基于全站仪和倾斜仪的盾构姿态自动测量及多源数据联合处理方法

针对隧道空间狭小,全站仪难以对盾构机上2个以上点进行测量,提出利用智能全站仪、双轴电子倾斜仪组合导向控制技术,在三维直角坐标转换模型的基础上将双轴电子倾斜仪测定的盾构机的俯仰角和扭转角作为观测值参与平差,解决了多源数据采集、导向数据联合处理的问题.上海地铁12线、杭州地铁1号线等区间隧道的施工导向实践证明,该方法可靠、实用.     

基于多传感器数据融合的四旋翼飞行器的姿态解算

 用于农田信息采集的四旋翼飞行器姿态解算过程中,存在姿态角测量不够准确这一难题。选择基于加速度计、电子罗盘与陀螺仪的捷联式惯性测量系统,采用卡尔曼滤波算法,通过融合多个传感器的测量数据,解算出高精度的姿态角。为验证卡尔曼滤波算法的有效性和实用性,搭建了四旋翼飞行器姿态检测实验平台。结果表明,经卡尔曼滤波算法处理之后的姿态角动态响应好,解算精度高,其最大跟踪误差控制在±1.5°以内,消除了由加速度计或电子罗盘带来的测量白噪声,也有效抑制了陀螺仪的温度漂移,满足四旋翼飞行器对姿态解算精度的要求。     

基于数据驱动的盾构竖向姿态预测深度学习模型

在盾构掘进过程中,竖向姿态控制难度较大,盾体常与设计轴线产生偏差。为解决既有盾构姿态预测模型无法准确提取数据特征和有效去除数据噪声的问题,充分挖掘盾构掘进实测数据时间序列信息,依托合肥地铁7号线耕耘路站—清潭路站区间盾构隧道工程,对收集的掘进数据进行预处理,包括去除停机状态数据及异常数据,提出用于盾构竖向姿态预测的CNN-LSTM组合模型,并将测试集上的模型预测结果与传统回归模型进行对比,最后对不同样本数量及固定网络参数时的模型性能进行研究。研究结果表明：CNN-LSTM组合模型对盾构竖向姿态的预测效果较好,在测试集上的预测平均绝对误差E_MA和均方根误差E_RMS较低,同时预测的决定系数R²较高,表明模型具有较小的预测误差和较高的预测精度;与ARIMA、LSTM和SVR模型相比,CNN-LSTM模型在测试集上预测的R²分别提高了1.04%、19.75%和79.63%,此外,模型的预测E_MA和E_RMS较低,并且训练耗时显著降低;不同训练集样本数量对CNN-LS...     

基于互补滤波算法的倾斜RTK姿态解算

针对目前倾斜RTK(real time kinematic)由于姿态解算角度偏差大,导致测量精度较差的问题,提出了一种基于差分进化(differential evolution, DE)算法的向量外积补偿的互补滤波算法。所提算法对传感器中的高低频信号进行向量外积补偿,通过比例积分(proportion integration, PI)补偿器完成数据融合,利用DE算法寻求补偿器的最优参数,实现最佳姿态估计。通过惯性传感器搭载全站仪模拟倾斜RTK使用环境,进行动静态仿真实验。实验结果表明：所提算法可以有效地得到高精度姿态角,且姿态角精度高于传统的拓展卡尔曼滤波算法,满足倾斜RTK的使用环境。     

基于数据融合的全舰统一姿态基准测量系统

为测量大型舰船甲板的变形,对甲板变形引起的局部姿态误差进行补偿,设计了基于多IMU数据融合的全舰统一姿态基准测量系统．提出了甲板变形测量方法,建立了IMU布局优化数学模型,并运用遗传算法对IMU的布局进行了优化求解．仿真结果表明,建立全舰统一姿态基准测量系统是测量舰船甲板变形的有效办法,利用布局优化后IMU的输出信息进行全舰甲板变形估计,估计精度优于2.3arcmin,并能减少舰载武器系统所需IMU的数量．     

缺失数据下区间自回归模型的参数估计

研究了当数据存在缺失时区间值自回归模型的参数估计问题.利用均值补充法、条件均值补充法对缺失数据进行补充,在此基础上进一步利用条件最小二乘估计方法对模型参数进行了估计,并通过随机模拟说明了上述估计方法的合理性.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

弹体姿态估计数据融合算法研究

为了测量剧烈变化的弹体滚转角姿态,设计了高、低量程配置的传感器测量方案,利用UKF滤波器,对弹体滚转姿态进行估计.为了提高弹体飞行中间段的滚转姿态测量精度,进一步设计了状态融合和量测融合两种数据融合算法.仿真研究表明,量测融合算法精度高、实时性强.     

一元整体线性回归模型解算

主要讨论了最常用的一元线性回归问题,分析了同时顾及自变量和因变量误差回归解算的相关问题,对采用同时考虑自变量和因变量误差的条件平差解算法,通过分析得出其解算出回归参数的估值与不考虑自变量误差情况下回归参数的估值一致,同时给出了同时考虑自变量和因变量误差的整体最小二乘解法,通过算例分析得出了整体最小二乘法解算的有效性.     

一种基于联合平差的盾构姿态计算方法

提出了一种新的盾构姿态自动测量方法,该方法通过全站仪测量盾构机上控制点坐标,结合双轴倾斜仪获取水平倾角数据,将两类观测值进行联合处理.在改进的七参数空间坐标转换模型的基础上,通过空间几何关系分析,建立联合平差模型.在实践中,基于该方法自主开发的全站仪与倾斜仪联合盾构自动导向系统已成功应用于上海地铁12线和杭州地铁1号线等隧道区间的施工导向,验证了该方法的可靠性和实用性.     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

掘进机履带行走机构设计参数分析

在分析掘进机履带行走机构工作原理的基础上,提出了履带行走机构牵引力及输入功率的计算公式,阐述了驱动轮、支重轮及张紧轮的设计原则。     

激光导向系统在TBM中的工作原理及其影响因素

介绍了激光导向系统的特征、导向原理及其组成,阐述了导向过程中产生误差的原因及预防措施,展望了导向系统在隧道掘进中的应用前景。     

掘进机随机电缆自移装置的研究与应用

针对掘进机随机电缆存在的各种弊病,通过技术分析,在旧式随机电缆保护装置的基础上研制了掘进机随机电缆自移装置,实现了电缆的自动前移后退,提高了掘进自动化水平。     

隧洞掘进机预制混凝土管片的生产

介绍了隧洞掘进机预制混凝土管片厂的生产线模式,对管片生产能力的确定和生产线的设计、管片生产工序、管片混凝土质量的控制等关键问题进行了探讨。     

全断面岩石掘进机滚刀布置的优化方法

为解决传统滚刀布置设计方法无法同时考虑刀盘受力平衡和滚刀破岩量均衡的问题,提出了一种全断面岩石掘进机滚刀布置的优化方法。根据极径与极角分别求解的策略,综合考虑设计方案、方案集数目和计算速度的要求,对刀盘初始方案中的滚刀进行合理分组,通过对组内每把滚刀的位置参量(极径、极角)施加微幅波动来建立滚刀布置方案集。采用加权灰靶决策方法,筛选出方案集中的最优方案,并对现有TB880E型掘进机滚刀布置进行了优化。与优化前相比,刀盘倾覆力矩减小了65%,并且不改变滚刀的布局模式,因此该方法不会对刀盘结构刚度产生不良影响,还在一定程度上避免了刀盘应力的集中。     

硬岩掘进机刀盘载荷与撑靴接触界面刚度的耦合关系

在复合地质条件掘进时刀盘载荷与撑靴接触界面的耦合关系严重影响硬岩掘进机(TBM)动态特性.基于并联机构理论研究TBM推进系统的力传递特性,建立刀盘、机械系统和撑靴接触刚度耦合力传递模型,讨论了刀盘在复合地质条件下掘进时刀盘载荷波动与撑靴岩石接触界面刚度之间的耦合关系.结果表明,撑靴接触界面刚度随刀盘载荷增大而非线性增大;复合地层中,刀盘载荷波动,接触界面刚度也呈现相应的波动特性;两侧撑靴接触界面岩石软硬不同时,刀盘载荷均值和波动增加,接触界面刚度均值和波动加大,且较硬一侧增加幅度大于较软一侧减小幅度.     

超大直径泥水平衡盾构地表沉降控制关键技术

分析泥水平衡盾构施工引起地表沉降的机理,结合超大直径泥水平衡盾构施工实例,从切口压力、泥水指标控制及同步注浆管理等方面探讨超大直径泥水平衡盾构施工地表沉降的控制技术.结果表明:切口压力的设定对正面土体沉降量影响较大,在施工过程中应密切关注切口位置的地表沉降量并及时调整压力.对于超大直径泥水平衡盾构,单次压力调整不宜过大,切口压力波动不宜超过±2 kPa;采用双控同步注浆模式,以砂与粉煤灰为主要原材料的单液浆施工技术可以有效减小地表后期的沉降.