（机械制造及其自动化专业论文）基于数据挖掘技术的地铁盾构机故障诊断方法研究.pdf

上海大学硕士学位论文 摘要 地铁盾构机是一种用于隧道掘进的集机、电、液、传感、信息技术于一体的 专用工程机械。随着城市市政建设步伐的加快，往往需要同期多台盾构进行施工， 这对盾构机的运行可靠性提出了很高的要求。盾构机的知识自动获取，进行实时 故障诊断，是防止盾构故障，保障运行安全，提高挖掘效率的一个重要技术手段。 在盾构的数据采集系统中存储了海量的数据，这些数据背后隐藏了大量的知识， 但没有被深刻理解。数据挖掘可以从大量的数据中智能地、自动地提取有价值的 知识和信息，是当前相当活跃的研究领域。本文将数据挖掘技术引入到盾构机故 障诊断中，以解决盾构故障的模式识别问题。 盾构机故障诊断技术是利用盾构机的状态信息和历史状况通过分析和处理 来定量识别其实时技术状态并预测异常故障的未来技术状态的- - n 建立在多学 科基础上的综合技术。本文以三菱土压平衡盾构机为研究对象，在系统的归纳总 结了现有的数据挖掘技术及分析了盾构机的工作原理、基本结构及检测数据项目 的特征的基础上，针对盾构机的故障非线性的特点和神经网络所具有的很强的学 习能力、适应能力和鲁棒性的优点，采用神经网络对盾构机进行故障分类。但由 于特征向量的冗余，可能产生不可识别的故障，因此本文提出了应用粗糙集的数 据挖掘技术对盾构的故障特征进行属性的约简。 另外，考虑到盾构状态监测系统所采集的信息以时间序列数据的形式记录在 数据库中，因此本文引入了时间序列相似性进行特征模式建模，以此实现盾构故 障诊断中的预测问题，并使其具有一定的机器学习能力。 最后，本文在v i s u a lc + + 6 0 集成开发环境中对盾构机的故障诊断系统进行 了软件实现。但是数据挖掘研究正处在发展阶段，数据挖掘本身以及其在盾构故 障中的应用还有许多问题值得探讨，本文的研究工作是一个尝试，相关工作还有 待进一步深入。 关键字：地铁盾构机数据挖掘故障诊断模式识别 圭塞查兰堡主兰竺丝皇 a b s t r a c t t h eu n d e r g r o u n ds h i e l di sas p e c i a lt u n n e ld i g g i n gm a c h i n ew h i c hi n t e g r a t e s m e c h a n i c s ，e l e c t r i c s ，h y d r a u l i c s ，a n di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y w i t l lm cr a p i ds t e po f c i t yc o n s t r u c t , m a n ys h i e l d sw o r ka to n et i m e ，w h i c hn e e dh i g l ld e m a n do fo p e r a t i o n r e l i a b i l i t y s h i e l dk n o w l e d g ea c q u i r e m e n ta n dr e a l - t i m e f a u l t d i a g n o s i s i sa n i m p o r t a n tm 咖t oa v o i ds h i e l df a u l t , e n s u r er u n n i n gs a f ea n di m p r o v ed i g g i n g e f f i c i e n c y t h e r ea l eh u g ed a t as a v e di nt h ed a t ac o l l e c t i o ns y s t e m ，b u tt h ev a l u a b l e i n f o r m a t i o nh i d d e nb e h i n do f t h ed a t ai sn o tm i n da n du s e de f f e c t i v e l y d a t am i n i n gi s o n eo ft h em o s ta c t i v er e s e a r c ha r e a sn o w a d a y s ，w h i c hc a nd i s c o v e rv a l u a b l e k n o w l e d g ea n di n f o r m a t i o ni n t e l l i g e n t l ya n da u t o m a t i c a l l yf r o md a t a b a s e 1 1 1 ep a p e r i n t r o d u c e dt h ed a t am i n i n gt e c h n o l o g yi n t os h i e l df a u l td i a g n o s i st os o l v et h e p r o b l e m so f f a u l tp a t t e r nr e c o g n i t i o n s h i e l df a u l td i a g n o s i st e c h n o l o g yi sac o m p r e h e n s i v et e c h n o l o g yb u i l tu p o nm a n y s u b j e c t s i t c a l lb eq u a n t i f i c a t i o u a l l yi d e n t i f i e dt h er e a l - t i m et e c h n i c a ls t a t ea n d f o r e c a s t e dt h ef u t u r ea b n o r m a lf a u l tw i t ht h es t a t u sm e s s a g e sa n dh i s t o r ys t a t u so f t h e s h i e l dt h r o u g ha n a l y s i sa n dh a n d l i n g 1 1 ”m i t s u b i s h ie a r t hp r e s s u r eb a l a n c e ds h i e l d i st h em a i ns t u d yo b j e c ti nt h i sp a p e r a f t e rc o n c l u d i n ga n ds u m m a r i z i n gt h ee x i s t i n g d a t am i n i n gt e c h n o l o g i e ss y s t e m i c a l l y , a n a l y z i n gt h ew o r k i n gp r i n c i p l e , b a s i c c o n s t r u c ta n dt h ef e a t u r eo fd e t e c t e dd a t ai t e m s ，t h ep a p e ra d o p t sn e u r a ln e t w o r k o ) t os o r tt h es h i e l df a u l t ss i n c ei t sn o n - l i n e a rf e a t u r ea n dn n sg r e a ts t u d y i n g a b i l i t y , a d a p t a t i o na n dr o b u s t n e s s o w i n g t ot h er e d u n d a n te i g e n v e c t o r , i tm i g h te a b s e s o m ef a u l t sw h i c hc a n n o tb er e c o g n i z e d t h e r e f o r e ，t h ep a p e ra d o p t st h et e c h n o l o g y b a s e do nd a t am i n i n go f r o u g hs e tf o rs h i e l df a u l tc h a r a c t e rr e d u c t i o n b e s i d e s s h i e l dr u n n i n gi n f o r m a t i o nc o l l e c t e db ys t a t u sm o n i t o rs y s t e ma r es a v e d i nt h ed a t a b a s ew i t ht h et y p eo ft i m es e r i 鹤s ot h et i m es e r i e ss i m i l a r i t y - p a t t e r nt o m o d e l i n gi sa p p l i a dt or e a l i z et h es h i e l df a u l tf o r e c a s t a n dt h es y s t e mh a ss o m e m a c h i n el e a r n i n ga b i l i t i e s f i n a l l y , t h es h i e l df a u l td i a g n o s i ss y s t e mb a s e do na b o v et h e o r i e si sc o m et r u e w i t ht h ev i s u a lc + + 6 0d e v e l o p m e n te n v i r o n m e n t b u tt h ed a t am i n i n gr e s e a r c hi s o n l yo nt h es t a g eo fd e v e l o p i n g al o to fp r o b l e m sa r ew o r t h yo fd i s c u s s i n ga b o u t d a t am i n i n gi t s e l f a n di t sa p p l i c a t i o ni ns h i e l df a u l t n l cs t u d yo f t h i sp a p e ri s j u s tt o h a v ea 咄r e l e v a n tw o r kn e e d sf i j l t h e rs t u d y k e y w o r d s ：u n d e r g r o u n ds h i e l d ；d a t am i n i n g ；f a u l td i a g n o s i s ；p a t t e r n r e c o g n i t i o n n 上海大学硕士学位论 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表 或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何 贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名： 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部 分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：胜 j 导师签名：盏堕日期：盈翌z 生兰 上海大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 论文选题及其研究意义 从2 0 世纪8 0 年代起，世冕上一些发达国家在总结经验教训的基础上，开发 和创立了设备诊断技术，它能在设备运行或基本不拆卸全部设备的情况下，掌握 设备运行状态，判定产生故障的部位和原因，并预测未来的技术状态，从而可在 早期有效地发现，以及在后期及时地抵制故障，保障生产的可持续发展。因此， 在生产中运用现代设备故障诊断技术，可给企业带来巨大的经济效益，归纳起来 可以集中体现在两个方面，即突发故障的降低和维修费用的减少【1 ，2 ，3 1 。 国内外许多资料表明，开展故障诊断的效益是明显的。据日本统计，在采用 诊断技术后，事故率减少7 5 ，维修费降低2 5 - - 5 0 ，英国对2 0 0 0 个国营工 厂的调查表明，采用诊断技术后每年节省维修费3 亿英镑，用于诊断技术的费用 仅为0 5 亿英镑，收益为投入的6 倍。据有关部门统计，化肥生产中，1 套年产 3 0 万吨合成氨的工厂，如果能将每年的停车时间减少1 个月，就可以增加6 0 0 0 多万吨的产量。我国每年用于设备维修的费用仅冶金部门就达2 5 0 亿元，如果将 故障诊断这项技术推广，每年可减少事故5 0 - 7 0 ，节约维修费用1 0 9 铲- 3 0 ， 效益相当可观【4 羽。不难看出从事故障诊断技术的研究和安装诊断系统的作用。 然而随着计算机和电子技术的飞跃发展，促进了工业生产现代化和机器设备 的大型化、连续化、高速化、自动化，生产过程要求有极高的安全性和可靠性。 地铁盾构机就是其中很典型的一种，它是一种综合了机械制造、新材料、新工艺、 电子信息、自动化等高新技术在内的、专用于地下隧道工程开挖的大型高科技旌 工设备，具有开挖速度快、质量高、人员劳动强度小、安全性高、对地表沉降和 环境影响小等优点，比之传统的钻爆法隧道施工具有明显的优势，有着良好的综 合效益，目前正朝着液压和电气自动控制、智能化和多功能化的方向发展。 在盾构隧道施工中，随着施工工艺的日趋成熟以及技术水平的不断提高，工 程进度的快慢很大程度上取决于盾构设备的完好性。盾构机由于本身结构复杂， 施工环境恶劣，因此设备的故障率较高。目前，故障排除手段仍主要依赖于人工 检修，故障及时修复率较低，经验表明：即使一个熟练的技术人员，在排除故障 时，确定故障原因和部位的时间约占总时间的7 0 9 6 9 0 9 6 ，而只有约10 9 6 3 0 9 6 用于 上海大学硕b 学位论文 最后排除故障的维修工作。这使得造价高昂的盾构设备得不到充分的使用，间接 地提高了工程造价。那么，如何才能迅速、准确的确定故障的原因和部位呢? 采 用的方法之一就是利用数据挖掘技术。数据挖掘是一个知识发现的过程，主要基 于统计学、人工智能、机器学习等技术，高度自动化地分析数据，做出归纳性的 推理，从中挖掘出潜在的、有价值的知识、模型或规则，并对未来情况进行预测。 本课题来源于上海隧道工程股份 有限公司盾构工程分公司的地铁盾构 设备故障诊断及保养系统研发项目， 该公司是中国首家盾构施工专业公 司，是中国软土隧道施工的开创者， 代表了当今中国软土隧道施工的最高 水平。图1 1 为由该公司研制生产的我图1 1 先行号盾构 国第一个完全具有自主知识产权的先行号盾构。 在研究对象选择方面，本文选用了在上海轨道交通杨浦线( m 8 线) 、南京 地铁一号线等工程中广泛应用的三菱土压平衡盾构机，其积累的大量采集数据为 本项目的研究提供了良好的工作基础。另外，对于盾构机故障诊断的研究，本课 题所采用的方法是利用粗糙集理论及神经网络理论互补特性，通过分析采集到的 数据，运用粗糙集进行属性约简，最后再应用神经网络进行模式识别；此外，为 了弥补以上方法在盾构故障预测方面的不足，引入了时间序列的相似性查询，并 使其具有一定的机器学习功能。本课题对盾构机故障的诊断构建了一种新方法， 在目前国内的盾构机故障诊断方法研究中，该方法尚未见报道，因此本课题具有 一定的理论研究意义及应用价值。 1 2 国内外研究概况 1 2 1 目前地铁盾构机故障诊断所采用方法及缺陷 地铁盾构机是一种挖掘地铁隧道的专用典型复杂机电液一体化设备。在日常 挖掘中，由于施工环境的恶劣、本身结构的复杂，使设备遇到机械、液压和电气 控制方面的一些故障频率比较高，而对这些故障进行排除存在一定的困难。首先 液压系统、电控系统较复杂，检修需要较高的技术水平；其次这些故障往往又有 隐蔽性、连锁性、偶然性和必然性并存等特点，使故障变得难以分析；随着城市 2 上海大学硕上学位论文 市政建设步伐的加快，往往需要同期多台盾构机进行施工，盾构机施工点多面广， 各施工队伍相关设备维修技术力量参差不齐，给盾构机的检修带来困难。 目前，隧道施工过程中，盾构设备的管理主要依赖于一批维修技术人员的经 验。近年来，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，基于 专家系统的故障诊断方法开始流行，论文【6 】、【7 】的故障诊断专家系统是针对德 国t b 8 8 0 e 型全断面隧道掘进机设计，论文【8 】的故障诊断专家系统是针对奥地利 a m 5 0 型掘进机设计，采用的方法都是基于规则的；论文 9 】的故障诊断专家系 统则是针对日本三菱土压盾构而设计，所采用的方法是基于知识的。然而，无论 采用何种方法的专家系统，设计过程都基本一致：先将领域专家的知识汇总，再 用模块化思想解决掘进机的故障诊断问题。但是，这种由人工建立知识库的故障 诊断专家系统，存在以下问题： ( 1 ) 知识获取的瓶颈问题。专家系统的解题能力主要取决于它所拥有的知识 的数量和质量，而现有故障诊断专家系统知识库中的知识的获取主要是通过知识 工程师与领域专家对话，将领域专家的知识总结为计算机可以识别的规则加入知 识库中。这一过程是一个非常复杂的个人到个人之间的交互过程，具有很强的个 性和随机性。另外这种知识获取是间接的，不但费时费力，而且效率低。因此， 知识获取难己成为研制故障诊断专家系统的公认瓶颈问题。 ( 2 ) 这种知识库是静态的，即没有自学习能力。系统在其运行过程中不能从 诊断成败中吸取经验教训，从诊断过的实例中自动学习新的知识，修正及更新原 有知识库中的知识。 ( 3 ) 缺乏预测功能。系统应用在故障发生之后，并造成停机时，这时生产被 迫停顿，造成较大的经济损失，不利于在故障早期阶段就对设备的健康状况做出 预测，从而做出相应对策。 实际上，其它各类智能诊断方法的成功应用也都依赖于各种先验知识的积 累，例如模糊模式识别中的模糊隶属函数，统计中的先验概率等。可见智能诊断 系统成功应用的前提是拥有丰富的知识。 此外，盾构系统中都装有先进的数据采集存储系统，由传感器不停的传回反 映盾构运行状态的数据，人们利用数据库存储技术，可把一年甚至更长时间的运 行数据存储下来。但是，这些数据主要用于对设备性能和运行状态的检测，数据 上海大学硕学位论文 背后隐藏的信息和规律并没有被深刻理解和有效利用；并且，如此大量的数据， 没有强有力的分析工具，理解它们己经远远超出了人的能力。能否有效的利用这 些海量的数据，从中发现一些新的知识，进而掌握机器运行的内在规律性，便成 为摆在科研人员面前的一项十分紧迫的课题。 数据挖掘具有从大型数据库中自动或半自动地获取知识的能力，是更高意义 上的机器学习。把数据挖掘技术应用到专家系统中，不但有助于克服知识获取的 瓶颈问题，而且使其具有自学习及预测能力，同时自动发现的知识有时比从领域 专家得到的知识更全面、更精确。 1 2 2 数据挖掘技术在故障诊断中的应用 数据挖掘( d a t am i n i n g ) 是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息，它融合 了多种技术的领域，包括数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模 式识别、基于知识的系统、知识获取、信息检索、高性能计算以及数据可视化。 数据挖掘能够帮助人们更深入、更容易的发现问题，做出决策。近年来对数 据挖掘技术的研究比较热门，每年都会招开一次国际性的学术会议。由于现代机 械的复杂性，国内外越来越多的学者将数据挖掘技术应用到了故障诊断领域，表 1 1 给出了国内外对某具体设备成功应用的研究案例。 表1 1 国内外基于数据挖掘技术的故障诊断应用举例 研究机构研究对象采用方法特点 国 外 m u l t i m e d i au n i v e r s i t y 发电机组【1 0 l神经网络分类能力较强，但可解释性差 概 n a t i o n a lu n i v e r s i t yo f 4 1 3 5 多缸柴油机【l l 】粗糙集 故障区分能力强，但对噪声敏 况 s i n g a p o r e 感度较大 中国石油大学( 北京) 往复压缩机气阀【1 2 l c n l c a _ n s能客观评价工作状态，但样本 国 故障诊断中心 模糊聚类少时准确率不高 内 能找到大量相关规律，但易出 概 四川大学供水管网 1 3 】关联规则现规律冗余，另外最小置信度 况 和最小支持度设置困难 能很好进行分类，但缺乏预测 上海交通大学旋转机械【1 4 】c a 5 功能 尽管如此，对于地铁盾构机这种大型复杂挖掘设备，目前国内外尚未见到任 何有关于利用数据挖掘技术来实现盾构机历史工况数据的故障知识获取的报道。 4 上海大学硕士学位论文 因此，本文将数据挖掘技术引入到地铁盾构机的故障诊断中，具有一定的理论意 义和现实意义。 1 3 本文安排 地铁盾构机是一个极为复杂的大型系统，要想对其进行全面的故障诊断研究 很困难。目前，虽然对盾构运行状态在线监测十分重视，但是并没有建立起大型 全面的故障数据库。另外，对地铁盾构机数据监测采集系统所保存的数据利用也 远远不够。针对这种情况，作者选用三菱土压盾构作为研究对象，将数据挖掘技 术引入到地铁盾构机的故障诊断中，进行相关应用研究。论文的具体组织结构为： 第一章为绪论。介绍了本文选题的背景和意义，故障诊断及数据挖掘技术的 研究现状等。 第二章介绍了土压平衡式盾构结构与工作原理。具体分析了土压平衡盾构机 的工作原理、基本结构及其在推进过程中的力学模型。 第三章介绍了盾构机的故障机理及特征分析。对盾构机的故障特点及产生机 理进行介绍，并分析了盾构机的动态实时检测项目及设计要点，提出了一种新型 的地铁盾构机故障诊断方法一“能量分析原理”。 第四章介绍了基于数据挖掘技术的故障诊断方法。提出了一个基于数据挖掘 技术的地铁盾构机故障诊断方法，即利用粗糙集进行属性的约简，然后利用神经 网络进行故障的识别，而利用时间序列相似性查询进行故障的预测。 第五章介绍了数据挖掘技术在盾构机故障诊断中的应用。将第四章中介绍过 的三种方法应用于地铁盾构机的故障诊断中以进行数据的分析和知识的挖掘。 第六章介绍了系统的软件实现。选择v i s u a lc + + 作为开发平台，a c c e s s 作 为数据库，对地铁盾构机故障诊断系统予以实现。 第七章是总结和展望。分析了数据挖掘应用于故障诊断的广阔前景，对论文 存在的问题作了总结和分析，提出进一步工作的方向。 5 上海大学硕士学位论文 第二章土压平衡式盾构结构与工作原理 地铁盾构机是一种用于隧道掘进的集机、电、液、传感、信息技术于一体的 专用工程机械，具有开挖切削土体、输送土碴、拼装隧道衬砌、测量导向纠偏等 功能。目前，盾构已广泛应用于城市建设的隧道工程中【”】。 近年来，随着我国开展大规模的城市市政工程建设、尤其是几个重要城市都 已开始了地下铁路的建设工程，在这些地下工程中，由于受到施工场地、道路交 通等城市环境因素的限制，使得传统的施工方法难以普遍适用。在这种情况下， 对城市正常机能影响很小的隧道施工方法盾构施工法得到了人们的普遍关 注，并且在一些地区已经有了较为广泛的使用。盾构技术的基本方法为在隧道的 一端建造竖井，以供盾构机安装就位，盾构机从竖井的墙壁开孔处出发，在地层 中沿着设计轴线向另一竖井推进。盾构推进过程中所受到的地层阻力通过液压缸 传到盾构尾部的隧道衬砌结构。盾构每推进一个工作行程，就在盾尾支护下拼装 一段衬砌，并及时地向靠近盾尾后面的地层与衬砌环外周之间的空隙中压注浆 液，以防止隧道及地面下沉，同时不断从开挖面排出土方【。 盾构机种类繁多，下面以本文的研究对象三菱土压平衡盾构为例，对盾 构机的工作原理及基本构造进行介绍。 2 1 地铁盾构机工作原理 盾构施工的主要原理就是尽可能在不扰动周围岩块的前提下完成施工，从而 最大限度地减少对地面建筑物及地基内埋没物的影响。为了达到这一目的，除了 刀盘和盾构钢壳可以被动地产生支护作用以外，使用土砂房问内泥土或泥水压力 平衡开挖面上的作用土压力和水压力，使用壁后注浆及时充填由开挖产生的盾尾 空隙，主动地控制周围岩块应力释放和变形是盾构技术的关键。 图2 1 为土压平衡盾构机示意图。当土压平衡盾构机掘进时，由刀盘切削下 来的泥土进入土砂房间，再通过螺旋机不断向后方排土口排出。由于泥土通过刀 盘切削和扰动后会增加泥土的塑流性，因此即使粘结性较大的泥土在受到刀盘旋 转切削扰动和螺旋输送机传送扰动后也会变得更为松软，具有较大的流动性，因 而能较好的充满土砂房间和螺旋机壳体内的全部空洞，使土砂房间内的土压能均 匀传递，通过调节螺旋机转速及排土闸门大小或调节盾构推进液压缸的推进速 6 上海大学硕士学位论文 度，使盾构开挖土量和排出土量保持或接近平衡，即同时使密封土砂房间土压接 近开挖面静止土压，以保持开挖面土层的稳定。 图2 1 土压平锤盾构机示意图 2 2 盾构主要单元结构 三菱土压平衡盾构由盾构刀盘单元、螺旋机单元、盾构推进单元、管片拼装 机以及盾尾密封装置、盾构注浆及注水系统单元组成，并且它有强大数据采集系 统，可以保存大量与盾构运行状态相关的参数。 2 2 1 刀盘单元 刀盘单元由挖掘刀盘、超挖装置、驱动装置组成。超挖装置安装在刀盘内。 ( 1 ) 挖掘刀盘 挖掘刀盘由6 根辐条构成，其上装置了挖掘泥土的刀具，刀盘中央( 鼻尖) 为鱼尾式，目的是为使中部的土砂流动通畅。 ( 2 ) 驱动装置 刀盘装置是通过电机哼减速机一轴承一大刀盘中轴一刀盘的顺序来传递力 矩，刀盘装置由一个大轴承支承。 轴承周围有油浴器，可使齿轮油不断循环，以减小摩擦阻力，防止烧结。( 自 动加油) 刀盘旋转轴承采用油脂密封，以防止土砂迸入( 加润滑脂) 。 ( 3 ) 超挖装置( 仿形刀) 7 上海大学硕士学位论文 盾构曲线掘进时使用。该装置的特点为：在刀盘旋转过程中，利用液压千斤 顶( 仿形刀千斤顶) ，使安装在刀盘辐条内部的仿形刀千斤项伸缩，进行曲线施 工所必需的盾构机外围的超挖作业。 超挖装置的最大超挖范围为径向刀盘外l o o m m 以内。通过带分压器的流量 表检测伸缩量，并在操作盘上显示行程。超挖量可以任意设定，超挖范围以1 0 0 为间距设定。 仿形刀共有2 把，分别安装在大刀盘的l 号和4 号立柱上。 2 2 2 螺旋机单元 刀盘单元挖掘的泥沙，被送入土砂房间，然后通过设置在隔板下部的螺旋机 输送到后方，由输送皮带送出，见图2 2 所示。 螺旋机可以进行正反双向旋转，一般情况下只进行正向旋转( 只有在泥沙粘 附等紧急状态时才采用反向旋转) ，排土阀门安装在螺旋机后端，根据排土状况 调整开口度。 图2 2螺旋输送机 2 2 3 盾构推进单元 盾构机是依靠盾构千斤顶的推力向前推进的，盾构千斤顶安装在盾构主体大 环梁部位。千斤顶被编上了号码，号码从盾尾看从顶部开始按顺时针编制，号码 写在支承环梁上。推进速度通过操作盘上的推进速度旋钮调节( 控制液压泵的倾 斜板) 。其原理是通过比例阀，完成千斤顶油缸内的流量控制调节，完成对千斤 上海大学硕士学位论文 顶的推进速度控制。其配备的总推进动力为3 7 8 4 0 k n ( 每单位挖掘面为 1 2 0 0 k n m 2 ) 。 推进的速度和行程通过安装在l 、6 、1 0 和1 8 号千斤顶上的传感器获取并显 示在盾构控制室面板上。千斤顶油压分4 个区域控制。上部7 个长行程千斤顶用 以拼装封顶块。 2 2 4 铰接装置 铰接装置是在进行曲线施工时，为了提高盾构机的操作性能，将其分开成前 筒、后筒两部分，各自用铰接千斤顶连接，根据需要，使前筒和后筒弯曲的装置。 连接部设有防止晃动挡块，可防止前、后筒的晃动。该盾构左右方向的最大偏转 角度为1 5 0 ，上下方向的最大偏转角度为0 5 0 。 前、后筒连接部配置有1 6 个铰接千斤顶，借以形成、维持铰接状态。 2 2 5 管片拼装机 举重臂装置设置在盾构尾部，升降千斤顶负责管片的吊装、贴压，平移千斤 顶负责水平方向的移动，保持千斤项可防止管片偏移。 举重臂装置可左右旋转，由2 台油压马达经齿轮驱动。旋转角度为左右各 2 2 0 。，通过电缆盘限位开关限位。转速有常用和高速两种，可互相切换。操作方 式无线或有线皆可。 形状保持装置是保持用举重臂组装而成的管片形状的装置，其目的是为了提 高管片组装的质量。 沿着由竖梁支承的后方工作台的导轮，利用滑动千斤顶前后移动，在固定的 位置推进整形千斤顶，矫正管片的变形，如图2 3 所示。 图2 3 形状保持装置 9 上海大学硕士学位论文 形状保持装置与掘进机构设有联锁装置，掘进时整形千斤顶必须全部缩进。 操作利用有线移动式按钮开关，可在机内任意位置操作。 2 2 6 盾尾密封装置 盾尾密封装置安装在盾构主体的最后部，其目的是为了防止水土、壁后注入 的浆液从盾尾进入盾构( 盾尾钢丝刷共3 道) 。为了充分发挥密封性能，刷子间 需注入油脂。 2 2 7 盾构注浆及注水系统单元 当土质不易出土时，需向刀盘正面加泥改善土体的流塑性，保证挖掘顺利。 另外，从可靠性角度考虑，盾构各部分液压系统均独立设置，三菱盾构共有 1 3 个独立的液压系统，整个盾构系统除刀盘装置采用6 台电机驱动，其余各部 分均为液压驱动。盾构机械部分的故障较为明显，查找也较容易，而液压系统和 电气控制系统的故障较难诊断，是研制盾构故障诊断系统的重点。 2 3 地铁盾构机实时工况动态检测数据结构 利用地铁盾构机的数据采集存储系统实现试验数据的采集和记录，如图2 4 所示。该系统可以通过p l c 采集盾构机上的各种传感器数据，包括：掘进速度、 刀盘扭矩、刀盘转速、千斤顶推力、土砂房间压力、注浆参数、各种温度、盾构 姿态等参数，然后将数据传送给控制室的主机，在主机上进行数据的记录、储存 和显示；同时，主机也可以对这些数据设定初始值，传送到p l c 上，利用m o d e m 和远程机连接，通过远程机监控盾构掘进并保留掘进过程中的各种数据。 图2 4 数据采集存储系统 1 0 上海大学硕士学位论文 2 4 土压平衡盾构在推进过程中的力学模型 土压平衡盾构在推进过程中，其工作工况主要由下列一些检测项目：刀盘转 速、刀盘扭矩、总推力、土砂房间压力、掘进速度和螺旋机转速等。 其中，土砂房间压力、螺旋机转速、盾构机推进速度之间的关系及总推力、 螺旋机转速、盾构机推进速度之间的关系如式2 1 和式2 - 2 i 1 刀所示： p 譬愕8 ) _ p o + 脚一k f t , 竺r o 型 j 盟( 2 - 1 ) r = 护+ 晶+ 脚) _ k l ( 4 k 以d 桕l k a 。s j n y t ( 2 - 2 ) 式中：p 士砂房间土压； d 一隧道直径； 毋一刀盘面板上的压力附加值； 月开1 ：3 率； p 0 一推进面土压的静止土压力； 缸似刚度，即接触压力作用下土体产生单位变形时的反力值； 卜土压平衡盾构在土层中的掘进距离； 矗有效出土比，即天然土体重量和天然土体与添加土体重量之和的比 重： 玎一与土体性质及排土效率有关的参数； 卜与螺旋机的直径、螺纹形式、螺距及统计的时间间隔等相关的参数； 】，o _ 土体的天然密度； l 螺旋机转速； r 一盾构推进速度； 卜盾构机总推力； p 一推进时总阻力，包括：盾构侧面与周边地层的摩擦阻力；刀具 贯入土体抵抗力；盾构姿态调整或曲线施工附加阻力；管片和 盾构之间的摩擦力；盾尾脱出阻力；尾随机构的牵引。其中主 要为盾壳与周围土体的摩擦力 掘进速度与土层条件、土砂房间土压、推力、刀盘转速、出土量等因素有关， 上海大学硕士学位论文 论文 1 8 给出了掘进速度与推力、刀盘转速、土砂房间土压之间的关系： 1 v = 墨( 7 一翘2 p r o ) + k 2 n 2 ( 2 - 3 ) | 式中：m 一刀盘转速； 蜀、岛推力系数及转速系数； 其余符号与前同。从式( 2 3 ) 可知，土砂房间土压相当于抵消了部分推力，当 t o ，这意味着只有推力大于 如时，盾构机才能前进，故蜀为盾构机掘进所需的最小推力，主要反映盾构机 掘进过程受到的摩擦阻力。 由此可知，掘进速度与土砂房间土压成反比，与盾构机推力、刀盘转速成正 比；推力较小时，增大刀盘转速对提高掘进速度的作用较小。 刀盘扭矩与土层条件、土压力、推力等因素有关，泡沫剂、水的加入量对刀 盘扭矩有重大影响。对推力、刀盘转速、土砂房间压力等参数平均值与刀盘扭矩 平均值的关系如下； 矿= + k 。( r k 。p ) ( 2 - 4 ) 式中，w 代表刀盘扭矩平均值，凰，、局均为扭矩系数，为刀盘转动所需 的最小所矩，其主要反映刀盘旋转时受到的来自机器本身和周围地层的摩擦力。 其余符号含义同前。由式2 - 4 可知，刀盘扭矩与推力成正比，与土砂房间土压成 反比，刀盘转速与之影响不大。 2 5 本章小结 地铁盾构机是一种用于隧道掘进的专用工程机械。本章具体分析了土压平衡 盾构机的工作原理及单元结构，介绍了表达盾构各个相关工作参数之间关系的力 学模型。在此基础上，阐述了盾构工况动态检测数据项目中的一些定量关系，得 出与故障诊断相关的主要工作参数有：刀盘转速、刀盘扭矩、总推力、土砂房间 土压、掘进速度和螺旋机转速等，其中掘进速度与土砂房间压力成反比，与盾构 机推力、刀盘转速成正比，而刀盘扭矩与推力成正比，与土砂房间土压成反比， 刀盘转速与之影响不大。 1 2 上海大学硕士学位论文 第三章盾构机的故障机理及特征分析 地铁盾构机是集机、电、液和控制于一体的机电大型系统。其结构庞大，层 次多，光驱动电机就达十几个，电磁阀数百个，液压泵及液压缸几十个。各个单 元、部件间互相关联及元部件的多样性使系统建模困难。由于设备系统的复杂性， 其故障表现呈现的突发性、随机性，无序性给维修造成困难。在课题调研过程中， 很多故障案例说明了盾构机设备个别器件失效引起的系统故障，因排障过程时间 过长而直接影响到生产效益和工程进度，造成巨大损失。 3 1 地铁盾构机故障特点 机电系统的结构层次多，各个单元、部件间互相关联及元部件的多样性使系 统建模困难。同时在故障诊断过程中，由于故障的突发性、随机性强，系统可靠 性能分布统计特征不稳定及故障表现形式的多态性，给故障诊断推理逻辑的设 计、故障源的正确定位带来困难。盾构机的工况条件变化大、并存在过程不确定 和外部干扰等因素，所以使得大多数基于系统模型的传统故障检测与诊断方法在 此中难以实现，或在简化条件下实现也无法实际使用。 根据盾构机的机电系统结构特点及工作原理，运用领域专家知识，整个盾构 机的故障主要可以分成三个单元故障刀盘单元、推进单元以及螺旋机单元。 现将盾构机这三个单元的主要故障源及故障表现形式用故障树形式表现，如图 3 1 3 3 所示。 刀盘 月*丑hn帆f t i l m i l l l# t t 上i上 雒鞋； | | | | ll ll = l 2 ；叫l | | l | l 图3 1 刀盘单元故障树 推进 千斤f * 口+ 斤晰f f f 日f + f 稚蕾* e 胍 置+ f 唾币+ 耐 r l上上 l f 卫 2 剖i 嚣胛| | 鲤 ”璞 i 4 嚣蘑 l粤萎 犍 誉 l l i霉l ll 1毒r站_ l t $ - f ，t ，著lt量h4 0 1著_鏖*-盏 l十挈磊*f*-l r；nletl&irlt2 1t2f4j4 一e_z自pb-4 rti 1$鼍毒芳m，t ，l 22吾e盔 r ；# 2 上海大学硕士学位论文 广上厂l 1l 广l 育南。厂 鬻剐州秽嘲瓣 一8 巴f 纠l 吲譬删删 茹 坏 ， 喜 辱 图3 3 螺旋机单元故障树 3 2 地铁盾构机故障产生机理 盾构机工作时，可分为两个工作内容段的往复循环，其中一个工作内容是盾 构机推进，另一个是管片安装；其故障诊断的复杂性在第一个工作内容中犹为突 出，这是因为在推进过程中，刀盘单元、掘进单元、螺旋机单元等全部在运行， 整个盾构机的工作过程与金属切削中的多刃立铣刀铣削操作相类似。此时各个单 元中的所发生的故障不一定体现在本单元的工况中，而有可能在其它单元的工况 中呈现出来。 盾构机故障产生的原因多种多样：可以是由个别元器件的失效引发；也可以 是由外部工况条件的变劣，致使部分部件的长期过载，导致器件损坏所引起的； 也可能是器件的运行寿命到限或正常的器件老化等原因所产生的。 3 3 地铁盾构机动态实时测量项目分类 作为一个大型机电装备，其实时工作状况检测数据是故障诊断推理中一个重 要的判据源。这种数据源往往是多层次、多测点，在数量上呈现一种海量形式。 在设备的使用过程中，故障的引发机理相当复杂，是器件、设备结构、使用工况 及操作模式等各类因素的综合作用。但其故障前兆症状可以在其设备运行状态检 测数据记录中有所呈现。这需要我们能充分利用这些包含故障诊断后验知识信息 的数据。盾构系统运行中的实时状态数据和监控信号还是比较齐全，它的各类信 上海大学硕士学位论文 号数总量达1 7 0 多项。在盾构的工作过程中，它以掘进量2 1 0 毫米的间隔形成 一批数据输出，并有相当完整的信号资料文档。在3 1 小节中我们已经列出了盾 构机的三个主要故障单元的故障树，根据该故障树，图3 4 分列了这三个单元中 可检测到的项目。 刀盘单元 n o ，1 刀盘电漉 n o2刀盘电滴 n o3 刀盘电漉l n o473盘电滴l n o523盘电漉l n o6刀盘电漉l noj刀盘电漉l n o8 2 3 1 m _ 篪推进单元叫 刀盘转速l一 仿形刀行程l一 仿形刀位置l n o1 刀盘离舍器温度l 如2 刀盘寓台嚣温度l 如3 刀盘离台嚣；最度 跏4 刀盘离台嚣温度 葺o 5 刀盘离台嚣温度 n o6 刀盘高台嚣温度 n 0 7 刀盘离台器温度广一 n o8 刀盘南台嚣温度广一 刀盘离台器压力螺旋机单元十一 土砂房间土压( 上) 广一 土砂房闻土压f f )一 土砂房阃土压c 左) 士砂房闻土压( 右) n o ，l 千斤顶行程 n o 6 千斤顶纤程 n o 1 0 - t - 斤磺行程 n o 1 旰斤磺行程 n o 1 千斤顶速度 n o ，6 - t - 斤顶速度 n o 1 0 t - 斤顶速度 n o1 8 - t - 斤顶速度 埂斜角度( 后构机) 旋转角度( 膏柯机) 后柯机推力 詹构机p u 电漉 螺麓机压力 螺旋机转速 螺旋机出土量 螺旋机闱门开百分比 螺旋机p u 电瀛 图3 4 地铁盾构机三故障单元检测项目 3 4 地铁盾构机故障分类及诊断方法设计要点 地铁盾构机故障类型划分可按单元功能，或按机、电、液性质等多种规则进 行分类，这里所提的故障分类是根据故障呈现的基本特征进行划分。按盾构故障 源的性质，有一种故障是由个别零部件的突发性失效引起的突发故障，故障发生 前，无法观察到其前兆症状，这种故障经常是由电磁阀、控制继电器、交流接触 器等器件失效所引起的。另一类是故障的发生有一定的演化的过程，其呈现的形 式是性能参数趋于下降，故此故障的前兆症状可以在其盾构设备运行状态检测数 据记录中有所呈现。但是，盾构机的数据记录多达一百多项，数据记录每2 3 秒就刷新一次，这种信息往往被淹没在海量的数据堆中，这种故障经常是发生在 1 6 上海大学硕士学位论文 刀盘电机、推进用千斤顶、螺旋机油马达、液压泵等此类部件中。因而，应针对 此二类特点，配之以不同的故障诊断方法。 考虑到每个零部件的故障发生概率是个重要的推理判据，而盾构机结构的复 杂性使得无法通过分析手段得到该类数值。基于相关领域知识和使用经验可为其 提供一个定性概念，如“经常发生”、“不常见”等的语言描述。根据统计理论， 对一个随机发生事件的概率分布参数的估计是需要有样本数据。因而，上述的定 性概念不能用于概率分布参数的估计。鉴于上述情况，需要有一个能结合相关领 域知识和使用经验的定性概念，并能对故障发生概率分布参数进行估计的算法， 而主观贝叶斯方法是一个有效的算法工具。 运用主观贝叶斯方法，结合相关领域知识和使用经验的定性概念，以此类经 验去确定一个初始概率缺省值，以此作为一个故障先验概率参数估计值，形成故 障树自动搜索时的规则判断其后在系统运行中结合实际故障事件的统计数据，形 成对故障发生的后验概率参数的估计值。该值可以通过系统故障维护功能，作为 对故障树自动搜索规则判据的修正和调整。通过此种方法来处理第一类故障。在 设备的使用过程中，上述第二类故障的引发机理相当复杂，是器件、设备结构、 使用工况及操作模式等各类因素的综合作用。但其故障前兆症状可以在其设备运 行状态检测数据记录中有所呈现，这需要我们能利用这些包含故障诊断后验知识 信息的数据。在故障诊断理论研究中是一种知识发现方法，本文仅对第二种故障 及其诊断进行研究。 根据对数据挖掘理论的研究，可以在海量的数据记录中挖掘故障前兆的时间 系列模式及其特征表达，进行模式识别和类分析、属性提取等工作；同时通过对 各单元的数据进行相关分析方法研究，建立故障分析推理的综合测度参量。在此 基本前提下，再进一步用知识发现方法归纳提升为故障诊断知识，建立故障诊断 动态知识库，这样就可以用来处理第二类故障。 3 5 基于能量分析原理的盾构机故障诊断方法 对于盾构机三个故障单元中任何一个单元，其上的零部件在运行过程中组成 一个动力传递链，如果在传递过程中有部分零部件功能退化，将使动力传递效率 降低，致使原动机功耗增加。因而，对3 个单元的原动机功耗值数据的时间序列 进行分析，由于输入的能量应与输出的能量保持一个恒定的关系，而当这种关系 上海大学硕上学位论文 发生变化超出一定范围时，则可认为故障发生，这样就可以进行故障模式识别