[发明专利]旋挖钻机的作业控制方法及系统

权利要求书

1.一种旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，包括：

确定旋挖钻机的当前工作状态；

在确定所述当前工作状态为钻进状态的情况下，获取所述旋挖钻机的当前反馈信息，所述当前反馈信息包括钻进压力、动力头扭矩、动力头转速、发动机转速和进尺速度；

输入所述当前反馈信息至岩土层分类模型，输出所述旋挖钻机当前作业的岩土层类型，其中，所述岩土层分类模型是基于样本反馈信息和预先确定的岩土层类型标签进行训练后得到的；

根据所述岩土层类型，调节所述旋挖钻机的工作参数。

2.根据权利要求1所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述确定旋挖钻机的当前工作状态，包括：

确定旋挖钻机的发动机转速、下放深度、动力头扭矩、回转角度一阶差分和下放深度一阶差分；

根据所述发动机转速、所述下放深度、所述动力头扭矩、所述回转角度一阶差分和所述下放深度一阶差分，确定所述旋挖钻机的当前工作状态。

3.根据权利要求2所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述当前工作状态包括：未施工状态和施工状态，所述施工状态包括钻进状态；

对应的，所述根据所述发动机转速、所述下放深度、所述动力头扭矩、所述回转角度一阶差分和所述下放深度一阶差分，确定所述旋挖钻机的当前工作状态，包括：

当所述发动机转速大于预设转速阈值时，确定所述旋挖钻机的工作状态为施工状态；

当所述下放深度大于预设深度阈值，且所述回转角度一阶差分小于预设角度偏差阈值，且所述下放深度一阶差分小于预设深度偏差阈值，且所述动力头扭矩大于预设扭矩阈值时，确定所述施工状态为钻进状态。

4.根据权利要求1所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述确定旋挖钻进的当前工作状态之前，还包括：

通过车载传感器获取预设数量的旋挖钻机工作数据，所述工作数据包括历史反馈信息和历史岩土层类型信息；

基于现场调研、现场勘探和地质报告对所述工作数据添加数据标签信息；

采集预设数量的数据标签信息，所述数据标签信息包括样本反馈信息和岩土层类型标签；

对所述数据标签信息进行数据清洗和特征工程处理，得到训练数据；

基于所述训练数据，对预构建的机器学习模型进行训练，得到岩土层分类模型。

5.根据权利要求4所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述预构建的机器学习模型包括SVM模型、逻辑回归模型、LightGBM模型、随机森林模型、神经网络模型或XGBoost模型中的至少一种；

对应的，所述基于所述训练数据，对预构建的机器学习模型进行训练，得到岩土层分类模型，包括：

基于所述训练数据，对所述预构建的机器学习模型包括的各模型进行训练，得到中间分类模型集合；

基于评价指标对所述中间分类模型集合中的每一个中间分类模型行性能分析；

根据所述性能分析的结果，在所述中间分类模型集合中确定岩土层分类模型。

6.根据权利要求4所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述对所述数据标签信息进行数据清洗和特征工程处理，得到训练数据，包括：

基于预设方式，对所述数据标签信息进行数据清洗和特征工程处理，得到中间数据，所述预设方式包括相关性分析、缺失值处理、特征构造、特征降维和特征筛选中的至少一种；

对所述中间数据进行标准化和归一化处理，得到训练数据。

7.根据权利要求1所述的旋挖钻机的作业控制方法，其特征在于，所述根据所述岩土层类型，调节所述旋挖钻机的工作参数，包括：

输入所述岩土层类型至施工效率模型，输出所述旋挖钻机的工作参数，其中，所述施工效率模型是基于岩土层类型、与所述岩土层类型对应的样本工作参数信息和与所述样本工作参数信息对应的样本工作效率信息训练得到的。