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龙图腾网获悉中交二公局第四工程有限公司申请的专利一种TBM盾构过程自动化调节方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121138904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511695054.9，技术领域涉及：E21D9/093；该发明授权一种TBM盾构过程自动化调节方法及系统是由杨关飞;刘东明;丁长顺;孙加良;朱辉国;胥海洋;霍光设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TBM盾构过程自动化调节方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道掘进装备智能化控制技术领域，更具体地说，涉及一种TBM盾构过程自动化调节方法及系统，用于解决现有技术不能构建以地质状态为根因的动态因果知识图谱，无法融合贝叶斯结构学习、模型无关元学习、层次强化学习与多目标博弈机制，难以实现对“地质‑设备‑控制”耦合关系的可解释建模与自适应决策；本发明通过构建以地质状态为根因的动态因果知识图谱，融合贝叶斯结构学习、模型无关元学习、层次强化学习与多目标博弈机制，实现对“地质‑设备‑控制”耦合关系的可解释建模与自适应决策，能够在线捕捉地质演化引起的因果变化，支持策略快速迁移与分层动作生成，输出符合工程优先级的精准控制指令。

本发明授权一种TBM盾构过程自动化调节方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种TBM盾构过程自动化调节方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：接收盾构掘进过程中的原始参数，对盾构掘进过程中的原始参数进行预处理，输出经预处理后的原始参数时间序列； 步骤二：基于经预处理后的原始参数时间序列，构建以地质状态表征为根因变量的因果知识图谱，基于贝叶斯结构学习对因果知识图谱的结构进行动态调整，结合模型无关元学习机制、层次强化学习及多目标博弈生成自适应决策策略； 所述步骤二中基于经预处理后的原始参数时间序列构建以地质状态表征为根因变量的因果知识图谱的过程包括： 获取一段经预处理后的原始参数时间序列，计算对应的地质状态变量时间序列，将地层强度、地层稳定性、掘进阻力等级、地质硬度指数标记为外生变量，将土仓压力、总推进力、刀盘扭矩、盾体俯仰角、推进速度、刀盘电机电流、螺旋机出土流量标记为内生变量，将外生变量与内生变量的时间序列合并为当前片段的观测数据集； 对观测数据集中任意两个变量，遍历所有可能的条件变量子集，执行条件独立性检验，若任意两个变量在某一条件变量子集下被判定为条件独立，则在变量图中移除这两个变量之间的连接边，完成全部条件独立性检验后，形成无向图； 遍历无向图中的所有三元组结构，若某一三元组中两个变量分别与第三个变量相连，但这两个变量之间无连接边，则将两条边定向为指向第三个变量，在已有有向边的基础上，重复执行以下两项操作，直至变量图中不再新增有向边； 输出当前时间片段对应的局部因果图，重复以上全部操作，依次处理经预处理后的原始参数时间序列中的每一个时间片段，将所有局部因果图合并，生成完整的因果知识图谱； 步骤三：融合主轴姿态、地层曲率与环向支护应力场，构建耦合控制模型，采用策略-执行双层架构，结合模糊预测、自适应闭环与强化学习，进行姿态轨迹规划并执行多模式支护切换； 所述步骤三中融合主轴姿态、地层曲率与环向支护应力场，构建耦合控制模型的过程包括： 获取盾构机位姿传感器数据，从位姿传感器数据中提取主轴姿态角，获取管片内环向应力传感器数据，从应力传感器数据中提取与主轴姿态关联的环向支护应力分量，获取掘进轨迹的垂直位移序列与对应轴向坐标序列，计算垂直位移对轴向坐标的二阶导数，输出地层曲率，获取当前控制输入，将主轴姿态角、环向支护应力分量、地层曲率与当前控制输入至耦合演化计算单元，在耦合演化计算单元中，计算下一时刻状态，输出主轴姿态角的下一时刻预测值，输出环向支护应力分量的下一时刻预测值； 步骤四：基于模糊PID控制结构，对推进速度、刀盘转速及螺旋机转速进行实时闭环调节，响应决策策略输出的多变量控制指令； 步骤五：基于连续对齐原始参数、控制指令与执行偏差，实时监测系统运行状态，识别数据异常、指令冲突或跟踪失稳，通过多源冗余信息触发容错机制。

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