盾構土壓平衡動態神經網絡逆控制技術研究

鄒今檢

(中國鐵建重工集團有限公司， 湖南 長沙 410100)

0 引言

土壓平衡盾構作為一種專用設備廣泛地應用于隧道施工建設。面對復雜多變的地質情況，盾構設備操作不當極易造成地表隆起或坍塌，輕則影響周圍地質穩定性，重則造成建筑物的傾斜倒塌甚至人員傷亡。密封艙土壓平衡是地表沉降控制的關鍵因素之一，實現密封艙土壓的快速精確控制對盾構安全施工具有重要保障[1-2]。

針對密封艙土壓產生的機制模型，胡國良等[3]采用比例壓力流量與電反饋復合控制轉速從而實現密封艙土壓在設定范圍內變化； YANG Huayong等[4]采用PID控制器控制密封艙土壓變化，通過Matlab仿真與實驗結果分析驗證該控制方案能夠保證密封艙土壓在可接受精度下達到預期值； 王林濤等[5]在原有密封艙壓力反饋基礎上，在推進速度處添加前饋環節，使螺旋輸送機馬達轉速響應時間由2.5 s降為0.5 s，土壓控制最大相對誤差由6.52%降為1.54%。由于施工中的不確定性以及各掘進參數之間的非線性耦合，密封艙土壓難以用理想的土壓產生機制表述,為此一些學者開展了土壓平衡的非精確模型控制方法的研究。Yeh I. C.[6]采用BP神經網絡對螺旋輸送機的轉速以及液壓缸的推進速度進行最優求解，但建模時沒有考慮地質條件的影響； Benardos A. G.等[7]采用人工神經網絡，基于特定施工現場構建能夠進行精確預估推進速度的控制模型； 施虎等[8]建立了以推力、土艙壓力、推進速度為輸入，以螺旋輸送機轉速為輸出的自適應模糊神經網絡土壓平衡控制模型，結果表明此模型能夠對掘進參數進行有效預測； 李守巨等[9]和上官子昌等[10]等建立了一種考慮盾體與土體耦合作用的密封艙壓力控制模型，提出密封艙壓力優化控制算法，并驗證了該方法的有效性和精確性； 宋英莉等[11]采用IMNMSSPC算法實現密封艙多點土壓平衡控制，通過多步預測優化求解螺旋輸送機轉速與推進速度。

盡管國內外學者對土壓控制方法進行了廣泛的研究，但現有控制模型多是基于理想土壓產生機制亦或基于非線性的靜態控制方法。由于盾構螺旋輸送機轉速控制屬于大慣量控制系統，普通密封艙土壓閉環PID螺旋輸送機轉速控制模型對掘進環境的變化難以及時應對。本文采用動態神經網絡逆控制器作為螺旋輸送機轉速的前饋輸入，利用現場掘進施工數據進行動態神經網絡參數辨識，通過與現場數據的對比分析，驗證該控制方法的有效性,以期為土壓平衡盾構的土艙壓力控制提供一些參考。

1 土壓平衡原理及控制系統設計

1.1 盾構土壓平衡原理

圖1為土壓平衡盾構的工作原理示意圖。在盾構掘進過程中，刀盤旋轉切削產生的土體填充密封艙并不斷擠壓產生了用以抵消開挖面處地下水壓和土壓的土漿壓力，從而保持開挖面的穩定。由于密封艙內擠壓的泥土不斷通過螺旋輸送機排出盾體，且刀盤轉矩與液壓缸推力和掘進速度等掘進參數隨地質情況不斷變化，造成密封艙內土體壓力發生復雜變化。在實際盾構施工中，螺旋輸送機轉速的調節最容易實現，且其他掘進參數難以配合土壓平衡隨意調整； 因此，本文將刀盤轉矩、轉速、推進速度作為干擾量輸入而不加以控制，將螺旋輸送機轉速作為輸出量，實現掘進參數變化時，通過動態神經網絡前饋自動調節螺旋輸送機轉速和密封艙土壓。

圖1 土壓平衡盾構工作原理示意圖

1.2 土壓平衡控制系統

根據上文中的土壓平衡原理以及輸出執行機構選擇，采用如圖2所示的螺旋輸送機轉速控制模型。

根據文獻[5]，得到如式(1)所示的螺旋輸送機轉速調節液壓系統的控制數學模型：

nm=Nm(iv,Tl,ps,pa)。

(1)

式中：iv為電磁閥的輸入電流；Tl為螺旋輸送機負載轉矩；ps為螺旋輸送機的供油壓力；pa為變量泵壓力。

螺旋輸送機轉速反饋系數Gb與控制系統反饋系數Ga分別如式(2)和式(3)所示。

Gb=imaxn/nmax；

(2)

Ga=imaxKpei/iemax。

(3)

式中：imax為電磁閥最大輸入電流；nmax為螺旋輸送機最大轉速；iemax為土壓傳感器的最大輸出電流；Kpei為土壓傳感器的壓力-電流系數(使用過程中換算為壓差下的反饋量)。

2 動態神經網絡辨識

2.1 動態神經網絡

為了減小訓練復雜度，本文通過在神經網絡中添加時延層方式增強神經網絡的動態特性。圖3為采用的動態神經網絡結構示意圖。網絡的輸入層由外部輸入與神經網絡的反饋輸入2部分組成，輸入信號經過時延后進入神經網絡的隱藏層。

圖2 盾構土壓平衡動態神經網絡逆控制模型

圖3 動態神經網絡結構示意圖

神經網絡的下一時刻前饋螺旋輸送機轉速輸出n(t+1)由當前時刻刀盤轉矩T(t)、推進速度v(t)、推力F(t)、壓差ΔP(t)和轉速序列n(t)…n(t-k)等變量的非線性差分方程(式(4))組成。其中ΔP(t)=P(t)-Pe，Pe為期望土艙壓力。

根據神經網絡前向傳遞過程，某時刻k下的第j個隱藏點輸出Hj(k)如式(5)所示。式(6)為神經網絡輸出層的輸出。

式(5)—(6)中：X=[F,T,v, ΔP]；W1為時延層與隱藏層之間的權值系數；b1為隱藏層的偏置系數；W2為隱藏層與輸出層之間的權值系數；b2為輸出層的偏置系數；f1、f2分別為隱藏層與輸出層的激活函數，這里分別采用雙正切函數與線性函數；n為隱藏層節點數目；nx為外部輸入量的變量個數；ny為輸出量的時延序列數。

當輸出值不等于給定的實際值時，神經網絡進入反向傳播過程。反向傳播過程中對各層之間的權值系數進行調整，如式(7)和式(8)所示。

式(7)—(8)中：E為誤差目標函數；ns為訓練數據的樣本數；β為動量阻尼系數；α為學習系數。

本文使用L-M算法求解權值梯度，并采用帶動量因子的優化學習算法對權值系數進行更新。

2.2 動態神經網絡參數辨識

動態神經網絡需要確定延時階次、隱藏層層數與各層節點數。根據Kolmogorov穩定性，本文神經網絡模型選擇單層隱藏層。由于神經網絡的延時階次與隱藏層節點數目過少會造成模型精度不夠，過大會造成過度擬合，需要根據模型的均方誤差適當調整動態神經網絡結構。圖4示出了動態遞歸神經網絡的參數辨識流程。

1)構建動態神經網絡，初始隱藏層節點數；

2)樣本數據預處理并歸一化；

4)調整神經網絡延時階次，重復步驟3)，計算g=|e(j+1)-e(j)|，使g達到最小；

5)調整神經網絡隱藏層節點數，重復步驟3)和步驟4)；

6)訓練結束。

2.3 參數辨識結果與分析

根據2.1節中的網絡模型，需要辨識的參數為W1(W1_ΔP,W1_F,W1_T,W1_v,W1_n分別表示神經網絡輸入變量對應的時延層與隱藏層之間的權值系數)，W2，b1和b2。本文采用上海地鐵某段盾構施工現場掘進數據； 采用φ6 760 mm級土壓平衡盾構，刀盤開口率為40%； 螺旋輸送機采用軸式設計，內徑為820 mm。隧道主要穿越淤泥質黏土、粉質黏土、中粗砂地層； 隧道埋深為4～40 m。掘進過程中推進速度v=0～65 mm/min，推力F=0～25 000 kN，刀盤轉矩T=0～2 762 kN·m，螺旋輸送機轉速n=0～16 r/min。選擇1 000組刀盤轉速穩定狀態下(1.2 r/min)的采集數據進行訓練。訓練過程中動態神經網絡學習效率為0.1，訓練步數為10 000步。

圖4 神經網絡參數辨識流程

表1為不同隱藏層節點與延時階次下的均方誤差?？梢钥闯觯?在隱藏層節點數為9、延時階次為1與2時，訓練的均方誤差的相對值(相對延時階次為4)依次為5.9%和2.57%； 延時階次為3和延時階次為4時的誤差相接近； 隱藏層節點數在9～18時，模型均方誤差均小于0.000 1； 當隱藏層節點數由9增至15時，均方誤差的相對誤差分別為下降了7.2%、4.5%、2.4%，誤差下降幅度不斷減小。

表1不同隱藏層節點與延時階次下的均方誤差

Table 1 Mean square errors under different hidden layer nodes and delay orders

隱藏層節點數延時階次均方誤差910.000 8261210.000 7821510.000 7771810.000 7701220.000 7571230.000 7321240.000 738

為了減少訓練時間，采用延時階次為1階、隱藏層節點數為12的動態神經網絡結構作為訓練采用的網絡模型。對現場樣本進行訓練后辨識得到的模型參數結果如表2所示。

為了驗證動態神經網絡模型的可靠性，另采用300組現場數據對訓練后的動態神經網絡模型進行驗證，結果如圖5所示?？梢钥闯錾窠浘W絡的預測輸出值與實際值變化較為一致。對兩者的誤差進行統計分析，得到動態神經網絡的預測值與實際結果之間的均方誤差為0.16，誤差的標準差為0.4，表明訓練的模型能夠較為準確地預測下一時刻的前饋螺旋輸送機轉速值。

3 動態神經網絡逆控制性能分析

3.1 干擾變量斜坡激勵

由于本文將土壓平衡盾構的推力、推進速度、刀盤轉矩等掘進參數視為干擾量，不進行調控。但這些掘進參數的變化將會造成土艙壓力的改變，為此本部分初步探究動態神經網絡模型對3種干擾變量的響應。

圖5 神經網絡輸出值與實際值比較

Fig. 5 Comparison of output value between neural network and actual value

圖6示出3種干擾量斜坡激勵下螺旋輸送機轉速響應情況。激勵輸入的時間間隔與樣本采集間隔相同，均為1 min。擾動變量初始值分別為F0=15 000 kN、T0=1 000 kN·m、v0=10 mm/min； 穩定值分別為Fb=22 000 kN、Tb=2 500 kN·m、vb=60 mm/min?？梢钥闯?，對于推進速度、刀盤轉矩，在輸入變量的斜坡激勵下，神經網絡的輸出近似為相同類型的響應曲線； 但對于推力的斜坡激勵，神經網絡的輸出變化差異不顯著。表明動態神經網絡對推力作為干擾量輸入情況下的前饋效果并不明顯； 而推進速度與刀盤轉矩的變化將直接影響土艙壓力的變化，對螺旋輸送機轉速調節起關鍵性的作用。

圖6 干擾量斜坡激勵下螺旋輸送機轉速響應情況

Fig. 6 Variation of speed of screw conveyor under slope excitation with disturbance variable

3.2 神經網絡實際控制效果

為了驗證動態神經網絡逆控制器前饋作用下土壓平衡控制效果，圖7給出了刀盤轉速在1.2 r/min左右下，動態神經網絡逆控制器前饋作用與人工調節下的土艙壓力變化情況。由圖7可以看出，在運行過程中由于擾動的存在，土艙的壓力處于波動狀態，但動態神經網絡逆控制器前饋作用下的土艙壓力波動整體較小。就壓力波動的誤差大小，人工調節下的土艙壓力最大波動誤差為9.8%，動態神經網絡逆控制器前饋作用下土艙壓力的最大波動誤差為5.3%，土艙壓力的控制精度得到了提高。

圖7 土艙壓力隨輸入信號實時變化情況

Fig. 7 Real-time variation of earth chamber pressure with input signal

4 結論與建議

本文依托上海地鐵某段土壓平衡盾構施工現場掘進數據，根據盾構施工中對影響密封艙內土壓的掘進參數調控的難易程度，采用動態神經網絡映射土壓平衡中掘進參數之間的非線性耦合關系，根據動態神經網絡前饋輸出調節螺旋輸送機轉速以提高土艙壓力控制精度，以期為盾構土壓平衡螺旋輸送機轉速控制提供參考。

1)根據施工現場掘進數據訓練得到的動態神經網絡，可以在一定程度上映射出影響土艙壓力的掘進參數之間的非線性關系。

2)通過對訓練得到的動態神經網絡逆控制器進行不同輸入量的斜坡激勵，螺旋輸送機轉速響應結果表明推進速度與刀盤轉矩的變化造成的前饋作用顯著，而推力變化導致的前饋作用較弱。

3)與現場土艙壓力對比，盾構土壓平衡動態神經網絡逆控制前饋作用下的螺旋輸送機轉速控制方法能夠減小土艙壓力波動，密封艙土壓波動由9.8%降為5.3%。

4)由于施工現場的復雜性與地質條件的不確定性，建議結合不同的工程實例，進一步完善盾構土壓平衡動態神經網絡逆控制調節螺旋輸送機轉速方法。