[发明专利]基于并联式神经网络的盾构机刀盘扭矩预测方法及系统有效
| 申请号： | 202011225143.4 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112329172B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 刘成良;石岗;余宏淦;陶建峰;覃程锦;雷军波;孙浩;毛帅 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;E21D9/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于并联式神经网络的盾构机刀盘扭矩预测方法及系统，包括：在盾构机实际工作数据库中选择对盾构机刀盘扭矩影响较大的工作参数；对选择的工作参数进行预处理；根据预处理后的工作参数建立并联式神经网络刀盘扭矩预测模型并进行并联式神经网络刀盘扭矩预测模型的训练；在不同的数据集上评价训练后的并联式神经网络刀盘扭矩预测模型对刀盘扭矩的预测精度。实现了高精度的刀盘扭矩实时预测，有助于指导司机提前调整盾构机的操作参数，确保盾构机的高效安全推进，从而提升盾构机的智能化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 并联 神经网络 盾构 机刀盘 扭矩 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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