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现代隧道技术 2022, Vol. 59 Issue (4) :81-89    DOI:
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基于深度迁移学习的TBM纠偏调向控制研究
 
(中国铁建重工集团股份有限公司,长沙 410100)
Study on TBM Deviation Correction and Direction Control Based on the Deep Transfer Learning (DTL)
 
(China Railway Construction Heavy Industry Corporation Limited, Changsha 410100)
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文章导读  
摘要 全断面硬岩隧道掘进机(TBM)在掘进过程中,会受到自重、地质条件、人为因素等影响,导致掘进姿态发生变化,偏离目标轴线,需要通过纠偏调向使其回到目标轨迹上,以保证施工质量。提出了一种基于深度迁移学习的TBM纠偏调向控制方法,先采用深度迁移学习神经网络建立TBM纠偏调向参数预测模型,再通过分析TBM纠偏调向位姿模型,结合最大边刀移动量与最小转弯半径规划纠偏轨迹。工程验证效果表明:基于深度迁移学习的TBM纠偏调向参数预测模型具备更高的控制精度,能将TBM姿态与目标轴线偏差约束在±20 mm以内,洞壁更光滑,提高了隧道施工质量;基于最大边刀移动量与最小转弯半径规划纠偏轨迹,纠偏调向过程更可控,避免了因调节过度造成的刀具和刀盘损坏,同时减小了TBM卡机的风险。
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侯昆洲
关键词TBM   纠偏调向控制   深度迁移学习   LSTM神经网络   轨迹规划     
Abstract: The full-section hard rock tunnel boring machine (TBM) is affected by different factors during tunneling, such as deadweight, geological conditions and human factors, resulting in a change in the tunneling posture and a deviation from the target axis, so derivation correction and direction adjustment to the target trajectory are required to ensure the quality of construction. A DTL-based TBM derivation correction and direction control method was put forward in this paper, i.e. the DTL neural network was used to build a parameter prediction model for TBM derivation correction and direction control, and then the TBM derivation correction and direction control position and posture model were analyzed to plan the derivation correction trajectory in combination with the maximum amount of movement of edge cutter and the minimum turning radius. The engineering verification results showed that the DTL-based parameter prediction model for TBM derivation correction and direction control model had a higher control accuracy which could confine the difference between TBM posture and target axis within ±20 mm, and the surface of tunnel walls was smoother, improving the quality of tunnel construction; the derivation correction trajectory was planned based on the maximum amount of movement of edge cutter and the minimum turning radius, and the derivation correction process was more controllable to avoid cutters and cutterhead from being damaged due to over-ad?justment and also reduce the risks of TBM jamming.
KeywordsTBM,   Derivation correction and direction control,   Deep transfer learning (DTL),   LSTM neural network,   Trajectory planning     
基金资助:中国铁建重工集团股份有限公司2020年度科技研发项目(YF2020044).
作者简介: 侯昆洲(1985-),男,硕士,高级工程师,主要从事全断面隧道掘进机(TBM)电气系统研究与设计工作,E-mail: houkunzhou@crchi.com.
引用本文:   
侯昆洲 .基于深度迁移学习的TBM纠偏调向控制研究[J]  现代隧道技术, 2022,V59(4): 81-89
HOU Kunzhou .Study on TBM Deviation Correction and Direction Control Based on the Deep Transfer Learning (DTL)[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2022,V59(4): 81-89
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2022/V59/I4/81
 
没有本文参考文献
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