[发明专利]一种盾构结泥饼异常事件识别系统及方法

权利要求书

1.一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：对历史数据的规范化提取、清洗，获得历史数据的规范信息；

步骤S2：对数据性态判断和特征数据统计特性，获得基础健康数据特征与整体数据趋势；

步骤S3：判断盾构机当前状态和盾构机的类型、直径等信息；

步骤S4：向前提取10分钟的有效掘进数据作为一个时间窗口，按照与历史数据一致的处理方式得到该时间窗口中特征数据的特性；

步骤S5：根据专家经验与该盾构的历史数据特征，判断当前数据相对历史数据与专家经验规则的变化；

步骤S6：判断是否发生了结泥饼的异常事件，如果发生了结泥饼异常事件，进而判断结泥饼的严重程度，实现盾构施工过程中实时判断是否发生了结泥饼的异常。

2.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：

对历史数据的有效数据量的提取判断，提取的过程中清洗无关状态数据，确保历史数据的特征数据与有效数据量满足数据学习条件。

3.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：

对历史数据的规范信息进行数据性态的检查，查看数据的正态性，分析正太分布偏差，统计历史数据的分布特征，依据3σ准则对数据进行分析，进而对数据处理，得到结泥饼相关的特征数据与数据变化率、中位数、众数、平均值、波动范围等数据信息。

4.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括：

判断该线路盾构的类型，盾构机的直径，盾构机的当前状态，对正在掘进的盾构机进行结泥饼异常事件的判断，并根据该盾构的参数和历史数据的健康数据特征，选择应该使用哪一种专家经验规则进行结泥饼异常事件的判断。

5.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：

每隔一分钟，根据当前时间，向前提取10分钟的数据，截取在掘进的有效数据，并判断数据量，当第一次提取数据不足时，再向前提取10秒数据，判断状态与数据量，直至完成10分钟有效数据的提取；对10分钟窗口的有效数据，进行数据的性态判断和数据的统计进而得到去除极端的异常数据，对处理过的数据进行特征数据的提取，包括数据变化率、中位数、众数、平均值、波动范围等数据信息，完成与历史数据处理近似的当前时间窗口数据的处理。

6.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：

根据历史数据范围，选择专家经验规则；根据当前数据按照专家经验规则计算对应的数据变化情况。

7.根据权利要求1所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括：

专家经验规则根据实时数据与历史数据对比结果进行结泥饼异常事件的实时判断，并判断结泥饼的严重程度，实现盾构施工过程中结泥饼的实时判断。

8.根据权利要求1-7所述的一种盾构结泥饼异常事件识别方法，其特征在于：所述专家经验规则针对不同类型、不同直径的盾构施工线路实现自动匹配选择，进而实现针对当前隧道施工线路的专家经验规则的精细化判断。