基于人工智能的盾构机械运行状态监测与故障诊断

基于人工智能的盾构机械运行状态监测与故障诊断

肖庚

中铁上海工程局集团有限公司城市建设分公司  上海市201906

摘要：本文主要研究基于人工智能的盾构机械运行状态监测与故障诊断技术。针对盾构机械在工程施工中的运行状态监测与故障诊断问题，结合人工智能技术，提出了一种智能化的监测与诊断方法。通过对盾构机械的传感器数据进行采集和分析，建立了运行状态监测模型，并利用人工智能算法进行故障诊断，提高了盾构机械的安全性和工作效率。

关键词：基于人工智能；盾构机械；运行状态监测；故障诊断

引言：

随着城市化进程的加快，地下工程的建设越来越重要。盾构机作为地下工程中的主要施工设备，其运行状态的监测与故障诊断对于工程的安全和效率具有重要意义。传统的监测与诊断方法存在着诸多不足，因此本文旨在研究基于人工智能的盾构机械运行状态监测与故障诊断技术，通过采集和分析盾构机械的传感器数据，并应用人工智能算法进行故障诊断，提高盾构机械的运行安全性和工作效率。

一、基于人工智能的盾构机械运行状态监测技术

1.1 传感器数据采集与处理

1.1.1 盾构机械传感器的选择与布置

盾构机械是一种用于地下隧道开挖的特殊设备，为了监测盾构机械的运行状态，需要选择合适的传感器并进行布置。在选择传感器时，需要考虑监测的参数和监测的精度。常见的盾构机械传感器包括振动传感器、温度传感器、压力传感器等。振动传感器可以用于监测盾构机械的振动状况，温度传感器可以用于监测盾构机械的温度变化，压力传感器可以用于监测盾构机械的液压系统压力。传感器的精度需要根据实际需要进行选择，以满足监测要求。在传感器布置方面，需要考虑传感器位置的合理性和布置的数量。传感器应该布置在关键部位，以实现对盾构机械关键参数的准确监测。

1.1.2 传感器数据的采集与预处理

传感器数据的采集是基于人工智能的盾构机械运行状态监测技术的基础。在采集传感器数据时，需要考虑数据采集的频率和精度。频率方面，需要根据监测要求和实时性需求确定数据采集的频率。一般来说，盾构机械的运行状态变化较快，因此需要以较高的频率采集传感器数据，以保证数据的实时性。精度方面，需要选择合适的数据采集设备和采集算法，以保证数据的准确性。传感器数据采集设备应具备高精度和高稳定性，能够获取传感器输出的真实值。在采集到的传感器数据进行预处理时，可以采用一些常见的数据处理方法，如滤波、降噪和数据归一化等。

1.2 运行状态监测模型的建立

1.2.1 盾构机械运行状态监测指标的确定

盾构机械的运行状态可以通过多个指标进行监测和评估。在建立运行状态监测模型之前，需要确定合适的监测指标。盾构机械的运行状态监测指标可以包括机械振动、温度变化、液压系统压力等。这些指标可以反映盾构机械在运行过程中的各个方面的情况，如机械的稳定性、温度控制和液压系统的工作状态等。通过监测这些指标，可以及时发现盾构机械的异常情况，提前预警并采取相应的措施。在确定监测指标时，需要考虑指标的可行性和实用性。指标应该能够准确地反映盾构机械的运行状态，并且在实际应用中能够方便地采集和处理。

1.2.2 运行状态监测模型的构建与优化

运行状态监测模型是基于人工智能的盾构机械运行状态监测技术的核心。通过建立合适的监测模型，可以对盾构机械的运行状态进行准确预测和分析。在构建运行状态监测模型时，可以采用机器学习和深度学习等人工智能技术。机器学习技术可以通过训练数据集来学习盾构机械的运行特征，并建立监测模型。深度学习技术则可以通过多层神经网络来提取盾构机械的运行特征和模式。 运行状态监测模型的构建需要考虑模型的准确性和实时性。模型应该能够准确地预测盾构机械的运行状态，并及时发出预警。同时，模型还应具备高效的计算能力，能够处理大量的传感器数据并进行实时分析。

二、基于人工智能的盾构机械故障诊断技术

2.1 故障诊断算法的选择与设计

2.1.1 基于机器学习的故障诊断算法

基于机器学习的故障诊断算法是一种常用的方法，可以通过训练数据集来学习盾构机械的故障模式和特征，从而实现故障的准确诊断。在选择机器学习算法时，可以考虑常用的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。这些算法可以根据输入的特征向量来进行分类，并判断盾构机械是否处于故障状态。在设计机器学习算法时，需要考虑特征选择、模型训练和模型评估等步骤。特征选择可以通过相关性分析、主成分分析和信息增益等方法，选择最具代表性的特征。模型训练可以通过交叉验证和网格搜索等方法，选择最优的参数组合。模型评估可以通过准确率、召回率和F1值等指标，评估模型的性能和泛化能力。

2.1.2 基于深度学习的故障诊断算法

基于深度学习的故障诊断算法是近年来发展起来的一种新方法，可以通过多层神经网络来提取盾构机械的故障特征和模式，实现准确的故障诊断。在选择深度学习算法时，可以考虑常用的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。这些算法可以通过多层神经网络来提取盾构机械的故障特征，并进行分类和诊断。在设计深度学习算法时，需要考虑网络结构的设计、模型训练和模型评估等步骤。网络结构的设计可以根据盾构机械的故障特征和数据分布进行调整，以提高模型的表达能力和适应性。模型训练可以采用反向传播算法和梯度下降优化算法，以最小化损失函数。模型评估可以通过交叉验证和混淆矩阵等方法，评估模型的性能和泛化能力。

2.2 故障诊断模型的建立与优化

2.2.1 故障诊断模型的训练与验证

故障诊断模型的训练是基于已有的标记数据集进行的。通过将盾构机械的各种故障情况进行标记，可以构建一个故障数据集，用于训练故障诊断模型。训练故障诊断模型时，需要将数据集划分为训练集和验证集。训练集用于模型的训练，而验证集用于模型的评估和调优。通过训练集中的数据样本，模型可以学习到盾构机械不同故障状态的特征和模式。然后，通过验证集中的数据样本，可以评估模型的性能和泛化能力。

2.2.2 故障诊断模型的改进与优化

故障诊断模型的改进和优化是为了提高模型的准确性和鲁棒性。通过对模型进行改进和优化，可以更好地识别和诊断盾构机械的故障情况。在改进故障诊断模型时，可以考虑以下方法：数据增强：通过对训练数据进行变换和扩充，增加数据的多样性和覆盖范围，提高模型的泛化能力。特征选择：通过选择最相关的特征来提高模型的准确性和鲁棒性，减少不重要的特征对模型的干扰。模型集成：通过集成多个故障诊断模型的预测结果，以提高整体的准确性和鲁棒性。

  三、结论

本文研究了基于人工智能的盾构机械运行状态监测与故障诊断技术，在传感器数据的采集与处理基础上，建立了运行状态监测模型，并利用人工智能算法进行故障诊断。该技术能够提高盾构机械的运行安全性和工作效率，为地下工程的建设提供了可行的解决方案。未来工程领域可以进一步探索基于人工智能的监测与诊断技术，在提高工程质量和效率的同时，降低工程风险和成本。

参考文献：

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