TBM参数实时预测网络

基于时间卷积网络，提供高精度的刀盘扭矩与总推力实时预测，为TBM自动控制与自主驾驶提供核心算法。

Yuanen, Pang · Dong, Zikai · Hong-Wei, Yu · Hao, Cai · Guoshuai, Tian · 原继东 · 刘艳 · 王宇 · 李旭 · Zikai, Dong

Journal of Computing in Civil Engineering 2025

技术优势

实时预测

模型能够从整个掘进过程中实时预测扭矩和推力，而不仅是稳定阶段的均值。

精度更高

TCN 模型的预测精度优于 GRU 和 LSTM，特征选择的权重矩阵法也优于皮尔逊系数法。

应用场景

• 盾构机自动掘进：提供自动控制所需的高精度参数预测，替代人工经验判断。
• 隧道掘进参数优化：实时预测扭矩与推力，为控制参数优化和精细推荐提供基础。
• 智能建造装备控制：作为核心算法支持装备智能化控制。
• 自主作业机器人：推动盾构机自主驾驶，减少人工干预。