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摘要：本发明提供了一种TBM主机振动异常自适应判别方法及TBM，属于盾构设备检测技术领域。从TBM的历史数据中提取振动特征和掘进特征，将时间上相互对应的振动特征和掘进特征合并，得到多源数据特征；对多源数据特征进行围岩类别划分，将不同围岩类别、不同监测部位处设定百分位数的振动特征作为判断TBM振动异常的阈值；在TBM掘进时实时采集掘进数据和不同监测部位处的振动数据，进而判断当前TBM掘进时遇到的岩体的围岩类别，若当前监测位置处的振动特征大于对应的判别阈值，则该监测位置处振动异常。采用本发明，可以实现在TBM掘进时，根据围岩变化实时调整振动异常判别的阈值，并以此做出相应的判断，降低TBM主机振动异常误报、漏报等问题发生的可能。
主权项：1.一种TBM主机振动异常自适应判别方法，其特征在于，包括如下步骤；1获取TBM历史数据，所述TBM历史数据包括历史掘进数据和若干监测位置处的历史振动数据；2从历史振动数据中提取反映对应监测位置处振动特性的振动特征，还从历史掘进数据中提取反映掘进特性的掘进特征，将时间上相互对应的振动特征和掘进特征合并，形成多源数据特征；3采用聚类判别方法，根据多源数据特征进行围岩类别划分，得到若干组围岩类别；4从不同围岩类别的多源数据特征中提取不同监测位置处的振动特征，将不同围岩类别、不同监测位置处的振动特征的设定百分位数作为判断TBM在对应围岩类别、对应监测位置处振动是否异常的判别阈值；5获取TBM掘进时的实时掘进数据和不同监测位置处的实时振动数据，提取实时振动数据的振动特征和实时掘进数据的掘进特征进行合并，得到实时多源数据特征，根据不同围岩类别的多源数据特征对实时多源数据特征进行判断，得出TBM掘进时的围岩类别，在该围岩类别下，若当前监测位置处的振动特征大于对应围岩类别、对应监测位置处的判别阈值，则该监测位置处振动异常。
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百度查询： 中铁工程装备集团有限公司 一种TBM主机振动异常自适应判别方法及TBM
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