一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统，获取每一滚刀的现场数据；依据获取的现场数据，以及预设的TBM滚刀磨损时序预测模型，得到每一滚刀磨损量的时序预测值；在每一滚刀寿命周期内，对各个时段的历史滚刀磨损量和预测滚刀磨损量累加，获得总磨损量；依据总磨损量确定预测的滚刀磨损状态和滚刀更换时间；本发明基于LSTM，综合考虑现场掘进数据领域信息和历史信息，有效提取数据的序列变化信息，建立预测TBM滚刀磨损量的时序预测模型，利用现场掘进数据实现对滚刀磨损智能化预测和信息化管理，对滚刀的磨损状态以及滚刀更换的时间进行预测，避免了盾构机在一段复杂岩石地层下停机，规避了不良地质问题的发生。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114417697A
申请号 ：
CN202111487564.9
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2021-12-07
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
邱道宏李雪冰薛翊国于月浩郭壮壮刘秋实
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区经十路17923号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨琪
优先权 ：
CN202111487564.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/17 G06N3/04 G06N3/08 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20211207
申请日 : 20211207
2022-04-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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