化进程加快、地下空间工程将持续快速发展，高效、安全的盾构法施工技术依然是地下空间开发的首选工艺。
3.盾构掘进姿态的控制效果是影响隧道施工质量的重要因素。为了实现安全高效的隧道施工，盾构机的自动程度不断提高，希望通过信息技术实现盾构机能够准确的跟踪隧道设计轴线自动推进，但是由于地下工程的周边环境的复杂性和不确定性，所以目前依然依靠人工经验进行控制，然而技术人员的经验是有限的且参差不齐，盾构姿态的控制质量无法保障，隧道施工的风险依旧存在。
4.有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的盾构掘进姿态控制方式，以便克服现有盾构掘进姿态控制方式存在的上述至少部分缺陷。


技术实现要素：

5.本发明提供一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法及系统，可解决现有方法中无法应对海量施工数据学习，不能全面考虑土质环境对纠偏轨迹与姿态控制的影响，对于姿态控制效果无法全面评估，控制方法无法自动消除偏差产生的原因，不具有可实际操作性的技术问题。
6.为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，采用如下技术方案：
7.一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制系统，所述控制系统包括：
8.数据读取模块，用以读取盾构当前施工状态下的施工参数与盾构操作数据，将数据按照固定的数据格式传输至盾构掘进轨迹规划模块中；
9.历史工程数据提取模块，用以从海量历史项目施工数据库分别提取历史工程成型隧道数据、历史工程掘进数据、历史工程盾构数据，并根据提取的数据对应构建获得成型隧道姿态目标提取器、优秀掘进区段筛选器、相似盾构分类器；
10.盾构掘进轨迹规划模块，用以根据当前工况下的施工参数获取符合当前工况要求的姿态控制全局目标，基于姿态控制全局目标和当前工况参数对盾构掘进轨迹进行规划；
11.盾构掘进轨迹优化模块，用以对所述盾构掘进轨迹规划模块输出的规划轨迹进行评价，并根据评价函数的评价结果对所规划的掘进轨迹进行优化，确定盾构姿态控制的局部目标；
12.盾构姿态控制模块，用以计算到达姿态控制目标盾构推进系统所需设定的操作参数值；基于相似盾构分类器输出的相似盾构施工数据训练获得姿态优化控制器。
13.作为本发明的一种实施方式，所述控制系统还包括：模型再训练模块，用以存储当前隧道工程中盾构掘进产生的施工数据以及用于触发运动轨迹规划器和姿态优化控制器再训练机制；分别对应存储至姿态控制缓存库、轨迹规划缓存库。
14.作为本发明的一种实施方式，所述模型再训练模块包括姿态控制缓存库、轨迹规划缓存库、模型再训练触发器；
15.姿态控制缓存库，用以存储当前施工盾构所处位置邻域土层分布情况、盾构姿态数据、盾构操作参数；盾构姿态数据、盾构操作参数与对应位置土层分布情况根据姿态优化控制器所需维度存储于姿态控制缓存库；
16.轨迹规划缓存库，用以存储当前施工工程中优秀的掘进轨迹数据和与之对应位置的土层分布情况；盾构轨迹数据与对应位置的土层分布情况根据轨迹规划器所需维度，存储于轨迹规划缓存库；
17.模型再训练触发器，用以实时对设定的触发条件进行判断，当满足再训练的条件时，对运动轨迹规划器和姿态控制器进行模型更新；这样将有效的提升控制系统对当前施工环境的适应性，有效消除控制系统的控制误差。
18.作为本发明的一种实施方式，所述数据读取模块包括盾构当前工况数据包构建模块；
19.所述盾构当前工况数据包构建模块用以构建盾构当前工况数据包；当前工况数据包包括表征盾构规格参数、盾构性能参数、盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前盾构操作参数、当前位置邻域土层分布情况的向量；
20.作为本发明的一种实施方式，所述历史工程数据提取模块包括海量历史项目施工数据库、成型隧道姿态目标提取器、优秀掘进区段筛选器模块、相似盾构分类器模块；
21.所述海量历史项目施工数据库用以存储海量历史项目施工数据；
22.所述成型隧道姿态目标提取器用以设定成型隧道初始拼装后的理想位置目标，并将其输出给姿态目标设定器，作为盾构姿态控制目标设定的考虑因素；所述成型隧道姿态目标提取器用以将历史工程成型隧道姿态数据以及隧道设计轴线坐标、盾构姿态数据作为数据驱动模型的输入，输出隧道管片初始拼装后的理想空间坐标；
23.所述优秀掘进区段筛选器用以筛选历史隧道工程中的优秀掘进区段，用于构建运动轨迹规划器；所述优秀掘进区段筛选器用以根据历史施工过程中盾构姿态的偏差大小、盾构掘进对土体的扰动情况、盾构行驶轨迹的平滑度、各工况或地区要求的施工标准作为优秀掘进区段筛选器考虑的约束因素，抽取符合各约束因素的区段作为历史隧道工程中的优秀掘进区段；
24.所述相似盾构分类器，用以寻找在某种工况下具有相似规格、液压性能、推力—盾构姿态变化关系的盾构施工数据，用于构建姿态优化控制器；所述相似盾构分类器用以将盾构规格参数、性能参数、对应历史工程土层分布情况、对应推力—盾构姿态变化数据作为分类器的，使用数据驱动的方法构建相似盾构分类器。
25.作为本发明的一种实施方式，所述盾构掘进轨迹规划模块包括姿态目标设定器、运动轨迹规划器；
26.所述姿态控制目标设定器用于设定盾构切口水平和高程最终理想控制目标定义，并其输出给运动目标规划器，作为其规划的目标；所述姿态控制目标设定器用以将隧道管
片初始拼装后的理想空间坐标、隧道设计轴线数据、盾构所处位置对应邻域的土层分布情况作为输入，盾构姿态理想控制目标作为输出，使用数据驱动方法构建盾构姿态控制目标设定器；
27.所述运动轨迹规划器用以规划盾构到达空间某目标的掘进轨迹；所述运动轨迹规划器用以根据优秀掘进区段所对应的施工数据，将管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前位置邻域土层分布情况、当前状态下的盾构姿态作为输入，下一状态盾构姿态数据作为输出，使用数据驱动的方法建立运动轨迹规划器。
28.作为本发明的一种实施方式，所述盾构掘进轨迹优化模块包括轨迹目标优化器；
29.所述轨迹目标优化器用以根据盾构在当前工况下的运动性能，优化盾构的掘进轨迹；所述轨迹目标优化器用以获取目标姿态与当前盾构姿态之间进行空间曲线拟合后的数据，对形成的运动轨迹进行评价；当其评价打分结果低于设定阈值时对推荐目标的邻域进行搜索优化，更新盾构切口与盾尾的姿态控制目标，进一步优化盾构到达某空间目标的掘进轨迹。
30.作为本发明的一种实施方式，所述盾构姿态控制模块包括姿态优化控制器；
31.所述姿态优化控制器用以将当前状态下盾构姿态数据、下一状态对应的盾构目标姿态、盾构所处位置邻域的地质数据作为输入，同类盾构的推进操作参数作为输出，使用数据驱动的方法构建姿态优化控制器；所述姿态优化控制器用以获取姿态控制目标，工况数据包中的盾构所处位置对应邻域的地质情况、当前盾构操作参数、当前盾构姿态、盾构规格参数、盾构性能参数，获取盾构到达目标姿态所需执行的操作参数；将操作参数传入盾构机plc对应的存储器中，执行实现盾构自动推进。
32.作为本发明的一种实施方式，所述轨迹目标优化器考虑其评价函数考虑给定局部目标后形成纠偏轨迹的平顺性、切口偏离程度、盾尾偏离程度、姿态角变化量、转弯曲率，评价函数为：
33.c
total
(s)＝c
smoth
(s) c
incision
(s) c
tail
(s) c
changdir
(s) c
curvature
(s)
34.c
total
为轨迹的代价函数值；
35.c
smoth
为轨迹平顺性描述；盾构在水平面、竖直面轨迹的各点处的一阶导数平方和、二阶导数平方和；
36.c
smoth
(s)＝k1δβ(s
′
) k2v(s
″
)
37.其中，δβ为水平面和竖直面轨迹切线与盾构掘进方向的夹角；v为盾构掘进前设置的速度给定，掘进速度越大对轨迹的平顺性要求越高；c
incision
(s)为切口轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
tail
(s)为盾尾轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
curvature
(s)为两平面轨迹各点处的曲率值。
38.一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法，所述控制方法包括：
39.(1)基于历史工程成型隧道数据构建成型隧道目标提取器、姿态目标设定器；其中，结合隧道设计轴线数据、盾构姿态变化轨迹构建成型隧道姿态目标提取器，用于自动提取各施工段盾构姿态的理想控制目标；根据盾构姿态理想控制目标、隧道设计轴线数据、结合盾构所处位置对应邻域的土层分布情况使用数据驱动方法构建姿态控制目标设定器；
40.(2)基于历史工程掘进数据构建优秀掘进区段筛选器、运动轨迹规划器；其中，根据历史施工过程中盾构姿态的偏差大小、盾构掘进对土层的扰动情况、盾构行驶轨迹的平
滑度作为优秀掘进区段筛选器考虑的约束因素；针对筛选出的优秀掘进区段掘进数据，根据其中盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据，使用数据驱动的方法建立运动轨迹规划器；
41.(3)基于历史工程中的盾构数据构建相似盾构分类器、姿态优化控制器；其中，根据盾构规格参数、性能参数使用数据驱动的方法构建相似盾构分类器；根据同类盾构的推进操作参数、盾构姿态变化数据、盾构所处位置对应邻域的地质情况使用数据驱动的方法构建姿态优化控制器；
42.(4)构建盾构当前工况数据包，包括表征盾构规格参数、盾构性能参数、盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前盾构操作参数、当前土层分布情况的向量；
43.(5)将当前工况数据包中盾构所处的土层分布情况、设计轴线数据输入姿态控制目标设定器获取当前工况下的控制目标；
44.(6)将控制目标、设计轴线信息、盾构当前姿态信息、管片姿态信息、盾尾间隙信息输入运动轨迹规划器，获取在下一施工单元的目标姿态；
45.(7)将目标姿态与当前盾构姿态之间进行空间曲线拟合，输入轨迹目标优化器，对形成的运动轨迹进行打分；当其评价打分结果低于设定阈值时对推荐目标的邻域进行搜索优化，计算最终的姿态控制目标；
46.(8)将计算出的姿态控制目标，工况数据包中的盾构所处位置对应邻域的地质情况、当前盾构操作参数、当前盾构姿态、盾构规格参数、盾构性能参数输入姿态优化控制器，获取盾构到达目标姿态所需执行的操作参数；
47.(9)将操作参数传入盾构机plc对应的存储器中，执行实现盾构自动推进；
48.(10)盾构姿态的实际控制效果与对应位置的周围施工环境信息根据姿态控制器和轨迹规划器所需维度，分别存储于姿态控制缓存库和轨迹规划缓存库；模型再训练触发器会实时对触发条件进行判断，当满足再训练的条件时，对运动轨迹规划器和姿态控制器进行模型更新；提升控制系统对当前施工环境的适应性，消除控制系统的控制误差。
49.本发明的有益效果在于：本发明提出的基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法及系统，针对轨迹规划问题和盾构姿态控制问题提供了适用于各种数据驱动技术的盾构姿态控制的方法框架。本发明可有效地利用海量级的历史施工数据，将盾构掘进姿态自动控制问题分解为姿态控制目标设定、运动轨迹规划、姿态控制三个子问题，各单元串并联融合，清晰、有效的解决了盾构纠偏自动控制问题。同时，本发明可快速的训练出高准确度的轨迹规划模型与姿态控制模型，提升轨迹规划模型的计算结果的合理性，提高了姿态控制模型控制效果的精确度。
50.本发明框架中包括轨迹目标优化器，对轨迹规划模型的结果进行了评估与搜索优化，有效的防止数据驱动模型陷入局部优化导致目标姿态不合理。此外，随着盾构在某工程上的应用，此框架将盾构推进不断产生的新数据分别存入对应的缓存库中，并在满足一定条件下对数据驱动模型进行在线更新，具有自主深度学习的能力，可不断提升系统对当前工程的适应性。
附图说明
51.图1为本发明一实施例中基于数据驱动的盾构姿态自动控制系统的组成示意图。
52.图2为本发明一实施例中盾构周围的土层分布情况示意图。
具体实施方式
53.下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
54.为了进一步理解本发明，下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，而不是对本发明权利要求的限制。
55.该部分的描述只针对几个典型的实施例，本发明并不仅局限于实施例描述的范围。相同或相近的现有技术手段与实施例中的一些技术特征进行相互替换也在本发明描述和保护的范围内。
56.说明书中各个实施例中的步骤的表述只是为了方便说明，本技术的实现方式不受步骤实现的顺序限制。说明书中的“连接”既包含直接连接，也包含间接连接。
57.本发明揭示了一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制系统，图1为本发明一实施例中基于数据驱动的盾构姿态自动控制系统的组成示意图；请参阅图1，所述控制系统包括：数据读取模块1、历史工程数据提取模块2、盾构掘进轨迹规划模块3、盾构掘进轨迹优化模块4及盾构姿态控制模块5。
58.数据读取模块1用以读取盾构当前施工状态下的施工参数与盾构操作数据，将数据按照固定的数据格式传输至盾构掘进轨迹规划模块3中。
59.历史工程数据提取模块2用以从海量历史项目施工数据库分别提取历史工程成型隧道数据、历史工程掘进数据、历史工程盾构数据，并根据提取的数据对应构建获得成型隧道姿态目标提取器、优秀掘进区段筛选器、相似盾构分类器。
60.盾构掘进轨迹规划模块3用以根据当前工况下的施工参数获取符合当前工况要求的姿态控制全局目标，基于姿态控制全局目标和当前工况参数对盾构掘进轨迹进行规划。
61.盾构掘进轨迹优化模块4用以对所述盾构掘进轨迹规划模块输出的规划轨迹进行评价，并根据评价函数的评价结果对所规划的掘进轨迹进行优化，确定盾构姿态控制的局部目标。
62.盾构姿态控制模块5用以计算到达姿态控制目标盾构推进系统所需设定的操作参数值；基于相似盾构分类器输出的相似盾构施工数据训练获得姿态优化控制器。
63.在本发明的一实施例中，所述控制系统还包括：模型再训练模块6，用以存储当前隧道工程中盾构掘进产生的施工数据以及用于触发运动轨迹规划器和姿态优化控制器再训练机制；分别对应存储至姿态控制缓存库、轨迹规划缓存库。
64.在本发明的一实施例中，所述数据读取模块1包括盾构当前工况数据包构建模块101；所述盾构当前工况数据包构建模块101用以构建盾构当前工况数据包；当前工况数据包可以包括表征盾构规格参数、盾构性能参数、盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前盾构操作参数、当前位置邻域土层分布情况的向量。在一实施例中，盾构当前工况数据包构建模块101用以获取盾构当前所处的工况数据、盾构各类操作参数、状态数据，并将其整合为各控制器所需的数据格式，逐次传入各控制模块中。
65.在本发明的一实施例中，所述历史工程数据提取模块2包括海量历史项目施工数据库201、成型隧道姿态目标提取器202、优秀掘进区段筛选器模块203、相似盾构分类器模块204。
66.所述海量历史项目施工数据库201用以存储海量历史项目施工数据。
67.所述成型隧道姿态目标提取器202用以设定成型隧道初始拼装后的理想位置目标，并将其输出给姿态目标设定器，作为盾构姿态控制目标设定的考虑因素(在一实施例中，所述成型隧道目标提取器202在提取过程中考虑隧道成型数据、隧道设计轴线数据、盾构姿态变化轨迹)；所述成型隧道姿态目标提取器202用以将历史工程成型隧道姿态数据以及隧道设计轴线坐标、盾构姿态数据作为数据驱动模型的输入，输出隧道管片初始拼装后的理想空间坐标。
68.所述优秀掘进区段筛选器203用以筛选历史隧道工程中的优秀掘进区段，用于构建运动轨迹规划器；所述优秀掘进区段筛选器203用以根据历史施工过程中盾构姿态的偏差大小、盾构掘进对土体的扰动情况、盾构行驶轨迹的平滑度、各工况或地区要求的施工标准作为优秀掘进区段筛选器考虑的约束因素，抽取符合各约束因素的区段作为历史隧道工程中的优秀掘进区段。
69.所述相似盾构分类器204用以寻找在某种工况下具有相似规格、液压性能、推力—盾构姿态变化关系的盾构施工数据，用于构建姿态优化控制器；所述相似盾构分类器204用以将盾构规格参数、性能参数、对应历史工程土层分布情况、对应推力—盾构姿态变化数据作为分类器的，使用数据驱动的方法构建相似盾构分类器。在一实施例中，考虑盾构规格参数、性能参数，使用数据驱动的方法构建相似盾构分类器204。
70.在本发明的一实施例中，所述盾构掘进轨迹规划模块3包括姿态目标设定器301、运动轨迹规划器302。
71.所述姿态控制目标设定器301用于设定盾构切口水平和高程最终理想控制目标定义，并其输出给运动目标规划器，作为其规划的目标；在一实施例中，将隧道管片初始拼装后的理想空间坐标、隧道设计轴线数据、盾构所处位置对应邻域的土层分布情况作为输入，盾构姿态理想控制目标作为输出，使用数据驱动方法构建盾构姿态控制目标设定器。在一实施例中，考虑盾构姿态理想控制目标、隧道设计轴线数据、结合盾构所处位置对应邻域的地质情况使用数据驱动的方法建立姿态控制目标设定器301。
72.所述运动轨迹规划器302用以规划盾构到达空间某目标的掘进轨迹。所述运动轨迹规划器302用以根据优秀掘进区段所对应的施工数据，将管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前位置邻域土层分布情况、当前状态下的盾构姿态作为输入，下一状态盾构姿态数据作为输出，使用数据驱动的方法建立运动轨迹规划器。在一实施例中，基于优秀掘进区段掘进数据，考虑盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据使用数据驱动的方法建立运动轨迹规划器302。
73.在本发明的一实施例中，所述盾构掘进轨迹优化模块4包括轨迹目标优化器401；所述轨迹目标优化器401用以根据盾构在当前工况下的运动性能，优化盾构的掘进轨迹。所述轨迹目标优化器401用以获取目标姿态与当前盾构姿态之间进行空间曲线拟合后的数据，对形成的运动轨迹进行评价；当其评价打分结果低于设定阈值时对推荐目标的邻域进行搜索优化，更新盾构切口与盾尾的姿态控制目标，进一步优化盾构到达某空间目标的掘
进轨迹。
74.在一实施例中，所述轨迹目标优化器401考虑其评价函数考虑给定局部目标后形成纠偏轨迹的平顺性、切口偏离程度、盾尾偏离程度、姿态角变化量、转弯曲率，评价函数为：
75.c
total
(s)＝c
smoth
(s) c
incision
(s) c
tail
(s) c
changdir
(s) c
curvature
(s)
76.c
total
为轨迹的代价函数值；c
smoth
为轨迹平顺性描述；盾构在水平面、竖直面轨迹的各点处的一阶导数平方和、二阶导数平方和；
77.c
smoth
(s)＝k1δβ(s
′
) k2v(s
″
)
78.其中，δβ为水平面和竖直面轨迹切线与盾构掘进方向的夹角；v为盾构掘进前设置的速度给定，掘进速度越大对轨迹的平顺性要求越高；c
incision
(s)为切口轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
tail
(s)为盾尾轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
curvature
(s)为两平面轨迹各点处的曲率值。
79.在本发明的一实施例中，所述盾构姿态控制模块5包括姿态优化控制器501；所述姿态优化控制器501用以将当前状态下盾构姿态数据、下一状态对应的盾构目标姿态、盾构所处位置邻域的地质数据作为输入，同类盾构的推进操作参数作为输出，使用数据驱动的方法构建姿态优化控制器。所述姿态优化控制器501用以获取姿态控制目标，工况数据包中的盾构所处位置对应邻域的地质情况、当前盾构操作参数、当前盾构姿态、盾构规格参数、盾构性能参数，获取盾构到达目标姿态所需执行的操作参数；将操作参数传入盾构机plc对应的存储器中，执行实现盾构自动推进。
80.在本发明的一实施例中，所述模型再训练模块6包括姿态控制缓存库601、轨迹规划缓存库602、模型再训练触发器603。
81.姿态控制缓存库601用以存储当前施工盾构所处位置邻域土层分布情况、盾构姿态数据、盾构操作参数；盾构姿态数据、盾构操作参数与对应位置土层分布情况根据姿态优化控制器所需维度存储于姿态控制缓存库。轨迹规划缓存库602用以存储当前施工工程中优秀的掘进轨迹数据和与之对应位置的土层分布情况；盾构轨迹数据与对应位置的土层分布情况根据轨迹规划器所需维度，存储于轨迹规划缓存库。模型再训练触发器603用以实时对设定的触发条件进行判断，当满足再训练的条件时，对运动轨迹规划器和姿态控制器进行再训练并进行模型更新；这样将有效的提升控制系统对当前施工环境的适应性，有效消除控制系统的控制误差。
82.在一实施例中，所述姿态控制缓存库601存储盾构姿态调整过程中的盾构操作参数数据、姿态变化数据、周围土层情况；所述轨迹规划缓存库602存储盾构姿态变化数据、管片姿态数据、盾尾间隙、周围土层情况；所述存储数据维度与姿态控制模型和轨迹规划模型所需维度对应保持一致。所述模型再训练触发器603在系统运行情况到达模型再训练条件时，触发模型进行再训练并进行模型更新。
83.本发明还揭示一种基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法；请参阅图1，在本发明的一实施例中，本发明盾构姿态自动控制方法包括如下步骤：
84.【步骤s1】基于历史工程成型隧道数据构建成型隧道目标提取器、姿态目标设定器。其中，结合隧道设计轴线数据、盾构姿态变化轨迹构建成型隧道姿态目标提取器，用于自动提取各施工段盾构姿态的理想控制目标。
85.此具体实施方案中使用下式，计算成型隧道的姿态目标：
86.gi＝ai ti oi87.其中，i为第i环；g为水平或高程方向的姿态控制目标；a为隧道设计轴线在水平或高程方向上的空间位置；t为隧道掘进阶段，盾构在水平或高程方向上的偏差量；o为隧道成型后管片在水平或高程方向上的偏移量。
88.根据盾构姿态理想控制目标、隧道设计轴线数据、结合盾构所处位置对应邻域的地质情况使用神经网络构建姿态控制目标设定器。
89.基于历史工程掘进数据构建优秀掘进区段筛选器、运动轨迹规划器。其中，根据历史施工过程中盾构姿态的偏差大小、盾构掘进对土体的扰动情况、盾构行驶轨迹的平滑度作为优秀掘进区段筛选器考虑的约束因素。针对筛选出的优秀掘进区段掘进数据，根据其中盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据，使用长短期记忆网络(lstm)建立运动轨迹规划器。
90.基于历史工程中的盾构数据构建相似盾构分类器、姿态优化控制器。其中，根据盾构规格参数、性能参数使用数据驱动的方法构建相似盾构分类器。根据同类盾构的推进操作参数、盾构姿态变化数据、盾构所处位置对应邻域的地质情况使用bp神经网络构建姿态优化控制器。
91.在此具体实施方案中，对相关信息的的设定如下：
92.隧道设计轴线信息可以为设计轴线空间坐标每环变化量；
93.盾构姿态可以为切口水平偏差、盾尾水平偏差、切口高程偏差、盾尾高程偏差、坡度角、偏转角；
94.图2为本发明一实施例中盾构周围的土层分布情况示意图；请参阅图2，在本发明的一实施例中，盾构周围的土层分布情况为其中(m1,m2,
…
mk)c为第c层土的相关土质参数，土质参数为土体重度、天然含水量、内摩擦角、粘聚力，rc代表第c层土在当前位置所占比例，土体区域范围为包含当前盾体位置的正方体，如图2所示。
95.其中，管片姿态数据用于描述最新拼装管片的空间信息，为管片中心高程偏差、管片中心水平偏差、管片上下超前量、管片左右超前量。
96.盾构规格参数盾构(s1,s2,
…
si)为盾体长度、千斤顶长度、刀盘直径、盾体形状；盾构性能参数(p1,p2,
…
pj)为刀盘最大扭矩、千斤顶最大推力、最小转弯半径。
97.根据国家《盾构法隧道施工及验收规范(gb 50446-2017)》将优秀掘进区段的切口和盾尾偏差范围设置在
±
100mm内。
98.盾构对土体的扰动情况为沉降监测点的单次沉降量，累积沉降计量进行综合表示，在此方案中使用的计算方法为：
99.s
cal
＝(k1s
singal
k2s
total
)
×
δα
×
δβ
100.式中，s
cal
为盾构对土体扰动大小，s
singal
为盾构对应区域中测点的单次沉降值，s
total
为盾构对应区域中测点的累积沉降值，δα为盾构此段俯仰角的变化量，δβ为盾构此段偏转角的变化量。k1、k2可根据施工现场控制重点进行设置；在一实施例中，建议对k1、k2进行如下设定：k1＝0.5，k2＝0.5。
101.盾构行驶轨迹的平滑度根据切口和盾尾在水平和竖直面上的行驶轨迹的平滑度进行综合表示，此方案中使用的计算方法为：
102.f
cal
＝k1(fh″
f
t
″
)
hor
k2(fh″
f
t
″
)
ver
103.式中，f
cal
为盾构行驶轨迹某位置的平滑度，fh为切口行驶轨迹某位置的二次导数，f
t
为盾尾行驶轨迹某位置的二次导数，
hor
为水平面上的行驶轨迹，
ver
为竖直面上的行驶轨迹。k1、k2可根据施工现场控制重点进行设置；在一实施例中，建议对k1、k2进行如下设定：k1＝0.5k2＝0.5。
104.【步骤s2】构建盾构当前工况数据包，含有表征盾构规格参数、盾构性能参数、盾构姿态数据、管片姿态数据、盾尾间隙数据、设计轴线数据、当前盾构操作参数、当前土层分布情况的向量。
105.此实施方案中当前盾构操作参数选取为各分区的千斤顶油压阀门开度。
106.【步骤s3】将当前工况数据包中盾构所处的土层分布情况、设计轴线数据输入姿态控制目标设定器获取当前工况下的控制目标。
107.【步骤s4】将控制目标、设计轴线信息、盾构当前姿态信息、管片姿态信息、盾尾间隙信息输入运动轨迹规划器，获取在下一环的目标姿态。
108.【步骤s5】将目标姿态与当前盾构姿态之间进行空间曲线拟合，输入轨迹目标优化器，对形成的运动轨迹进行打分。当其评价打分结果低于设定阈值时对推荐目标的邻域进行搜索优化，计算最终的姿态控制目标。
109.轨迹目标优化器，其评价函数考虑给定姿态目标后形成纠偏轨迹的平顺性、切口偏离程度、盾尾偏离程度、姿态角变化量、转弯曲率。轨迹评价函数为：
110.c
total
(s)＝c
smoth
(s) c
incision
(s) c
tail
(s) c
changdir
(s) c
curvature
(s)
111.c
total
为轨迹的代价函数值；c
smoth
为轨迹平顺性描述；盾构在水平面、竖直面轨迹的各点处的一阶导数平方和、二阶导数平方和；
112.c
smoth
(s)＝k1δβ(s
′
) k2v(s
″
)
113.δβ为水平面和竖直面轨迹切线与盾构掘进方向的夹角；v为盾构掘进前设置的速度给定，掘进速度越大对轨迹的平顺性要求越高；c
incision
(s)为切口轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
tail
(s)为盾尾轨迹在各点处与设计轨迹的相对距离平方和；c
curvature
(s)为两平面轨迹各点处的曲率值。
114.【步骤s6】将计算出的姿态控制目标，工况数据包中的盾构所处位置对应邻域的地质情况、当前盾构操作参数、当前盾构姿态、盾构规格参数、盾构性能参数输入姿态优化控制器，获取盾构到达目标姿态所需执行的操作参数。
115.【步骤s7】将操作参数传入盾构机plc对应的存储器中，执行实现盾构自动推进。
116.【步骤s8】盾构姿态的实际控制效果与对应位置的周围施工环境信息根据姿态控制器和轨迹规划器所需维度，分别存储于姿态控制缓存库和轨迹规划缓存库。模型再训练触发器会实时对触发条件进行判断，当满足再训练的条件时，对运动轨迹规划器和姿态控制器进行模型更新。这样将有效的提升控制系统对当前施工环境的适应性，有效消除控制系统的控制误差。
117.【步骤s9】随着盾构在当前项目中的不断推进，不断产生新的施工数据。其中盾构姿态数据与对应位置的周围施工环境信息存储于轨迹规划缓存库，盾构操作参数与对应位
置的周围施工环境信息存储于姿态控制缓存库。
118.【步骤s10】将系统对盾构姿态的控制效果作为再训练触发条件，系统实时对触发条件进行判断，当控制精度低于阈值n时，对运动轨迹规划器和姿态控制器进行模型更新。随着盾构的不断推进，将有效的提升控制系统对当前施工环境的适应性，消除控制系统的控制误差。
119.综上所述，本发明提出的基于数据驱动的盾构姿态自动控制方法及系统，针对轨迹规划问题和盾构姿态控制问题提供了适用于各种数据驱动技术的盾构姿态控制的方法框架。本发明可有效地利用海量级的历史施工数据，将盾构掘进姿态自动控制问题分解为姿态控制目标设定、运动轨迹规划、姿态控制三个子问题，各单元串并联融合，清晰、有效的解决了盾构纠偏自动控制问题。同时，本发明可快速的训练出高准确度的轨迹规划模型与姿态控制模型，提升轨迹规划模型的计算结果的合理性，提高了姿态控制模型控制效果的精确度。
120.本发明框架中包括轨迹目标优化器，对轨迹规划模型的结果进行了评估与搜索优化，有效的防止数据驱动模型陷入局部优化导致目标姿态不合理。此外，随着盾构在某工程上的应用，此框架将盾构推进不断产生的新数据分别存入对应的缓存库中，并在满足一定条件下对数据驱动模型进行在线更新，具有自主深度学习的能力，可不断提升系统对当前工程的适应性。
121.需要注意的是，本技术可在软件和/或软件与硬件的组合体中被实施；例如，可采用专用集成电路(asic)、通用目的计算机或任何其他类似硬件设备来实现。在一些实施例中，本技术的软件程序可以通过处理器执行以实现上文步骤或功能。同样地，本技术的软件程序(包括相关的数据结构)可以被存储到计算机可读记录介质中；例如，ram存储器，磁或光驱动器或软磁盘及类似设备。另外，本技术的一些步骤或功能可采用硬件来实现；例如，作为与处理器配合从而执行各个步骤或功能的电路。
122.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
123.这里本发明的描述和应用是说明性的，并非想将本发明的范围限制在上述实施例中。实施例中所涉及的效果或优点可因多种因素干扰而可能不能在实施例中体现，对于效果或优点的描述不用于对实施例进行限制。这里所披露的实施例的变形和改变是可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说实施例的替换和等效的各种部件是公知的。本领域技术人员应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现。在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。