[发明专利]钻爆法施工装备异常数据辨识方法、系统、装备及介质

说明书

本发明公开一种钻爆法施工装备异常数据辨识方法、系统、装备及介质，涉及装备异常数据辨识技术领域。所述方法包括：根据装备在各时刻的状态监测数据，将装备在各时刻的振动监测数据划分为装备在四种状态下的振动监测数据序列；对装备在四种状态下的振动监测数据序列分别进行去噪处理和重构处理得到四个振动监测数据序列；采用完全自适应噪声集合经验模态分解算法分别对四个振动监测数据序列进行处理得到四个振动分解矩阵；基于四个振动分解矩阵构建四个模态时频图；采用样本集对Ghost模型进行训练和测试建立异常数据辨识模型，基于异常数据辨识模型开展针对装备的异常数据进行辨识分析。本发明可提高异常数据辨识结果的精度。

技术领域

本发明涉及装备异常数据辨识技术领域，特别是涉及一种钻爆法施工装备异常数据辨识方法、系统、装备及介质。

背景技术

恶劣自然环境与复杂的地质条件下的隧道施工，不同于平原沿海区域，施工技术更复杂，对于施工装备要求更高。尤其是在生态脆弱性高、地质断裂带区域以及软硬岩分布不均匀区域，常规的小型低等级机械配套难以满足建设要求。因此，隧道钻爆法施工装备可以保证高质量、高标准、高效率的安全施工目标。

对于钻爆法成套机械装备带来的进度降低，施工装备故障率高，人员安全影响大的问题，现有技术提出了钻爆法中钻孔、装药、出渣、支护、湿喷等工序相应的各类施工装备，进行相应机械化施工配套方案，总结了适应的机械化施工开挖方法，确定了钻爆法施工成套装备体系的建议方案，为特殊地域、特殊环境的顺利施工提供有效保障。

装备异常数据辨识结果对于维护钻爆法施工成套装备工期保证及安全运营有着十分重要的作用，现阶段针对钻爆法机械化施工成套装备异常数据辨识方法主要针对单一装备指标监测进行辨识(例如，仅单独考虑装备油温或油压参数等)，造成辨识结果不准确，因此，现在需要一种可以提高装备异常辨识精度的辨识方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种钻爆法施工装备异常数据辨识方法、系统、装备及介质，可提高异常状态监测数据的辨识精度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种钻爆法施工装备异常数据辨识方法，包括：

获取钻爆法施工成套装备中各装备在各时刻的状态监测数据以及各装备在各时刻的振动监测数据；

对于任意一个装备，根据所述装备在各时刻的状态监测数据，将所述装备在各时刻的振动监测数据划分为所述装备在正常行驶状态下的振动监测数据序列、所述装备在异常行驶状态下的振动监测数据序列、所述装备在正常施工状态下的振动监测数据序列以及所述装备在异常施工状态下的振动监测数据序列；

均对所述装备在正常行驶状态下的振动监测数据序列、所述装备在异常行驶状态下的振动监测数据序列、所述装备在正常施工状态下的振动监测数据序列以及所述装备在异常施工状态下的振动监测数据序列分别进行去噪处理和重构处理得到第一振动监测数据序列、第二振动监测数据序列、第三振动监测数据序列和第四振动监测数据序列；

采用完全自适应噪声集合经验模态分解算法分别对所述第一振动监测数据序列、所述第二振动监测数据序列、所述第三振动监测数据序列以及所述第四振动监测数据序列分别进行处理得到第一振动分解矩阵、第二振动分解矩阵、第三振动分解矩阵和第四振动分解矩阵；

根据所述第一振动分解矩阵、所述第二振动分解矩阵、所述第三振动分解矩阵和所述第四振动分解矩阵得到第一模态时频图、第二模态时频图、第三模态时频图和第四模态时频图；

采用样本集对Ghost模型进行训练和测试得到异常数据辨识模型，所述异常数据辨识模型用于对待辨识装备的异常数据进行辨识；所述样本集包括所述第一模态时频图、所述第二模态时频图、所述第三模态时频图、所述第四模态时频图、所述装备在各时刻的状态监测数据以及所述装备在各时刻的振动监测数据。