盾構(gòu)土壓平衡動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制技術(shù)研究

鄒今檢

(中國鐵建重工集團(tuán)有限公司， 湖南 長沙 410100)

0 引言

土壓平衡盾構(gòu)作為一種專用設(shè)備廣泛地應(yīng)用于隧道施工建設(shè)。面對復(fù)雜多變的地質(zhì)情況，盾構(gòu)設(shè)備操作不當(dāng)極易造成地表隆起或坍塌，輕則影響周圍地質(zhì)穩(wěn)定性，重則造成建筑物的傾斜倒塌甚至人員傷亡。密封艙土壓平衡是地表沉降控制的關(guān)鍵因素之一，實(shí)現(xiàn)密封艙土壓的快速精確控制對盾構(gòu)安全施工具有重要保障[1-2]。

針對密封艙土壓產(chǎn)生的機(jī)制模型，胡國良等[3]采用比例壓力流量與電反饋復(fù)合控制轉(zhuǎn)速從而實(shí)現(xiàn)密封艙土壓在設(shè)定范圍內(nèi)變化； YANG Huayong等[4]采用PID控制器控制密封艙土壓變化，通過Matlab仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析驗(yàn)證該控制方案能夠保證密封艙土壓在可接受精度下達(dá)到預(yù)期值； 王林濤等[5]在原有密封艙壓力反饋基礎(chǔ)上，在推進(jìn)速度處添加前饋環(huán)節(jié)，使螺旋輸送機(jī)馬達(dá)轉(zhuǎn)速響應(yīng)時間由2.5 s降為0.5 s，土壓控制最大相對誤差由6.52%降為1.54%。由于施工中的不確定性以及各掘進(jìn)參數(shù)之間的非線性耦合，密封艙土壓難以用理想的土壓產(chǎn)生機(jī)制表述,為此一些學(xué)者開展了土壓平衡的非精確模型控制方法的研究。Yeh I. C.[6]采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對螺旋輸送機(jī)的轉(zhuǎn)速以及液壓缸的推進(jìn)速度進(jìn)行最優(yōu)求解，但建模時沒有考慮地質(zhì)條件的影響； Benardos A. G.等[7]采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于特定施工現(xiàn)場構(gòu)建能夠進(jìn)行精確預(yù)估推進(jìn)速度的控制模型； 施虎等[8]建立了以推力、土艙壓力、推進(jìn)速度為輸入，以螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速為輸出的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)土壓平衡控制模型，結(jié)果表明此模型能夠?qū)蜻M(jìn)參數(shù)進(jìn)行有效預(yù)測； 李守巨等[9]和上官子昌等[10]等建立了一種考慮盾體與土體耦合作用的密封艙壓力控制模型，提出密封艙壓力優(yōu)化控制算法，并驗(yàn)證了該方法的有效性和精確性； 宋英莉等[11]采用IMNMSSPC算法實(shí)現(xiàn)密封艙多點(diǎn)土壓平衡控制，通過多步預(yù)測優(yōu)化求解螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速與推進(jìn)速度。

盡管國內(nèi)外學(xué)者對土壓控制方法進(jìn)行了廣泛的研究，但現(xiàn)有控制模型多是基于理想土壓產(chǎn)生機(jī)制亦或基于非線性的靜態(tài)控制方法。由于盾構(gòu)螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速控制屬于大慣量控制系統(tǒng)，普通密封艙土壓閉環(huán)PID螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速控制模型對掘進(jìn)環(huán)境的變化難以及時應(yīng)對。本文采用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器作為螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速的前饋輸入，利用現(xiàn)場掘進(jìn)施工數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識，通過與現(xiàn)場數(shù)據(jù)的對比分析，驗(yàn)證該控制方法的有效性,以期為土壓平衡盾構(gòu)的土艙壓力控制提供一些參考。

1 土壓平衡原理及控制系統(tǒng)設(shè)計

1.1 盾構(gòu)土壓平衡原理

圖1為土壓平衡盾構(gòu)的工作原理示意圖。在盾構(gòu)掘進(jìn)過程中，刀盤旋轉(zhuǎn)切削產(chǎn)生的土體填充密封艙并不斷擠壓產(chǎn)生了用以抵消開挖面處地下水壓和土壓的土漿壓力，從而保持開挖面的穩(wěn)定。由于密封艙內(nèi)擠壓的泥土不斷通過螺旋輸送機(jī)排出盾體，且刀盤轉(zhuǎn)矩與液壓缸推力和掘進(jìn)速度等掘進(jìn)參數(shù)隨地質(zhì)情況不斷變化，造成密封艙內(nèi)土體壓力發(fā)生復(fù)雜變化。在實(shí)際盾構(gòu)施工中，螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速的調(diào)節(jié)最容易實(shí)現(xiàn)，且其他掘進(jìn)參數(shù)難以配合土壓平衡隨意調(diào)整； 因此，本文將刀盤轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度作為干擾量輸入而不加以控制，將螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速作為輸出量，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)參數(shù)變化時，通過動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋?zhàn)詣诱{(diào)節(jié)螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速和密封艙土壓。

圖1 土壓平衡盾構(gòu)工作原理示意圖

1.2 土壓平衡控制系統(tǒng)

根據(jù)上文中的土壓平衡原理以及輸出執(zhí)行機(jī)構(gòu)選擇，采用如圖2所示的螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速控制模型。

根據(jù)文獻(xiàn)[5]，得到如式(1)所示的螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)液壓系統(tǒng)的控制數(shù)學(xué)模型：

nm=Nm(iv,Tl,ps,pa)。

(1)

式中：iv為電磁閥的輸入電流；Tl為螺旋輸送機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩；ps為螺旋輸送機(jī)的供油壓力；pa為變量泵壓力。

螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速反饋系數(shù)Gb與控制系統(tǒng)反饋系數(shù)Ga分別如式(2)和式(3)所示。

Gb=imaxn/nmax；

(2)

Ga=imaxKpei/iemax。

(3)

式中：imax為電磁閥最大輸入電流；nmax為螺旋輸送機(jī)最大轉(zhuǎn)速；iemax為土壓傳感器的最大輸出電流；Kpei為土壓傳感器的壓力-電流系數(shù)(使用過程中換算為壓差下的反饋量)。

2 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識

2.1 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了減小訓(xùn)練復(fù)雜度，本文通過在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加時延層方式增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性。圖3為采用的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖。網(wǎng)絡(luò)的輸入層由外部輸入與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋輸入2部分組成，輸入信號經(jīng)過時延后進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層。

圖2 盾構(gòu)土壓平衡動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制模型

圖3 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的下一時刻前饋螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速輸出n(t+1)由當(dāng)前時刻刀盤轉(zhuǎn)矩T(t)、推進(jìn)速度v(t)、推力F(t)、壓差ΔP(t)和轉(zhuǎn)速序列n(t)…n(t-k)等變量的非線性差分方程(式(4))組成。其中ΔP(t)=P(t)-Pe，Pe為期望土艙壓力。

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳遞過程，某時刻k下的第j個隱藏點(diǎn)輸出Hj(k)如式(5)所示。式(6)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸出。

式(5)—(6)中：X=[F,T,v, ΔP]；W1為時延層與隱藏層之間的權(quán)值系數(shù)；b1為隱藏層的偏置系數(shù)；W2為隱藏層與輸出層之間的權(quán)值系數(shù)；b2為輸出層的偏置系數(shù)；f1、f2分別為隱藏層與輸出層的激活函數(shù)，這里分別采用雙正切函數(shù)與線性函數(shù)；n為隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)目；nx為外部輸入量的變量個數(shù)；ny為輸出量的時延序列數(shù)。

當(dāng)輸出值不等于給定的實(shí)際值時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入反向傳播過程。反向傳播過程中對各層之間的權(quán)值系數(shù)進(jìn)行調(diào)整，如式(7)和式(8)所示。

式(7)—(8)中：E為誤差目標(biāo)函數(shù)；ns為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本數(shù)；β為動量阻尼系數(shù)；α為學(xué)習(xí)系數(shù)。

本文使用L-M算法求解權(quán)值梯度，并采用帶動量因子的優(yōu)化學(xué)習(xí)算法對權(quán)值系數(shù)進(jìn)行更新。

2.2 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識

動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要確定延時階次、隱藏層層數(shù)與各層節(jié)點(diǎn)數(shù)。根據(jù)Kolmogorov穩(wěn)定性，本文神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇單層隱藏層。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的延時階次與隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)目過少會造成模型精度不夠，過大會造成過度擬合，需要根據(jù)模型的均方誤差適當(dāng)調(diào)整動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖4示出了動態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)辨識流程。

1)構(gòu)建動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，初始隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)；

2)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理并歸一化；

4)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)延時階次，重復(fù)步驟3)，計算g=|e(j+1)-e(j)|，使g達(dá)到最??；

5)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)，重復(fù)步驟3)和步驟4)；

6)訓(xùn)練結(jié)束。

2.3 參數(shù)辨識結(jié)果與分析

根據(jù)2.1節(jié)中的網(wǎng)絡(luò)模型，需要辨識的參數(shù)為W1(W1_ΔP,W1_F,W1_T,W1_v,W1_n分別表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量對應(yīng)的時延層與隱藏層之間的權(quán)值系數(shù))，W2，b1和b2。本文采用上海地鐵某段盾構(gòu)施工現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)； 采用φ6 760 mm級土壓平衡盾構(gòu)，刀盤開口率為40%； 螺旋輸送機(jī)采用軸式設(shè)計，內(nèi)徑為820 mm。隧道主要穿越淤泥質(zhì)黏土、粉質(zhì)黏土、中粗砂地層； 隧道埋深為4～40 m。掘進(jìn)過程中推進(jìn)速度v=0～65 mm/min，推力F=0～25 000 kN，刀盤轉(zhuǎn)矩T=0～2 762 kN·m，螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速n=0～16 r/min。選擇1 000組刀盤轉(zhuǎn)速穩(wěn)定狀態(tài)下(1.2 r/min)的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)效率為0.1，訓(xùn)練步數(shù)為10 000步。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)辨識流程

表1為不同隱藏層節(jié)點(diǎn)與延時階次下的均方誤差。可以看出： 在隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為9、延時階次為1與2時，訓(xùn)練的均方誤差的相對值(相對延時階次為4)依次為5.9%和2.57%； 延時階次為3和延時階次為4時的誤差相接近； 隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)在9～18時，模型均方誤差均小于0.000 1； 當(dāng)隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)由9增至15時，均方誤差的相對誤差分別為下降了7.2%、4.5%、2.4%，誤差下降幅度不斷減小。

表1不同隱藏層節(jié)點(diǎn)與延時階次下的均方誤差

Table 1 Mean square errors under different hidden layer nodes and delay orders

隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)延時階次均方誤差910.000 8261210.000 7821510.000 7771810.000 7701220.000 7571230.000 7321240.000 738

為了減少訓(xùn)練時間，采用延時階次為1階、隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為12的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為訓(xùn)練采用的網(wǎng)絡(luò)模型。對現(xiàn)場樣本進(jìn)行訓(xùn)練后辨識得到的模型參數(shù)結(jié)果如表2所示。

為了驗(yàn)證動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性，另采用300組現(xiàn)場數(shù)據(jù)對訓(xùn)練后的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如圖5所示?？梢钥闯錾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測輸出值與實(shí)際值變化較為一致。對兩者的誤差進(jìn)行統(tǒng)計分析，得到動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值與實(shí)際結(jié)果之間的均方誤差為0.16，誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.4，表明訓(xùn)練的模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測下一時刻的前饋螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速值。

3 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制性能分析

3.1 干擾變量斜坡激勵

由于本文將土壓平衡盾構(gòu)的推力、推進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)矩等掘進(jìn)參數(shù)視為干擾量，不進(jìn)行調(diào)控。但這些掘進(jìn)參數(shù)的變化將會造成土艙壓力的改變，為此本部分初步探究動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對3種干擾變量的響應(yīng)。

圖5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值與實(shí)際值比較

Fig. 5 Comparison of output value between neural network and actual value

圖6示出3種干擾量斜坡激勵下螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)情況。激勵輸入的時間間隔與樣本采集間隔相同，均為1 min。擾動變量初始值分別為F0=15 000 kN、T0=1 000 kN·m、v0=10 mm/min； 穩(wěn)定值分別為Fb=22 000 kN、Tb=2 500 kN·m、vb=60 mm/min?？梢钥闯觯瑢τ谕七M(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)矩，在輸入變量的斜坡激勵下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出近似為相同類型的響應(yīng)曲線； 但對于推力的斜坡激勵，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出變化差異不顯著。表明動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對推力作為干擾量輸入情況下的前饋效果并不明顯； 而推進(jìn)速度與刀盤轉(zhuǎn)矩的變化將直接影響土艙壓力的變化，對螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)起關(guān)鍵性的作用。

圖6 干擾量斜坡激勵下螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)情況

Fig. 6 Variation of speed of screw conveyor under slope excitation with disturbance variable

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際控制效果

為了驗(yàn)證動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器前饋?zhàn)饔孟峦翂浩胶饪刂菩Ч?，圖7給出了刀盤轉(zhuǎn)速在1.2 r/min左右下，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器前饋?zhàn)饔门c人工調(diào)節(jié)下的土艙壓力變化情況。由圖7可以看出，在運(yùn)行過程中由于擾動的存在，土艙的壓力處于波動狀態(tài)，但動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器前饋?zhàn)饔孟碌耐僚搲毫Σ▌诱w較小。就壓力波動的誤差大小，人工調(diào)節(jié)下的土艙壓力最大波動誤差為9.8%，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器前饋?zhàn)饔孟峦僚搲毫Φ淖畲蟛▌诱`差為5.3%，土艙壓力的控制精度得到了提高。

圖7 土艙壓力隨輸入信號實(shí)時變化情況

Fig. 7 Real-time variation of earth chamber pressure with input signal

4 結(jié)論與建議

本文依托上海地鐵某段土壓平衡盾構(gòu)施工現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)，根據(jù)盾構(gòu)施工中對影響密封艙內(nèi)土壓的掘進(jìn)參數(shù)調(diào)控的難易程度，采用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射土壓平衡中掘進(jìn)參數(shù)之間的非線性耦合關(guān)系，根據(jù)動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋輸出調(diào)節(jié)螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速以提高土艙壓力控制精度，以期為盾構(gòu)土壓平衡螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速控制提供參考。

1)根據(jù)施工現(xiàn)場掘進(jìn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在一定程度上映射出影響土艙壓力的掘進(jìn)參數(shù)之間的非線性關(guān)系。

2)通過對訓(xùn)練得到的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器進(jìn)行不同輸入量的斜坡激勵，螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速響應(yīng)結(jié)果表明推進(jìn)速度與刀盤轉(zhuǎn)矩的變化造成的前饋?zhàn)饔蔑@著，而推力變化導(dǎo)致的前饋?zhàn)饔幂^弱。

3)與現(xiàn)場土艙壓力對比，盾構(gòu)土壓平衡動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制前饋?zhàn)饔孟碌穆菪斔蜋C(jī)轉(zhuǎn)速控制方法能夠減小土艙壓力波動，密封艙土壓波動由9.8%降為5.3%。

4)由于施工現(xiàn)場的復(fù)雜性與地質(zhì)條件的不確定性，建議結(jié)合不同的工程實(shí)例，進(jìn)一步完善盾構(gòu)土壓平衡動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制調(diào)節(jié)螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速方法。