中国工程机械学报
中國工程機械學報
중국공정궤계학보
CHINESE JOURNAL OF CONSTRUCTION MACHINERY
2013年
6期
474-479
,共6页
张天瑞%代沅兴%赵海峰%于天彪%王宛山
張天瑞%代沅興%趙海峰%于天彪%王宛山
장천서%대원흥%조해봉%우천표%왕완산
全断面掘进机%灰色理论%神经网络%特征参数%预处理
全斷麵掘進機%灰色理論%神經網絡%特徵參數%預處理
전단면굴진궤%회색이론%신경망락%특정삼수%예처리
tunnel boring machine%grey theory%neural network%feature parameter%preprocessing
首先介绍了全断面掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)主要系统部件的状态参数,通过分析TBM特征参数时间序列的变化趋势,确定了采用灰色预测和神经网络预测相结合的方法对TBM关键部件状态特征参数的变化趋势进行预测,建立了基于灰色理论和神经网络的全断面掘进机状态特征参数预测模型.通过实例计算,给出了预测模型的改进措施.经过改进的预测模型,能够保证设备达到1级预测精度,预测10小时后的设备运行情况.最后,介绍了开发的全断面掘进机故障诊断系统中参数预测的部分,使得预测结果更直接地呈现在操作者面前,具有很好的指导意义.
首先介紹瞭全斷麵掘進機(Tunnel Boring Machine,TBM)主要繫統部件的狀態參數,通過分析TBM特徵參數時間序列的變化趨勢,確定瞭採用灰色預測和神經網絡預測相結閤的方法對TBM關鍵部件狀態特徵參數的變化趨勢進行預測,建立瞭基于灰色理論和神經網絡的全斷麵掘進機狀態特徵參數預測模型.通過實例計算,給齣瞭預測模型的改進措施.經過改進的預測模型,能夠保證設備達到1級預測精度,預測10小時後的設備運行情況.最後,介紹瞭開髮的全斷麵掘進機故障診斷繫統中參數預測的部分,使得預測結果更直接地呈現在操作者麵前,具有很好的指導意義.
수선개소료전단면굴진궤(Tunnel Boring Machine,TBM)주요계통부건적상태삼수,통과분석TBM특정삼수시간서렬적변화추세,학정료채용회색예측화신경망락예측상결합적방법대TBM관건부건상태특정삼수적변화추세진행예측,건립료기우회색이론화신경망락적전단면굴진궤상태특정삼수예측모형.통과실례계산,급출료예측모형적개진조시.경과개진적예측모형,능구보증설비체도1급예측정도,예측10소시후적설비운행정황.최후,개소료개발적전단면굴진궤고장진단계통중삼수예측적부분,사득예측결과경직접지정현재조작자면전,구유흔호적지도의의.
