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工程设计学报
工程设计学报  2022, Vol. 29 Issue (3): 286-292    DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2022.00.033
设计理论与方法     
基于互信息与支持向量回归的盾构掘进载荷预测方法研究
周皓(),刘尚林,杨凯弘,周思阳,张茜()
天津大学 机械工程学院，天津 300350
Research on prediction method of driving load of shield machine based on mutual information and support vector regression
Hao ZHOU(),Shang-lin LIU,Kai-hong YANG,Si-yang ZHOU,Qian ZHANG()
School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China
 全文: PDF(1446 KB)   HTML
摘要：

掘进载荷是盾构施工中的重要控制量，直接关系着施工安全与效率。通过对掘进载荷影响因素的分析，建立了一种基于工程实测数据分析的掘进载荷特征选择及预测方法。首先，对工程实测数据进行极值归一化预处理，以降低不同参数间量纲和量级的差异产生的支配性影响；其次，通过参数分析和基于互信息的特征选择选取主要的影响参数作为输入；最后，通过支持向量回归（support vector regression，SVR）建立掘进载荷的预测模型，并结合天津地铁9号线盾构施工工程案例检验其预测表现。结果表明，所建立的掘进载荷预测方法能够在工程实测数据包含的众多影响参数中筛选出少量关键特征，实现对掘进载荷的合理预测。研究结果可以为盾构掘进参数的调控提供参考，也为具有众多参数的工程实测数据的分析提供一种思路。
关键词： 盾构;  工程实测数据;  掘进载荷;  特征选择;  支持向量回归    
Abstract:

driving load is an important control parameter in shield construction, which is directly related to construction safety and efficiency. Through the analysis of influencing factors of driving load, a feature selection and prediction method of driving load based on the analysis of engineering measured data was established. Firstly, the engineering measured data were extreme valuenormalized and preprocessed to reduce the dominant influence caused by dimensional and magnitude differences between different parameters; secondly, through parameter analysis and feature selection based on mutual information, the main influence parameters were selected as input; finally, the prediction model of driving load was established by support vector regression (SVR), and its prediction performance was tested by the actual shield construction engineering case of Tianjin Metro Line 9. The results showed that the established driving load prediction method could select a small number of key features from many influencing parameters contained in the engineering measured data, and realize the reasonable prediction of driving load. The research results can provide a reference for the regulation of shield tunneling parameters, and also provide an idea for the analysis of engineering measured data with many parameters.
Key words: shield machine    engineering measured data    driving load    feature selection    support vector regression
收稿日期: 2019-12-19 出版日期: 2022-07-05
CLC:  TH 11  
基金资助: 国家重点研发计划资助项目(2018YFB1702500);国家自然科学基金资助项目(12022205)
通讯作者: 张茜     E-mail: 1239939145@qq.com;zhangqian@tju.edu.cn
作者简介: 周 皓（1997—），男，湖北黄冈人，硕士生，从事工程数据分析研究，E-mail：1239939145@qq.com
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周皓
刘尚林
杨凯弘
周思阳
张茜

引用本文:

周皓,刘尚林,杨凯弘,周思阳,张茜. 基于互信息与支持向量回归的盾构掘进载荷预测方法研究[J]. 工程设计学报, 2022, 29(3): 286-292.

Hao ZHOU,Shang-lin LIU,Kai-hong YANG,Si-yang ZHOU,Qian ZHANG. Research on prediction method of driving load of shield machine based on mutual information and support vector regression[J]. Chinese Journal of Engineering Design, 2022, 29(3): 286-292.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/10.3785/j.issn.1006-754X.2022.00.033    或    https://www.zjujournals.com/gcsjxb/CN/Y2022/V29/I3/286

图1  SVR算法
图2  掘进载荷预测流程
参数最大值最小值均值标准差
掘进速度/(mm/min)55.6816.8435.2310.04
掘进总推力/kN24 878.5010 944.4116 063.762 920.61
刀盘扭矩/kNm1735.17810.461281.44152.04
刀盘转速/(r/min)1.100.400.950.14
表1  盾构施工中的部分主要参数
图3  R2随特征数的变化曲线
序号掘进总推力互信息值刀盘扭矩互信息值
1注浆上限0.570 52号高压变压器二次电流0.640 6
2掘进速度0.564 51号高压变压器二次电流0.355 6
3垂直偏差(铰接)0.557 5注浆累计平均值0.272 5
4垂直偏差(前端)0.557 5注浆上限0.252 6
5目标水准偏差0.557 4注浆下限0.238 9
6垂直偏差(后端)0.557 2掘进速度0.206 5
7测边差0.556 8土压平均值0.197 4
8Robotec方位偏差0.556 8注浆累计加权平均值0.195 7
9水平偏差(前端)0.556 8土压上限0.185 7
10水平偏差(铰接)0.556 8加泥上限0.173 0
11水平偏差(后端)0.556 8俯仰角0.153 9
12方位位移量0.556 8目标俯仰角偏差0.152 7
13开始时累计水准0.551 1俯仰角差0.152 5
14注浆下限0.542 0右千斤顶速度0.135 6
15俯仰角差0.523 4土压下限0.135 6
表2  掘进载荷与各特征参数之间的互信息分析结果
图4  掘进总推力实测值与预测值的对比
图5  刀盘扭矩实测值与预测值的对比
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