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原文传递一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法及系统

专利名称：	一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法及系统
摘要：	本发明公开一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法及系统，该方法包括：将各传感器采集的数据进行预处理，并通过层次分析法与熵权法相结合的方法融合得出安全状态系数；将安全状态系数作为输入，建立不同类型预测模型，对下一阶段的安全状态系数进行预测；同时根据不同类型预测模型间的相互组合建立多个基于最小误差平方与最小二乘法的组合预测模型，选出预测效果最好的最优组合预测模型作为安全预警模型；基于安全预警模型预测后期拆装装置的安全状态系数，并基于安全状态系数与拆装装置的作业警度与风险等级进行对比，来决定拆装装置是否继续进行作业。本发明能够对拆装装置作业时的安全状况进行有效预警，可以保证拆装装置的作业安全。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	河南;41
申请人：	中铁工程装备集团盾构制造有限公司
发明人：	李楠;刘彦军;王国政;时安琪;王豪;李刚;员元姣;陈蒙蒙
专利状态：	有效
申请日期：	2022-09-09T00:00:00+0800
发布日期：	2023-01-06T00:00:00+0800
申请号：	CN202211101761.7
公开号：	CN115571783A
代理机构：	郑州大通专利商标代理有限公司
代理人：	张立强
分类号：	B66C13/16;B66C13/48;B66C15/06;G06F17/18;G06N3/04;B;G;B66;G06;B66C;G06F;G06N;B66C13;B66C15;G06F17;G06N3;B66C13/16;B66C13/48;B66C15/06;G06F17/18;G06N3/04
申请人地址：	450016 河南省郑州市经济技术开发区第六大街99号
主权项：	1.一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，所述隧道掘进机主机拆装装置用于对隧道掘进机主机进行升降吊装，隧道掘进机主机拆装装置通过两组钢丝绳挂接隧道掘进机主机，其特征在于，所述隧道掘进机主机拆装装置上设置有偏载传感器、拉力传感器组、位移传感器、压力传感器组，分别用于采集隧道掘进机主机起升吊装过程中的偏载角数据、两组钢丝绳的拉力数据、起升高度数据、液压缸组的压力数据；该方法包括：步骤1：将隧道掘进机主机起升吊装过程中的偏载角数据、两组钢丝绳的拉力数据、起升高度数据、液压缸组的压力数据进行预处理；步骤2：将预处理后的上述数据通过层次分析法与熵权法相结合的方法融合得出安全状态系数，基于安全状态系数与所述拆装装置的作业警度与风险等级进行对比，以得到此时拆装装置的安全状态；步骤3：将融合得出的安全状态系数作为输入，建立不同类型预测模型，对下一阶段拆装装置的安全状态系数进行预测；同时根据不同类型预测模型间的相互组合建立多个基于最小误差平方与最小二乘法的组合预测模型，通过所述组合预测模型所预测的安全状态系数与真实值之间的比较，选出预测效果最好的最优组合预测模型作为安全预警模型；步骤4：基于所述安全预警模型预测后期拆装装置的安全状态系数，并基于安全状态系数与所述拆装装置的作业警度与风险等级进行对比，来决定拆装装置是否继续进行作业，若预测的安全状态系数超过安全范围发出报警，并停止拆装装置运行。 2.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述步骤1包括：将隧道掘进机主机起升吊装过程中的偏载角数据、两组钢丝绳的拉力数据、起升高度数据、液压缸组的压力数据进行归一化处理。 3.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述步骤2中，按照如下方式得出安全状态系数：其中ωi为i指标通过层次分析法与熵权法相结合的方法得到的综合权重，αi为层次分析法得到的i指标的权重，βi为熵权法得到的i指标的权重，所述指标对应于采集的数据类型；将各指标对应的综合权重与预处理后的对应类型数据相乘，之后再相加便得到了此时刻正在作业的隧道掘进机主机拆装装置安全状态系数。 4.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述步骤3中，建立的预测模型的类型包括：GM、ARIMA、LSTM。 5.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述步骤3中，按照如下方式建立组合预测模型：其中ft表示第t时刻组合预测模型的预测值；n表示组合预测模型中预测模型总个数；fit表示第t时刻第i个预测模型的预测安全状态系数；ki为第i个预测模型分配的权重，且按照如下方式确定组合预测模型中各类型预测模型分配的权重：其中J为组合预测模型的预测值与真实值的误差平方和，Kn是组合预测模型的权重系数向量，E(n)是组合预测模型的预测值与真实值的误差信息矩阵，Rn为n×1的列阵。 6.根据权利要求1所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述步骤3中，按照如下方式得到最优组合预测模型：基于当前时刻各组合预测模型的预测安全状态系数与该时刻实际安全状态系数计算各组合预测模型对应的相关系数、平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差四个指标，比较得出的各组合预测模型对应的上述四个指标，进而得到最优组合预测模型。 7.一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警系统，其特征在于，包括：数据预处理模块，用于将隧道掘进机主机起升吊装过程中的偏载角数据、两组钢丝绳的拉力数据、起升高度数据、液压缸组的压力数据进行预处理；第一数据融合模块，用于将预处理后的上述数据通过层次分析法与熵权法相结合的方法融合得出安全状态系数，基于安全状态系数与所述拆装装置的作业警度与风险等级进行对比，以得到此时拆装装置的安全状态；第二数据融合模块，用于将融合得出的安全状态系数作为输入，建立不同类型预测模型，对下一阶段拆装装置的安全状态系数进行预测；同时根据不同类型预测模型间的相互组合建立多个基于最小误差平方与最小二乘法的组合预测模型，通过所述组合预测模型所预测的安全状态系数与真实值之间的比较，选出预测效果最好的最优组合预测模型作为安全预警模型；预警模块，用于基于所述安全预警模型预测后期拆装装置的安全状态系数，并基于安全状态系数与所述拆装装置的作业警度与风险等级进行对比，来决定拆装装置是否继续进行作业，若预测的安全状态系数超过安全范围发出报警，并停止拆装装置运行。 8.根据权利要求7所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警系统，其特征在于，所述第二数据融合模块中，建立的预测模型的类型包括：GM、ARIMA、LSTM。 9.根据权利要求7所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警系统，其特征在于，所述第二数据融合模块中，按照如下方式建立组合预测模型：其中ft表示第t时刻组合预测模型的预测值；n表示组合预测模型中预测模型总个数；fit表示第t时刻第i个预测模型的预测安全状态系数；ki为第i个预测模型分配的权重，且按照如下方式确定组合预测模型中各类型预测模型分配的权重：其中J为组合预测模型的预测值与真实值的误差平方和，Kn是组合预测模型的权重系数向量，E(n)是组合预测模型的预测值与真实值的误差信息矩阵，Rn为n×1的列阵。 10.根据权利要求7所述的一种隧道掘进机主机拆装装置安全作业预警方法，其特征在于，所述第二数据融合模块中，按照如下方式得到最优组合预测模型：基于当前时刻各组合预测模型的预测安全状态系数与该时刻实际安全状态系数计算各组合预测模型对应的相关系数、平均绝对误差、平均相对误差、均方根误差四个指标，比较得出的各组合预测模型对应的上述四个指标，进而得到最优组合预测模型。