全断面大型掘进装备集成控制与优化运行理论及应用

Full face tunneling equipment is the major engineering tool used for underground constructions such as subway tunnels, national infrastructure and defense constructions, which has a broad market prospects. The automatic control and geological adaptive optimizing operation of tunneling equipment are the keys to achieve the safe, stable and efficient excavation. The project firstly aims at analyzing the coupling rule between the electromechanical liquid multi-systems, and constructing a multi-system coupling model under closed chain structure constraints. Then, considering all kinds of constraints in deviation rectification, researches on the position and posture rectification tracking trajectory planning and trajectory tracking control based on thrust system multiple partition will be made. In order to deal with the strong pressure fluctuation in the cabin caused by geologic changes and operation mode switching, a multi-system coordination control method will be proposed. Furthermore, geological adaptive optimal operation method based on big data will be carried out to make tunneling parameters match with geological condition in a timely manner. Finally, simulations and applications will be performed to verify the proposed results and thus the project will lay a solid foundation for the development of the next generation of tunneling equipment.

全断面大型掘进装备是用于地铁、基础设施与国防工程等地下作业的重要施工设备，具有非常广阔的市场前景。而掘进装备的掘进过程自动化控制与地质适应性优化运行，是实现掘进装备安全、稳定和高效掘进的关键。本项目以机理分析、应用研究和工程验证为主线，深入分析机电液多系统间的耦合规律，建立掘进装备闭链结构约束下多系统耦合模型；考虑掘进装备纠偏能力及安全约束，研究掘进装备的纠偏轨迹在线规划与基于推进系统多分区协调的轨迹纠偏控制；面对地质变化及多种工作模式切换等对掘进面压力带来的强冲击问题，研究面向掘进面稳定的掘进过程多系统协调控制；为使掘进参数与地质状况能及时匹配，研究基于大数据的掘进过程地质适应性优化运行方法。最后，对项目研究成果进行仿真与应用验证，为下一代掘进装备的发展奠定理论与技术基础。

全断面大型掘进装备是用于地铁、基础设施与国防工程等地下作业的重要施工设备，具有非常广阔的市场前景。而掘进装备的掘进过程自动化控制与地质适应性优化运行，是实现掘进装备安全、稳定和高效掘进的关键。本项目通过分析掘进过程中掘进装备闭链结构约束下机电液多系统动力学耦合关系，建立了多约束条件下大型掘进装备位姿非线性动力学模型。在此基础上，提出了基于推进系统多分区协调的姿态调控策略，设计了基于推进-撑靴-扭矩油缸多系统协调纠偏动力学模型的自适应鲁棒控制器，实现了对大型掘进装备的高精度智能纠偏控制；建立了土压平衡盾构机密封舱压力非线性时变模型，提出了多约束条件下密封舱压力多系统协调模型预测控制方法，设计并实现了基于模式切换的并联式泵阀协调控制；融合现场施工数据和地质负载特征信息构建掘进参数预测数据集，并基于数据驱动和深度学习算法提出了面向掘进过程优化运行的地质适应性辅助决策方法。最后，设计搭建全断面大型掘进装备控制实验平台及地质状况监测系统，对相关算法进行了测试验证，为掘进装备的自动化与智能化奠定了理论与技术基础。