基于GRU算法的盾构掘进参数预测——以成都地铁为例

作者：肖浩汉; 陈祖煜; 徐国鑫; 蒋宗全; 苏岩; 曹瑞琅; 刘诗洋

来源：长江科学院院报, 2022, 1-12.

• 土压平衡盾构机
• 数据预处理
• Butterworth滤波
• GRU算法
• 掘进参数

刀盘扭矩和刀盘推力是保障掘进机正常掘进的关键参数，对其准确预测可有效指导设备运行。本项研究数据库收集于成都地铁19号线5台土压平衡盾构机。深入剖析盾构机数据特点，提出了一种包含数据分割、异常值处理、数据降噪和数据编译四个阶段的标准数据预处理算法。在巴特沃斯滤波器基础上，利用门控循环网络（GRU）建立了盾构机掘进参数预测模型，后基于RMSE和MAE指标综合评估模型预测效果。结果表明：新建模型对不同地质条件下掘进参数刀盘扭矩和刀盘推力均能实现良好预测；经过巴特沃斯滤波，模型预测精度显著提高；砂岩地层中，模型对刀盘扭矩的预测误差最小，RMSE和MAE分别为4.91和3.86。基于GRU算法掘进参数预测可显著提高盾构掘进状态判断水平，利于施工参数优化调整。

• 单位
  中国水利水电科学研究院; 陕西省引汉济渭工程建设有限公司; 同济大学