【摘 要】
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首先介绍了全断面掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）主要系统部件的状态参数,通过分析TBM特征参数时间序列的变化趋势,确定了采用灰色预测和神经网络预测相结合的方法对TBM关
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,北方重工集团有限公司全断面掘进机国家重点实验室
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首先介绍了全断面掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）主要系统部件的状态参数,通过分析TBM特征参数时间序列的变化趋势,确定了采用灰色预测和神经网络预测相结合的方法对TBM关键部件状态特征参数的变化趋势进行预测,建立了基于灰色理论和神经网络的全断面掘进机状态特征参数预测模型.通过实例计算,给出了预测模型的改进措施.经过改进的预测模型,能够保证设备达到1级预测精度,预测10小时后的设备运行情况.最后,介绍了开发的全断面掘进机故障诊断系统中参数预测的部分,使得预测结果更直接地呈现在操作者
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