一种基于TPOT的铣槽机施工地层识别方法与流程

本发明涉及铣槽机施工技术领域。更具体地说，本发明涉及一种基于tpot的铣槽机施工地层识别方法。

背景技术：

作为当今最先进的地下连续墙施工设备，液压双轮铣槽机具有成槽施工效率高、精度高、安全环保、适应地层范围广等优点，在强度较大的硬岩地层优势更为突出。铣槽机在向下铣削过程中会穿越多个地层，操作手需要随时掌握当前地层情况，并根据地层进行相应的操作，传统施工中，更多是依靠已有的勘察报告或者根据出渣情况判断地层，可能存在地勘有误和现场观测滞后的问题，这对于当前地层的准确判断和设备的正确操作有着较大的影响，找到一种可以实时准确判断地层的方法是很有必要的。

目前已经有一些地层识别的方法，尤其在盾构施工领域，如《基于盾构掘进参数的bp神经网络地层识别》(doi:10.3785/j.issn.1008-973x.2011.05.013)基于盾构掘进参数bp神经网络地层识别模型能够实现盾构掘进参数与地层之间的良好非线性映射,可以在盾构掘进施工中利用掘进参数实现对地层的在线识别。《基于盾构掘进参数的lvq神经网络地层识别》以盾构机掘进参数作为输入、地层特性编码作为输出，通过设定误差阀值和进化次数，实现lvq神经网络训练，通过检验样本进行检验表明，所提出的方法可用于盾构掘进过程的在线、实时监测和地层识别。然而，铣槽机施工与盾构施工存在很大的差异，控制参数也完全不相同，已有的应用于盾构机的算法模型不一定适用于铣槽机，因此，有必要针对铣槽机施工地层识别进行研究。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于tpot的铣槽机施工地层识别方法。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于tpot的铣槽机施工地层识别方法，其包括以下步骤：

s1，获取铣槽机的实时运行参数的数据；

s2，对所述步骤s1中获取的运行参数的数据进行预处理，并对预处理后的样本数据人工标记地层标签；

s3，将所述步骤s2中的样本数据输入tpop生成地层识别算法流程，利用该算法流程训练出地层识别模型，将实时的铣槽机运行参数经过步骤s1的预处理后输入地层识别模型，识别出当下的地层类别。

优选地，所述步骤s2中预处理包括以下步骤：

a1，剔除所述运行参数的数据中的无效数据和无关参数数据；

a2，将步骤a1处理后的数据通过z-score标准化处理后人工标记地层标签。

优选地，所述步骤s3中地层识别包括以下步骤：

b1，所述预处理后的所述样本数据分为训练集数据、测试集数据；

b2，将所述步骤b1中的训练集数据和测试集数据输入tpot生成算法流程；

b3，将所述步骤b1中的训练集数据按照所述步骤b2中的算法流程进行训练，得到地层识别模型；

b4，将实时的铣槽机运行参数经过步骤s1的预处理后输入所述步骤b3中的所述地层识别模型，识别出铣槽机当前所处地层类别。

优选地，铣槽机的实时运行参数的数据包括：铣槽机的铣轮转速、铣槽机的铣轮液压油压力、铣槽机的铣轮液压油温度、铣槽机的齿轮箱油压、铣槽机的浆泵转速、铣槽机的泥浆泵流量、铣槽机的泥浆泵压力、铣槽机的进给切削速度、铣槽机的附加载荷重量、铣槽机的进给深度、铣槽机周围地层的环境压力、铣槽机的泄露油压。

优选地，所述步骤s2中预处理还包括判断铣槽机在某一特定时间段内是否处于正常工作状态，判断依据包括：

选定一组铣槽机的施工数据，在该组铣槽机施工数据对应的时间段内，通过进给切削深度来判断是否处于正常的工作状态，判断依据包括：

若铣槽机某一段的连续进给切削深度首次达到最大值，则判断该段正常连续铣削作业结束，将该时刻之前的数据作为该段正常铣削施工数据。若后续铣槽机在进给切削深度达到最大值后仍继续作业，则以该深度和该继续作业时刻为起点归为下一段的正常铣削数据，同时，去除最大深度之前的切削进给深度数据。

优选地，所述地层标签包括：覆盖层、强风化花岗岩层、中风化花岗岩层、微风化花岗岩层。

优选地，所述步骤b1中，将所述样本数据按照获取的时间顺序排序，然后进行分类，分类方式包括：

将总数为50个所述样本数据作为一组，以组为单位随机抽取75％的样本数据作为所述训练集数据，25％的样本数据作为所述测试集数据；

抽取完毕后即将组拆散，随机排序。

优选地，所述步骤s2中将所述训练集数据和所述测试集数据输入tpot生成算法流程包括：

本发明至少包括以下有益效果：

1、工作状态下，达到实时掌握地层信息并完成识别功能，利用tpop提高地层的识别精度的技术效果。

2、克服了传统的地层铣槽机施工中，通过已有的地层勘测报告以及出渣情况来判断地层等方式繁琐的技术弊端，利用基于tpop优化算法，通过地层识别模型对实际的地层进行比对，以快速、简洁高效地获取底层数据，进而提高铣槽机施工效率。

本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。

具体实施方式

本发明的一种基于tpot的铣槽机施工地层识别方法，其包括以下步骤：

s1，获取铣槽机的实时运行参数的数据；

s2，对所述步骤s1中获取的运行参数的数据进行预处理，并对预处理后的样本数据人工标记地层标签；

s3，将所述步骤s2中的样本数据输入tpop生成地层识别算法流程，利用该算法流程训练出地层识别模型，将实时的铣槽机运行参数经过步骤s1的预处理后输入地层识别模型，识别出当下的地层类别。

在上述技术方案中，获取的数据包括铣槽机的铣轮转速nxl，单位r/min,铣槽机的铣轮液压油压力pxl、单位bar,铣槽机的铣轮液压油温度txl，单位℃，齿轮箱油压pxw,单位bar，泥浆泵转速nnj,单位r/min，泥浆泵流量qnj，单位m³/h,泥浆泵压力pnj、进给速度v,单位m/min，附加载荷重量fs、单位kn，进给深度l、单位m，环境压力pa,单位bar，泄露油压pleak，单位bar；

其中，tpot是一种通过遗传编程方法优化算法组合流程和算法超参数的工具，优化目标为分类精度，同时尽量减少算法流程的复杂度(即算法流程节点个数)；tpot参数设置如下：代数20，人口规模50，收敛准确率99％，其他参数缺省，将自动按默认值运行。

在另一种技术方案中，所述步骤s2中预处理包括以下步骤：

a1，剔除所述运行参数的数据中的无效数据和无关参数数据；

a2，将步骤a1处理后的数据通过z-score标准化处理后人工标记地层标签。

在上述技术方案中：处理方法为将数据按属性(即按列)减去其均值，并除以其方差。

优选地，所述步骤s2中将所述训练集数据和所述测试集数据输入tpot生成的算法流程包括：

在上述技术方案中，该算法流程包含伯努利贝叶斯分类器(bernoullinb)和梯度提升决策树(gradientboosting)两个算法节点。该流程的作用过程为先由bernoullinb对原始特征进行分类，分类结果作为一种特征与原始特征合并，然后由gradientboosting对合并后的特征进行分类。

实施例一：

本发明提出了一种基于tpot的铣槽机施工地层在线识别方法，选取合适的特征参数作为输入，并对已有的特征参数标记地层，通过tpot优化得到地层识别算法流程，利用该算法流程进行训练得到地层识别模型，最后实际应用于实测铣槽机施工运行数据进行地层识别，结果表明，地层识别准确率达到96.5，满足施工要求。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节。

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