基于门控循环单元的全断面掘进机稳定段掘进性能预测

全断面隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)一个正常掘进循环分为空推段、上升段和稳定段3个阶段,其中稳定掘进段为主要施工阶段,稳定段掘进性能的好坏是TBM掘进的关键。为实现TBM安全高效掘进,建立一种基于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)神经网络的预测模型,预测TBM稳定段掘进性能。模型以新疆某供水工程Ⅱ标段TBM施工数据为依托,5种掘进循环上升段主要参数的时间序列数据作为主要输入,围岩等级作为辅助输入来考虑岩体对掘进性能的影响,输出为稳定段的总推进力和刀盘扭矩,为稳定段TBM性能预判提供参考。为显示预测效果,对比传统循环神经网络(recurrent neural network, RNN)预测模型,并分析不同长度时间序列输入对模型预测精度的影响。结果表明：GRU模型预测拟合优度均在0.9以上,平均绝对百分比误差均小于12.25%,同时能够适用不同长度时序输入。由此可见,所建模型具有较高预测精度,泛化能力较好,能够辅助预判掘进机稳定段性能。