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申请/专利权人：卢靖;胡珉;高新闻;周丽

摘要：本发明揭示了一种盾构掘进环境变化实时辨识系统及方法，所述盾构掘进环境变化实时辨识系统包括数据获取模块、数据处理模块、数据特征学习模块及地质变化判别模块；数据获取模块用以获取盾构实时施工数据；数据处理模块用以根据数据获取模块获取的施工数据中提取盾构施工过程中施工掘进数据，并对获取的施工掘进数据进行数据清洗和数据处理；数据特征学习模块用以学习不同地质下盾构施工数据的数据特征，构建针对不同地质条件的判别模型；地质变化判别模块用以根据数据特征学习模块构建的判别模型判别当前盾构开挖面地质是否发生变化。本发明揭示的盾构掘进环境变化实时辨识系统及方法，可快速精确地辨识掘进环境变化情况。

主权项：1.一种盾构掘进环境变化实时辨识系统，其特征在于，所述盾构掘进环境变化实时辨识系统包括：数据获取模块，用以获取盾构实时施工数据，所述实时施工数据包括盾构掘进参数数据和隧道几何线性数据；数据处理模块，连接所述数据获取模块，用以从所述数据获取模块获取的施工数据中抽取盾构推进期间的掘进数据，并对获取的掘进数据进行数据清洗和数据处理；数据特征学习模块，连接所述数据处理模块，用以学习不同地质下盾构施工数据的数据特征，构建针对不同地质条件的判别模型；以及地质变化判别模块，连接所述数据特征学习模块，用以根据所述数据特征学习模块构建的判别模型判别所述数据获取模块获取的当前盾构开挖面地质是否发生变化；所述地质变化判别模块用以采用马氏距离计算实时施工数据在当前地质判定模型下的重构误差，以消除量纲和相关性对距离度量造成的影响；所述地质变化判别模块用以计算实时施工数据在当前地质判定模型下的重构误差，来判断开挖面地质是否与当前地质一致，如果不一致则遍历其他已知地质类型，找到与其相符的地质类型并返回该地质类型标签，如遍历所有已知地质类型仍然无法找到符合的地质类型，则返回未知地质；所述地质变化判别模块用以获取盾构实时掘进数据，通过计算实时施工数据在当前地质判定模型下的重构误差，来判断开挖面地质是否与当前地质一致，如果不一致则遍历其他已知地质类型，找到与其相符的地质类型并返回该地质类型标签，如遍历所有已知地质类型仍然无法找到符合的地质类型，则返回未知地质；1重构误差计算过程包括：假设输入掘进参数数据为xin＝x1，x2，x3...x7，经过自编码网络后的输出为xout＝{x′1，x′2，x′3...x′7}，模型训练段掘进参数数据协方差矩阵为∑，重构误差计算公式如下： 2基于动态阈值的已知地质判别过程包括：使用{DN}表示已知地质下的掘进模式模型训练数据的重构误差序列，长度为n，分别计算其平均值及相应的标准差σ； 根据统计分布理论，参数DN的阈值为定义E为t-1时地质是否一致的状态值，如果t-1时刻地质与上一时刻不一致则E＝1，否则E＝-1； 由于盾构在掘进过程中受到外界因素的干扰采集到的掘进参数有时会出现一定的波动，如果仅根据单一时刻的掘进数据进行掘进环境变化判别，会有大量的误报发生；而由于地质发生变化导致的数据异常现象通常会反复持续出现，故需要根据多个连续时间点的掘进数据来判定掘进环境变化情况；设置一个变量多点异常值λ来累积多次异常发生的情况，将变量λ设置为当前时间点距离上次数据异常点的时间t与数据异常在一定时间内发生次数的函数，即多个异常发生的时间越接近、异常发生的次数越多λ的值就越大；记λt为掘进参数在时刻t的单点异常值；λ为多点异常值，其初值为零；λ′为上一时刻的多点异常值，单点异常值λt和多点异常值λ具体更新方法如下； 其中，a为与上一次单点异常的时间间隔；当变量λ超过某个阀值时，即在一定的时间窗口内有连续发生单点异常值超过阈值的情况，即认为当前地质情况发生改变；当在k＝3且λ的值大于设定阈值时，认为开挖面地质与当前地质不同。

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