【摘 要】
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土压平衡是土压盾构掘进过程中保证掘进面稳定、施工安全的重要指标。目前盾构施工一般都是基于人工经验进行控制,无法实现长期安全稳定、高效施工。所以,对土压平衡盾构掘进
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土压平衡是土压盾构掘进过程中保证掘进面稳定、施工安全的重要指标。目前盾构施工一般都是基于人工经验进行控制,无法实现长期安全稳定、高效施工。所以,对土压平衡盾构掘进过程的自动控制一直是盾构施工过程控制领域中的研究热点。以往对盾构机密封舱土压平衡控制多采用机理建模。由于土压平衡盾构掘进过程中工矿和地质条件有许多不确定性以及各子系统的耦合性,所以,建立各子系统的精确机理模型很困难且不是很准确。为此,许多学者根据现场施工数据,利用神经网络或者基于人工经验的模糊控制的方法来建立土压平衡控制模型,但所建立的模型都没有考虑刀盘转速等关键因素的影响,而且只考虑单点土压的情况。本文采用了土压盾构掘进过程多点土压预测优化控制策略。首先,通过对盾构掘进过程和机理的分析,确定了影响土压预测的因素为：推进力、推进速度、刀盘转速、螺旋输送机转速以及当前时刻的土压力。其次,本文基于人工经验,提出用自适应神经模糊系统(ANFIS)建立密封舱内有限个点的土压力预测模型。此方法是用神经网络对模糊系统的隶属度函数和模糊规则的参数进行学习训练,克服其主观性强的弱点,提高了建模精度。最后,以密封舱有限个点的预测压力值与相应设定值差的绝对误差最小为目标函数,用遗传算法求得期望的螺旋输送机转速对盾构机土压进行优化控制。通过仿真证明：用ANFIS和遗传算法建立的预测优化控制模型能使土压很好的控制在相应的土压设定范围,为实现土压盾构掘进过程的自动化控制有了一定的现实指导意义。
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