TBM掘進參數智能控制系統的研究與應用

張 娜， 李建斌， 荊留杰, 3， 李鵬宇， 徐受天

(1. 中鐵工程裝備集團有限公司， 河南 鄭州 450016； 2. 中鐵高新工業股份有限公司， 北京 100000；3. 中國礦業大學深部巖土力學與地下工程國家重點實驗室， 江蘇 徐州 221116)

0 引言

TBM施工具有掘進速度快、工作效率高、成洞質量高、綜合經濟效益高、施工安全文明等顯著優勢，代表了當今及未來硬巖隧道施工的主流方向，特別是深長隧道的施工。今后，TBM施工將成為我國隧道工程建設的重要趨勢和發展方向。

目前，TBM施工巖體信息如抗壓強度、完整性等參數是通過人工現場素描、取樣并進行室內試驗得到，獲取手段比較落后，無法實時感知和預測巖體狀態。TBM施工中掘進參數的選擇和控制基本上完全依靠人為經驗作出判斷和調整，掘進參數與巖體狀態參數匹配性差，一旦遭遇地層變化或復雜地質條件，難以及時有效地調整掘進方案和控制參數，容易發生卡機、地質災害，甚至人員傷亡等事故[1-2]。 因此，TBM智能掘進技術的研究已成為隧道工程領域的重大技術挑戰和前沿熱點問題[3]。

隨著自動控制及計算機技術的發展應用，國內外專家學者針對隧道施工領域的智能控制開展了一系列的研究工作。應用初期，一些學者將人工智能技術應用于鉆爆法隧道施工，對提高隧道施工質量、保障隧道施工安全具有重要意義[4-6]。隨著隧道智能化施工的進一步探索，智能技術逐漸被應用于TBM隧道的施工。文獻[7-10]將非線性回歸、神經網絡、粒子群算法等人工智能算法應用于TBM掘進速度預測，從而對TBM的工作狀態進行評價； 文獻[11-12]利用大量已建TBM隧道掘進數據建立了知識庫及數據庫，研究了不同類型TBM掘進參數預測方法； 文獻[13]提出了一種智能化的專家控制系統，引入了模式識別和驅動功率的評價方法，在自動識別地質條件變化的基礎上，自適應改變刀盤的驅動功率； 文獻[14]將智能設計理論和決策理論應用到掘進機選型設計中，研制智能掘進機選型的決策支持系統，用于掘進機概念設計階段的選型； 文獻[15-16]通過多智能體系統方法，解決掘進機狀況識別和智能決策等相關問題。

上述研究在TBM智能掘進方面已取得一些成果，但TBM智能掘進與控制的研究尚不能滿足工程應用需求，無法實現在掘巖體信息的實時感知和TBM掘進參數的實時預測。因此，實時調整并優化TBM掘進參數，使其與巖體條件匹配，使TBM保持安全高效的掘進狀態，仍是TBM施工中亟待解決的問題。本文研發一套TBM掘進參數智能控制系統，通過應用大量的專家知識和推理方法實現TBM掘進參數的智能控制，為TBM施工提供巖體狀態參數和TBM掘進參數的實時預測，以期推進TBM施工的科學化、智能化發展。

1 巖機信息感知與互饋

1.1 TBM掘進過程分析

TBM正常掘進過程是由一個個掘進循環組合而成，每個掘進循環的長度為推進油缸的行程。在這個過程中，TBM掘進參數(推力、刀盤轉矩、貫入度、推進速度等)隨時間呈現循環變化，其中任意一個掘進循環都可劃分為上升段和穩態段，如圖1所示。在TBM掘進循環中，從滾刀接觸巖石開始，貫入度、推力、轉矩等TBM掘進參數均逐漸增大至穩定值，該階段稱為TBM掘進參數上升段； TBM各掘進參數保持平穩略有小波動的階段稱為TBM掘進穩態段； 該循環結束后，TBM掘進停止，各掘進參數迅速下降至0。

圖1 TBM某一掘進循環

上升段和穩態段是TBM與巖體相互作用的階段，能夠在一定程度上反映當前在掘巖體特性。上升段的掘進參數由小增大至平穩，該過程直接反映了TBM刀盤滾刀與巖體的相互作用狀態，是觀察TBM掘進狀態、選擇適應當前巖體狀態的掘進參數的重要階段； 穩態段是TBM以安全、快速、高質量的穩定狀態掘進的主要階段，巖體條件是決定TBM穩態段掘進參數值的關鍵因素。因此，可通過上升段掘進參數變化規律來反映當前在掘巖體狀態，并根據當前在掘巖體狀態信息來預測TBM穩態段掘進參數，通過優化并調整當前掘進參數，以達到TBM安全高效掘進的目的。

1.2 TBM主司機操作過程分析

TBM刀盤轉速和掘進速度是主司機的主要控制參數； 推力、轉矩、貫入度是主司機控制TBM的主要運行參數，是設定TBM控制參數的依據。其中，掘進速度是轉速與貫入度的乘積，貫入度反映的是滾刀貫入巖石的深度，在巖體狀態不變的條件下，TBM推力和轉矩隨著貫入度的增大而增大，而貫入度的大小是主司機通過控制掘進速度來調整的。

在TBM掘進過程中，TBM主司機擔負著巖體狀態感知、掘進任務規劃、掘進方案決策、TBM姿態控制等大量工作，應根據實際工況和經驗判斷控制TBM的掘進狀態與當前巖體條件相適應。

1.3 巖機信息感知互饋模型

1.3.1 工程數據庫

收集已建或在建TBM施工隧道項目的工程信息并存儲在大數據中心，形成工程數據庫，其中包括巖體狀態信息數據庫和對應的TBM設備狀態信息數據庫。設備狀態信息數據庫中包含推力、轉矩、貫入度、刀盤轉速、推進速度等設備運行控制參數； 巖體狀態信息數據庫包含巖體強度、節理條件、圍巖等級、地下水條件、不良地質條件等參數。工程項目現場的TBM運行參數數據以無線傳輸的方式上傳至大數據中心，形成TBM設備狀態信息數據庫； 巖體狀態信息可從工程地質勘查報告中獲取，當地質勘查報告中信息不足或不詳細時，需通過原位試驗、現場鉆芯取樣、室內試驗以及繪制隧道地質素描圖等手段獲取。

本文選取8 000個掘進循環的巖機信息作為樣本數據庫，分析巖體狀態參數與設備狀態參數之間的關系，建立巖機信息感知互饋模型。

1.3.2 巖體信息感知模型

從樣本數據庫中提取巖體狀態參數，建立巖體狀態參數矩陣N，N=[U,Jv,W]，其中U為巖石抗壓強度，Jv為巖體單位體積節理數，W為圍巖等級。通過循環均值的方法得到掘進循環上升段與穩態段的分界點，截取掘進循環上升段數據組成上升段掘進參數矩陣M1，M1=[F,T,P,R]，其中F為刀盤推力，T為刀盤轉矩，P為貫入度，R為刀盤轉速。

從樣本數據庫中篩選出上升段巖機信息數據，分別采用神經網絡net、支持向量機svm和最小二乘回歸reg 3種方法對巖機數據進行訓練和預測，輸入量為上升段掘進參數矩陣M1，輸出量為巖體狀態參數矩陣N，分別得到相應的神經網絡模型Ynet1、支持向量機回歸學習機模型Ysvm1和最小二乘回歸數學模型Yreg1。

Ynet1是以掘進參數為輸入層，以巖體參數為輸出層的3層神經網絡模型，如圖2所示。選取S型正切函數和對數函數分別作為隱含層和輸出層神經元的激勵函數，網絡訓練函數為traingdx，性能函數為mse。

j為隱含層矩陣，下同。

圖2三層神經網絡模型Ynet1

Fig. 2 Three-layer neural network modelYnet1

Ysvm1的表達式見式(1)，φ1(M1)是支持向量機核函數，采用徑向基核函數描述。

N=ω1·φ1(M1)+b1。

(1)

式中：ω1為權重向量；φ1(M1)是從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；b1為偏差項。

Yreg1的數學方程形式見式(2)—(4)。

(3)

(4)

式(2)—(4)中：n為TBM刀盤刀具數量；c1—c18為擬合常數。

為了提高巖體信息感知結果的準確度，對3個模型Ynet1、Ysvm1、Yreg1求取的巖體狀態參數結果進行加權平均，如式(5)所示。

Y1=λ1Ynet1+λ2Ysvm1+λ3Yreg1。

(5)

式中：Y1為巖體信息感知模型輸出掌子面巖體狀態參數；λ1、λ2、λ3為權重系數。

1.3.3 掘進參數預測模型

Ynet2模型結構如圖3所示。

圖3 神經網絡模型Ynet2

Ysvm2的表達式見式(6)，φ2(N)同樣采用徑向基核函數描述。

M2=ω2·φ2(N)+b2

(6)

式中：ω2為權重向量；φ2(N)是從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；b2為偏差項。

Yreg2的數學方程形式見(7)—(10)。

為提高掘進參數預測準確度，對3個模型Ynet2、Ysvm2、Yreg2的預測值進行數學平均，如式(12)所示。

Y2=λ4Ynet2+λ5Ysvm2+λ6Yreg2

(12)

式中：Y2為TBM掘進參數預測模型的輸出結果；λ4、λ5、λ6為權重系數。

1.3.4 模型的自學習自更新

工程數據樣本庫隨著工程量的增加而不斷豐富，若當前樣本庫數據量增幅達到一定范圍后(如超過上次模型更新時數據量的30%)，可人工手動更新模型，或由系統執行自動更新程序對模型進行自動更新，以適應不同圍巖、不同直徑、不同性能的TBM或同一TBM全生命周期不同階段的使用。對巖體信息感知模型和掘進參數預測模型進行更新后，為保持智能決策系統的穩定性，新舊模型同時運行，但舊模型仍占主導地位； 運行一段時間后，當新模型的預測結果優于舊模型時，用新模型替代舊模型。

2 智能控制體系

2.1 系統總體結構

TBM掘進參數智能控制系統軟件采用C/S架構開發，客戶端安裝于TBM主控室上位機，服務器端分為通信服務器和后端大數據平臺，位于數據中心機房。上位機通過工業以太網與數據中心服務器建立連接，通信服務器提供數據通信接口，以TCP套接字(Socket)的方式與客戶端通信，將現場采集數據傳輸并存儲至大數據集群工程數據庫，同時將服務器數據庫、大數據分析等結果傳送給客戶端。

TBM掘進參數數據主要由各個設備部件傳感器進行采集，TBM上位機通過工業以太網、OPC標準訪問PLC，將TBM掘進數據緩存于本地數據庫，然后定時將緩存數據分段打包上傳至工程數據庫，數據分類存放為不同的數據表。

數據中心服務器主要采用Hadoop、Spark等大數據框架，對工程數據庫中的巖機數據通過使用線性回歸、支持向量機、神經網絡等機器學習算法來深度學習，建立巖機信息感知互饋模型。服務器將通過數據挖掘得出的關鍵參數傳輸至客戶端，客戶端利用這些參數，實時輸出TBM設備狀態評價、操作建議、巖體狀態參數預估、掘進參數預測等信息，將輸出結果顯示至客戶端人機交互界面，同時系統自適應選擇最優掘進參數，并通過PLC控制器發出相應操作指令指導TBM掘進。TBM掘進參數智能控制系統結構如圖4所示。

2.2 智能控制方法

在TBM正常掘進過程中，利用巖機信息感知互饋模型預測TBM穩態掘進時的掘進參數，并對TBM當前掘進狀態進行評價，通過人機交互界面實時展示TBM運行狀態、巖體狀態參數和TBM掘進參數等信息。系統自動對比預測值和實際值，判斷是否調整當前掘進參數。

圖4 TBM掘進參數智能控制系統結構圖

Fig. 4 Structure of intelligent control system of TBM tunneling parameters

掘進參數控制方法可選擇自動模式或手動模式。選擇自動模式時，系統將掘進參數預測值和當前掘進參數進行比較，當偏差值超出設定界限，系統向PLC發出調整相應參數的指令，控制刀盤轉速和掘進速度的PLC控制器接收到相應調整指令并對其大小進行調整，同時保證其他運行參數如推力、轉矩以及其他輔助設備參數不會出現報警提示； 選擇手動模式時，系統將掘進參數預測值和當前掘進參數的偏差比較結果輸出為提示框顯示在上位機上，由主司機決定是否調整掘進參數，若需調整，手動控制刀盤轉速和掘進速度旋鈕進行調整。TBM掘進參數智能控制過程如圖5所示。

圖5 TBM掘進參數智能控制流程圖

Fig. 5 Flowchart of intelligent control of TBM tunneling parameters

2.3 智能決策策略

TBM掘進開始后，上位機開始記錄并保存當前掘進數據，同時控制系統中的智能決策模塊啟動數據讀取功能，自動讀取掘進參數，包括推力、刀盤轉矩、貫入度、刀盤轉速和掘進速度，并對該條數據進行判斷。若該條數據中所有參數值均在設定的邊界條件內，則判定其為有效數據點并進行保存； 若該條數據中任一參數超出邊界條件，則判定為無效值，不保存該條數據。此判定過程可過濾掉TBM空轉或空推時的無效掘進數據，并保存有效掘進數據。保存的有效數據點按時間排序，形成一個有效數據表，每隔一定數量的有效數據點進行一次掘進參數預測，同時刷新一次客戶端界面的實時輸出顯示數據。預測數據間隔的數據點數量可根據實際情況進行調整，一般情況下，若巖體狀態發生變化或者條件較差時，可增加預測數據點； 巖體狀態無變化或條件較好時，可適當減少預測數據量。

讀取有效數據表，將相應的掘進參數代入巖機信息融合與互饋模型，進行掘進參數實時預測。先按照巖體信息感知模型預估巖體狀態參數，得到相應的巖體狀態參數Y1，然后根據預估的巖體狀態參數按照掘進參數預測模型對穩態段掘進參數Y2進行預測，預測的巖體狀態參數Y1和掘進參數Y2通過人機交互界面模塊實時輸出顯示在主控室上位機可視化界面上，供主司機查看。

假設當前實際掘進參數為mk，預估巖體狀態參數為Nk，預測掘進參數為Mk，分別計算前面第k-2到k-1組數據的預估巖體狀態參數平均值Ns和預測掘進參數平均值Ms作為累積平均預測參數。將當前預測參數Nk和Mk與累積平均預測參數Ns和Ms進行對比，若當前預測掘進參數和累積平均預測參數偏差平均值小于10%，則認為當前掌子面巖體狀態穩定不變或變化很小，當前掘進參數平穩，掘進效果良好，無需對掘進參數進行優化調整； 如果預測參數和累積平均預測參數偏差平均值大于80%，則認為當前掘進參數不穩定，巖體條件變化較大，應該調整當前掘進參數以適應地層的變化，使TBM安全平穩掘進； 當預測參數和累積平均預測參數偏差平均值處于10%～40%時，則認為當前巖體狀態較好，掘進參數可進行微調； 當預測參數和累積平均預測參數偏差平均值處于40%～80%時，則認為當前巖體狀態較差，建議對掘進參數進行調整。若短時間內掘進參數預測值前后波動較大，系統會發出警報，由主司機判斷現場情況并采取相應措施。

3 工程應用及效果分析

3.1 工程應用

吉林省中部城市引松供水工程總干線施工4標段全長約23 km，其中TBM施工段長約20.2 km。隧洞開挖直徑為8.03 m，埋深為85～260 m。隧洞主要巖性為砂巖、花崗巖、安山巖、凝灰巖、灰巖，圍巖等級為Ⅱ—Ⅴ級，以Ⅲ級圍巖為主。巖體狀態信息通過工程地質勘查報告獲取，同時現場跟蹤巖體條件變化，通過原位試驗、現場鉆芯取樣、室內試驗以及繪制隧道地質素描圖等手段獲取。通過現場鉆孔取芯并開展室內試驗，得到凝灰巖飽和抗壓強度為40～60 MPa，灰巖飽和抗壓強度為60～80 MPa，新鮮閃長巖飽和抗壓強度為100 MPa左右，花崗巖飽和抗壓強度為80～130 MPa。通過洞壁素描獲得的巖體體積節理數來表征巖體節理發育程度。

該工程采用直徑7.93 m的敞開式TBM，刀盤額定轉矩為8 410 kN·m(3.97 r/min)，額定推力為23 260 kN，單個掘進循環長度為1.8 m，撐靴最大支撐力為46 028 kN，出渣能力為755 m3/h。TBM刀盤上共安裝滾刀56把，刀間距為70～89 mm，額定最大滾刀推力為350 kN。

TBM掘進參數智能控制系統客戶端嵌入TBM-Smart智能掘進系統中，安裝在TBM主控室上位機上，如圖6所示。系統界面采用自適應布局，顯示內容主要包括： 1) 實時顯示掘進機狀態(掘進、停機、上升段、穩態段等)、樁號及時間； 2) 展示TBM當前掘進循環掘進參數的實時曲線圖； 3) 實時顯示當前的巖體狀態(抗壓強度、完整性、圍巖等級等)； 4) 實時顯示TBM掘進參數(推力、轉矩、貫入度、轉速、掘進速度等)及狀態評價(優、良、中、差等)； 5) 實時顯示系統預估巖體狀態參數和TBM掘進參數，并給出是否調整優化當前掘進參數的提示。

TBM掘進過程中產生的設備狀態參數每 s記錄1次，系統首先讀取TBM當前掘進循環開始階段(約30 s內)上升段的掘進參數，然后由巖體信息感知模型預估當前巖體狀態參數，由掘進參數預測模型計算出TBM掘進穩態段最優掘進參數，并對TBM當前掘進狀態進行評價。通過人機交互界面模塊將巖體狀態參數和最優控制掘進參數實時輸出顯示在主控室上位機客戶端可視化界面上。在自動控制模式下，系統自動判斷并調整當前掘進參數； 在手動控制模式下，系統將判斷結果顯示在客戶端界面上，由主司機手動調整掘進參數。

3.2 應用效果

本工程通過提取約8 000個掘進循環的巖機數據，對巖機信息感知互饋模型進行訓練和監督學習，獲取模型中相關系數，隨機選取50組不同樁號掘進循環的巖機信息數據，對巖機信息感知互饋模型進行了驗證，驗證結果如圖7所示。結果表明: 巖體狀態參數和TBM掘進參數預測準確率均在90%以上，預測值波動范圍較小，保證了系統計算內核的準確性，說明該模型能夠實時感知巖體狀態參數，預測TBM穩態掘進參數。因此，采用巖機信息感知互饋模型進行掘進參數預測，具有預測準確、實時性好和容錯能力強的優點。

圖6 TBM智能掘進系統

(a) 刀盤推力和轉矩

(b) 貫入度和轉速

通過對智能控制系統運行結果進行分析，預測值波動較小，提高了TBM運行的穩定性。主司機可依據預測值手動調整TBM掘進控制參數，也可采用自動控制模式，直接激勵PLC控制器實現掘進參數的自動調整和優化，避免了主司機經驗判斷的不確定性。

在花崗巖地層DK53+182～DK54+442區段中開展現場試驗，設計圍巖等級為Ⅱ—Ⅴ級，預測到小破碎區域2處，預測修正巖體參數區段占47%，與實際開挖巖體參數一致率為90%，提高了TBM對地層變化的適應能力； 依據掘進參數預測值進行掘進，設備故障率減少了10%，提高了掘進速度7%。從應用效果來看，TBM掘進參數智能控制系統響應速度快，預測結果穩定可靠，減少了停機檢修時間，從而加快了施工進度。

4 結論與討論

1)采用數據分析與挖掘的方法分析巖體狀態參數和TBM掘進參數之間的映射關系，提出巖機信息感知互饋方法，建立巖體信息感知模型和TBM掘進參數預測模型。

2)基于巖機信息感知互饋機制，構建掘進參數預測及掘進狀態評價體系，能夠實時感知在掘巖體狀態，并通過智能決策策略實現TBM掘進參數的智能控制，使TBM掘進與當前巖體條件相適應。

3)工程實踐表明，智能控制系統運行穩定，在工程施工過程中通過對TBM掘進參數的智能調控，能夠適應不同地質條件下的掘進工況，保證了TBM安全高效掘進的穩定性，減少了TBM掘進災害事故與損失，為TBM施工提供了科學化、智能化服務。

4)本文在TBM智能控制方面做了初步嘗試，但在綜合控制方面還有所欠缺，距離完善的智能控制系統還有一定的差距。在今后研究中，會進一步完善巖機模型，積累經驗數據，開發更為準確的控制方式，增強智能控制系統，以適應不同工程、不同地質的TBM施工。