基于t-SNE数据驱动模型的盾构装备刀盘健康评估

随着地铁等地下工程在各大城市的快速发展,盾构装备的健康维护备受关注。刀盘作为盾构装备的主要功能部件之一,其易于损耗但却不易被直接检测,并可直接影响盾构推进效率和工期的按时完成。基于刀盘机理模型的传统分析方法受限于实际工程复杂工况与盾构机复杂结构,难以进行准确评估。为此,提出一种基于数据驱动的盾构机刀盘健康评估方法,即通过t-分布随机邻域嵌入(t-distribution stochastic neighbor embedding, t-SNE)模型,建立盾构装备传感器数据在特征空间与刀盘健康状态的映射关系,从而对刀盘性能衰退进行量化评估。其方法主要步骤包括:(1)刀盘性能相关传感数据预处理与初步特征提取;(2)在特征空间进行内蕴流形分布分析,基于t-SNE模型降维得到低维优化特征;(3)在优化后的特征空间构造马氏距离度量,得到刀盘性能衰退的量化评估。通过在实际盾构掘进工程中验证,结果表明:基于盾构装备实际运行数据,该方法能准确地反映刀盘性能状态。