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    基于多目標學習的TBM掘進參數預測方法

    825   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-04 00:40:11
    本發明提出了一種基于多目標學習的TBM掘進參數預測方法，以解決傳統控制策略中人為決策的主觀性與決策規則單一性的問題。步驟為：通過智能數據采集系統獲取TBM掘進參數；對上述TBM掘進參數進行降噪與增強處理，獲取每個循環上升段和穩定段數據；提取循環上升段與穩定段的時域特征，構建反映TBM健康狀態的評估指標；利用人工智能算法有效表征上升段TBM特征指標與穩定段多目標變量之間的非線性映射關系，建立基于多目標學習的巖機作用模型；通過非線性優化方法對巖機作用模型的參數進行自適應調整；根據巖機作用模型預估的多目標參數信息，TBM司機可綜合圍巖地質情況和渣片的顆粒分布優化TBM控制策略。本發明可在線估計TBM掘進參數，同時不干擾TBM正常運行。
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    聲明：
    “基于多目標學習的TBM掘進參數預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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