TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)的設(shè)計與實踐

徐劍安， 李建斌， 荊留杰, 3， 徐受天， 游宇嵩

(1. 中鐵工程裝備集團(tuán)有限公司， 河南 鄭州 450016； 2. 中鐵高新工業(yè)股份有限公司， 北京 100000； 3. 中國礦業(yè)大學(xué) 深部巖土力學(xué)與地下工程國家重點實驗室， 江蘇 徐州 221116)

0 引言

當(dāng)前，我國已成為世界上隧道修建需求最大、修建速度最快、修建難度最高的國家。預(yù)計未來10年，我國采用TBM施工的隧道總計超過6 000 km，需要各類TBM超過200臺[1]。但TBM在運行過程中時有發(fā)生卡機(jī)，甚至造成人員傷亡等事故[2-3]。因此，智能掘進(jìn)技術(shù)已成為TBM領(lǐng)域的重要研究課題。

針對TBM智能掘進(jìn)技術(shù)，國內(nèi)外許多專家學(xué)者做了大量的研究，開發(fā)了相關(guān)的系統(tǒng)平臺。國內(nèi)，江玉生等[4]針對盾構(gòu)施工參數(shù)自動預(yù)警進(jìn)行了研究,提出了參數(shù)預(yù)警的判斷準(zhǔn)則及判斷方法,并將參數(shù)預(yù)警整合于盾構(gòu)風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)；華振[5]通過開發(fā)盾構(gòu)集群化監(jiān)控與異地決策管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了盾構(gòu)的集群化監(jiān)控；劉杰[6]完成了矩形盾構(gòu)施工實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)遠(yuǎn)程交互軟件研制；高文學(xué)等[7]實現(xiàn)了隧道施工掌子面可視化實時顯示與分析；王俊彬等[8]開發(fā)了盾構(gòu)施工信息監(jiān)控管理系統(tǒng)；陳文遠(yuǎn)等[9]實現(xiàn)了盾構(gòu)集群式遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理,應(yīng)用可視化技術(shù)將盾構(gòu)施工中的三圖一表進(jìn)行了展示。國外，文獻(xiàn)[10-12]將非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法等人工智能算法應(yīng)用于TBM掘進(jìn)速度預(yù)測，從而對TBM的工作狀態(tài)進(jìn)行評價；文獻(xiàn)[13-14]利用大量已建TBM隧道掘進(jìn)數(shù)據(jù)建立了知識庫及數(shù)據(jù)庫，研究了不同類型TBM掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測方法；文獻(xiàn)[15-16]提出了一種基于異構(gòu)現(xiàn)場數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)的動態(tài)負(fù)荷預(yù)測方法，采用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)和支持向量回歸(SVR) 開發(fā)了較為可靠的預(yù)測模型。

在TBM智能掘進(jìn)技術(shù)方面雖然取得了一些研究成果，但較少涉及智能掘進(jìn)系統(tǒng)插件式開發(fā)及算法集成，且傳統(tǒng)TBM智能掘進(jìn)系統(tǒng)往往通過定制化開發(fā)，無法實現(xiàn)系統(tǒng)的快速開發(fā)和算法的便捷集成。本文設(shè)計了一種TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)插件開發(fā)框架，基于該框架可快速搭建TBM智能掘進(jìn)系統(tǒng)，并且以低耦合方式集成算法模型，以期推動TBM智能掘進(jìn)技術(shù)的發(fā)展。

1 總體方案設(shè)計

1.1 系統(tǒng)技術(shù)框架設(shè)計

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)集TBM施工過程實時監(jiān)控、分析以及決策于一體。結(jié)合系統(tǒng)的功能設(shè)計，根據(jù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的處理流程，將整個系統(tǒng)技術(shù)框架劃分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)分析層、實時決策層，如圖1所示。

圖1 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)技術(shù)框架

其中,數(shù)據(jù)裝載模塊負(fù)責(zé)接收傳感器等裝置傳輸?shù)膶崟r流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)抽取模塊負(fù)責(zé)批量抽取歷史數(shù)據(jù)，模型裝載模塊負(fù)責(zé)將分析處理模型集中的計算模型和腳本加載到系統(tǒng)中，該系統(tǒng)能夠根據(jù)分析處理模型在完整大數(shù)據(jù)集上實時計算出相應(yīng)的指標(biāo)，并進(jìn)行判斷，最終將結(jié)果反饋給實時決策層，從而對系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

1.2 技術(shù)架構(gòu)選型

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)最終應(yīng)用于工業(yè)控制環(huán)境，具有響應(yīng)速度快、與現(xiàn)場設(shè)備通信頻率高等特點，故采用C/S架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)。相對于B/S架構(gòu)，C/S架構(gòu)具有如下優(yōu)點：

1)充分利用客戶端硬件資源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計算，響應(yīng)速度更快，且更適合于實時控制。

2)方便訪問本地資源，如文件系統(tǒng)、打印機(jī)、串口等，能夠高效地與施工現(xiàn)場各類儀器儀表建立通信。

3)較易實現(xiàn)隨操作系統(tǒng)自動啟動；實現(xiàn)后臺服務(wù)進(jìn)程；防止意外關(guān)閉和實現(xiàn)關(guān)閉后自動重新運行。

C/S的缺點是部署、版本升級較困難；跨平臺(操作系統(tǒng)、底層設(shè)備等)功能差，可能需要對不同平臺單獨開發(fā)和測試。但考慮到本系統(tǒng)僅應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)，能夠保證平臺的統(tǒng)一性，且其用戶數(shù)量及裝機(jī)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及普通B/S，故這些缺點對本系統(tǒng)的影響并不顯著。

系統(tǒng)客戶端安裝于TBM主控制室，服務(wù)器端分為通信服務(wù)器和后端大數(shù)據(jù)平臺，均位于總部機(jī)房。多種數(shù)據(jù)庫與大數(shù)據(jù)集群通過通信服務(wù)器間接通信。通信服務(wù)器與客戶端之間通過TCP套接字(Socket)或HTTP通信，其系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)架構(gòu)圖

2 通信方式與數(shù)據(jù)庫設(shè)計

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)客戶端安裝于TBM主控制室，通過光纖與外界連接；在地面和TBM上安裝專用路由器，使客戶端所在工業(yè)電腦直接連接到互聯(lián)網(wǎng)，與通信服務(wù)器建立連接；通過路由器權(quán)限設(shè)置實現(xiàn)TBM所在局域網(wǎng)內(nèi)的相關(guān)設(shè)備與外界隔離，確保設(shè)備和數(shù)據(jù)的安全性。

通信服務(wù)器將大數(shù)據(jù)分析、圖像處理、模型最優(yōu)參數(shù)等結(jié)果傳送給客戶端?？蛻舳讼蚍?wù)器傳送現(xiàn)場各類數(shù)據(jù)和請求信息，如圖3所示。

圖3 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)通信方式

2.1 PLC通信設(shè)計

TBM設(shè)備主要通過PLC完成動作指令的下達(dá)和傳感器數(shù)據(jù)的讀取，故主要考慮如何與PLC進(jìn)行通信。

工業(yè)電腦主要通過MPI、工業(yè)以太網(wǎng)、PROFOBUS、MODBUS、RS232/485、CAN、CC-LINK等方式與PLC建立通信。不同PLC提供的通信接口不盡相同。為了提高兼容性及降低開發(fā)難度，OPC基金會制訂了OPC工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提供了PC訪問不同PLC的軟件開發(fā)接口。

目前PLC最常用的通信方法是通過OPC、OPC UA讀取數(shù)據(jù)。但PLC廠商的OPC服務(wù)器通常只能在Windows平臺上運行，體積龐大，占用資源多，故宜選用能直連PLC的內(nèi)部協(xié)議，通過以太網(wǎng)進(jìn)行連接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互。

在TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)開發(fā)的第1階段，涉及PLC的只有西門子S7-300/400系列，采用S7協(xié)議完成TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)與PLC的通信。PLC數(shù)據(jù)讀取結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 PLC數(shù)據(jù)讀取結(jié)構(gòu)圖

2.2 C/S通信設(shè)計

客戶端與服務(wù)器之間的通信采用TCP方式。TCP連接方式為短連接，故無法保持會話。在實際應(yīng)用中，客戶端每次可通過向服務(wù)器出示Session ID的方式來確認(rèn)身份，保持會話。Session ID由首次登錄客戶端時服務(wù)器隨機(jī)生成。當(dāng)客戶端長期無活動(通常表明網(wǎng)絡(luò)中斷)時，會話失效，需要重新登錄認(rèn)證。

通信服務(wù)器將大數(shù)據(jù)分析、圖像處理等結(jié)果傳送至系統(tǒng)客戶端，客戶端向服務(wù)器傳送現(xiàn)場各類數(shù)據(jù)和請求信息。通信協(xié)議頭采用二進(jìn)制形式，提高傳輸效率，通信協(xié)議定義表見表1。

表1 通信協(xié)議定義表

2.2.1 服務(wù)器數(shù)據(jù)庫設(shè)計

服務(wù)器除現(xiàn)有系統(tǒng)的MongoDB、Redis數(shù)據(jù)庫外，需設(shè)計額外的MySQL數(shù)據(jù)庫表，數(shù)據(jù)庫名TBM Server主要包含以下內(nèi)容：

1)用戶信息(見表2)。每臺TBM有單獨的用戶名和密碼，以區(qū)分不同的數(shù)據(jù)源。不同角色具有不同的管理權(quán)限，可依據(jù)權(quán)限完成所需操作設(shè)置。

表2 用戶信息

2)客戶端通信連接狀態(tài)(見表3)。記錄客戶端的在線狀態(tài)；記錄客戶端與服務(wù)器通信的數(shù)據(jù)傳輸狀態(tài)，特別是需要數(shù)據(jù)續(xù)傳的情形。

表3 連接狀態(tài)

3)服務(wù)器日志(見表4)。記錄服務(wù)器的運行日志；記錄客戶端的登陸、數(shù)據(jù)提交等重要請求。

表4 服務(wù)器日志

2.2.2 客戶端數(shù)據(jù)庫設(shè)計

客戶端數(shù)據(jù)庫采用本地運行形式，選用開源的MySQL。根據(jù)系統(tǒng)具體的應(yīng)用需求，將數(shù)據(jù)分3類：地質(zhì)數(shù)據(jù)、設(shè)備及設(shè)備感知數(shù)據(jù)、日志與緩存。共建立多張數(shù)據(jù)表，用于存儲地勘數(shù)據(jù)、超前預(yù)報數(shù)據(jù)、不良地質(zhì)數(shù)據(jù)、設(shè)備實時數(shù)據(jù)、設(shè)備常量數(shù)據(jù)、系統(tǒng)及操作日志。地勘表和實時數(shù)據(jù)表如表5和表6所示。

表5 地勘表

表6 實時數(shù)據(jù)表

3 智能控制模型與集成

3.1 關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測模型

選取吉林引松供水工程幾千個掘進(jìn)循環(huán)的巖機(jī)信息作為樣本數(shù)據(jù)庫。

從樣本數(shù)據(jù)庫中提取巖體狀態(tài)參數(shù)，建立巖體狀態(tài)參數(shù)矩陣N，N=[U,Jv,W]，其中U為巖石抗壓強(qiáng)度，MPa；Jv為巖體單位體積節(jié)理數(shù)，條/m3；W為圍巖等級(I～V)。通過循環(huán)均值的方法得到掘進(jìn)循環(huán)上升段與穩(wěn)態(tài)段的分界點，截取掘進(jìn)循環(huán)上升段數(shù)據(jù)組成上升段掘進(jìn)參數(shù)矩陣M1，M1=[F,T,P,R]，其中F為刀盤推力，kN；T為刀盤轉(zhuǎn)矩，kN·m；P為貫入度，mm/r；R為刀盤轉(zhuǎn)速，r/min。

從樣本數(shù)據(jù)庫中篩選出上升段巖機(jī)信息數(shù)據(jù)，分別采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)net、支持向量機(jī)svm和最小二乘回歸reg 3種方法對巖機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，輸入量為上升段掘進(jìn)參數(shù)矩陣M1，輸出量為巖體狀態(tài)參數(shù)矩陣N，分別得到相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet1、支持向量機(jī)回歸學(xué)習(xí)機(jī)模型Ysvm1和最小二乘回歸數(shù)學(xué)模型Yreg1。

Ynet1是以掘進(jìn)參數(shù)為輸入層，以巖體參數(shù)為輸出層的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖5所示，選取S型正切函數(shù)和對數(shù)函數(shù)分別作為隱含層和輸出層神經(jīng)元的激勵函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)為traingdx，性能函數(shù)為mse。

圖5 3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet1

Ysvm1的表達(dá)式如式(1)所示，Φ1(M1)是支持向量機(jī)核函數(shù)，采用徑向基核函數(shù)描述。

N=ω1·Φ1(M1)+b1。

(1)

式中：Φ1(M1)為從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；ω1為權(quán)重向量；b1為偏差項。

Yreg1的數(shù)學(xué)方程形式如式(2)-(4)所示。

(2)

(3)

(4)

式(2)-(4)中：n為TBM刀盤刀具數(shù)量;c1-c18為擬合常數(shù)。

為了提高巖體信息感知結(jié)果的準(zhǔn)確度，對3個模型Ynet1、Ysvm1、Yreg1求取的巖體狀態(tài)參數(shù)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均，如式(5)所示。

Y1=λ1Ynet1+λ2Ysvm1+λ3Yreg1。

(5)

式中：Y1為巖體信息感知模型輸出掌子面巖體狀態(tài)參數(shù)；λ1、λ2、λ3為權(quán)重系數(shù)。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Ynet2

Ysvm2的表達(dá)式如式(6)所示，Φ2(N)同樣采用徑向基核函數(shù)描述。

M2=ω2·Φ2(N)+b2

。

(6)

式中：Φ2(N)為從輸入控件到高維特征空間的非線性映射；ω2為權(quán)重向量；b2為偏差項。

Yreg2的數(shù)學(xué)方程形式如式(7)-(10)所示。

(7)

(8)

(9)

(10)

式(7)-(10)中p1-p16為擬合常數(shù)。

(11)

為提高掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測準(zhǔn)確度，對3個模型Ynet2、Ysvm2、Yreg2的預(yù)測值進(jìn)行數(shù)學(xué)平均

Y2=λ4Ynet2+λ5Ysvm2+λ6Yreg2。

(12)

式中：Y2為TBM掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測模型的輸出結(jié)果；λ4、λ5、λ6為權(quán)重系數(shù)。

3.2 模型與系統(tǒng)集成

系統(tǒng)可視化程序與算法實現(xiàn)程序分屬于不同的服務(wù)，彼此通過Socket進(jìn)行通信，不同的算法模型只需實現(xiàn)可視化程序提供的通信接口，即可實現(xiàn)與系統(tǒng)的集成，通信接口如下。

1)掘進(jìn)數(shù)據(jù)接收與自動提取。發(fā)送命令： push。

輸入?yún)?shù)：總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速設(shè)定值、推進(jìn)速度設(shè)定值、貫入度(1×7數(shù)組，以","分隔，后期添加其他模型時，輸入?yún)?shù)內(nèi)容會發(fā)生一定更改)。

輸出參數(shù)：state。當(dāng)前點為有效掘進(jìn)點時，反饋"0"；為掘進(jìn)終止點時，反饋"1"；非掘進(jìn)點或異常值數(shù)據(jù)時，反饋"-1"；出現(xiàn)報錯時，反饋"參數(shù)錯誤"。

2)巖體感知模型。發(fā)送命令：ls。

輸出參數(shù)(字典格式)：{"UCS_pre": ucs，"Jv_pre": jv，"W_pre": w }。

3)輔助駕駛模型。發(fā)送命令： lle_svr。

輸出參數(shù)(數(shù)組格式)： 推進(jìn)速度、刀盤轉(zhuǎn)速、總推進(jìn)力、刀盤轉(zhuǎn)矩。

算法模型程序采用Python語言開發(fā)，結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7 算法程序結(jié)構(gòu)圖

4 系統(tǒng)運行

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運行流程如圖8所示，為避免系統(tǒng)軟件拷貝至其他上位機(jī)上運行，系統(tǒng)軟件只允許在已注冊的上位機(jī)上運行。系統(tǒng)首先會判斷上位機(jī)之前是否已經(jīng)注冊，若尚未注冊，則需要輸入注冊碼；若已注冊，則根據(jù)XML初始化系統(tǒng)屬性，并判斷是否加載歡迎界面，再根據(jù)Common初始化界面屬性，在與算法程序通信后加載Plugins插件，最終實現(xiàn)整個系統(tǒng)的正常運行。

圖8 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運行流程圖

輔助駕駛功能模塊主要用于關(guān)鍵參數(shù)等數(shù)據(jù)的計算與展現(xiàn)，包含虛擬掘進(jìn)功能、掌子面巖體狀態(tài)實時感知、設(shè)備狀態(tài)評價、設(shè)備控制參數(shù)智能推薦、雷達(dá)圖/趨勢分析圖、施工建議措施等單元。系統(tǒng)運行主界面如圖9所示。

圖9 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)運行主界面

5 現(xiàn)場驗證

實際驗證依托吉林省中部城市引松供水工程總干線施工四標(biāo)段項目，現(xiàn)場應(yīng)用里程范圍為53+552～+192，應(yīng)用地層為花崗巖地層，中等風(fēng)化狀態(tài)。TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)安裝在主控室琴臺的上位機(jī)上，供TBM操作者使用，系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用如圖10所示。

圖10 TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用

TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)與上位機(jī)通過網(wǎng)線連接，TBM操作者在掘進(jìn)時關(guān)注輔助界面數(shù)據(jù)信息，當(dāng)輔助界面提示參數(shù)有較大波動時，則可切換至設(shè)備感知界面或巖體感知界面查看相應(yīng)的詳細(xì)信息。

設(shè)備掘進(jìn)參數(shù)可通過PLC直接讀取，因此對設(shè)備參數(shù)的預(yù)測可以精確地評估。通過對比模型預(yù)測值與實際值可發(fā)現(xiàn)，掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測模型對刀盤推力、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度4個關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確度均超過84%；預(yù)測效果穩(wěn)定，滿足工程使用，對比結(jié)果如圖11所示。

(a) 總推力 (b) 刀盤轉(zhuǎn)矩

6 結(jié)論與討論

和以往研究工作相比，采用插件式方法開發(fā)并集成算法模型，可便捷式開發(fā)低耦合的智能掘進(jìn)系統(tǒng)，用于TBM智能掘進(jìn)過程中關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測及控制。

通過實際工程實踐，對比TBM關(guān)鍵參數(shù)智能掘進(jìn)系統(tǒng)中刀盤推力、刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速等關(guān)鍵參數(shù)，表明系統(tǒng)預(yù)測值和主司機(jī)實際使用掘進(jìn)參數(shù)基本一致，可為主司機(jī)快速提供掘進(jìn)參數(shù)建議值，為TBM掘進(jìn)提供智能化服務(wù)。此系統(tǒng)已連續(xù)運行6個月，具有較好的穩(wěn)定性，在施工過程中根據(jù)算法模型進(jìn)行實時計算，將結(jié)果用于預(yù)警或控制，減少了TBM掘進(jìn)過程中事故的發(fā)生，降低了施工方的損失，提高了施工效率。

雖然取得了一定的研究成果并進(jìn)行了工程實踐，但系統(tǒng)尚需應(yīng)用于更多的項目才能進(jìn)一步完善，且插件和算法只有不斷積累沉淀才能更好地貼合不同項目工程的需要。如何在系統(tǒng)運行過程中保障軟件層的安全也是本系統(tǒng)下一步需要努力的方向。