土压平衡盾构机及其推进速度预测方法、装置、存储介质

1.一种土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，包括：预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型；所述速度预测模型使用多层感知机拟合带外生变量的自回归模型结构的非线性回归参数；获取所述土压平衡盾构机在当前时刻之前的推进数据信息；将所述推进数据信息输入至所述速度预测模型；根据所述速度预测模型的输出结果确定所述土压平衡盾构机的推进速度；其中，所述速度预测模型的输入变量为推进速度设置值，可测干扰信号为刀盘转速、土仓土压、总推进力，输出变量为推进速度平均值，所述速度预测模型为：式中，模型输出y为推进速度测量值，q、p、s分别为模型输入、输出及可测干扰信号的阶次；t为采样时间，k表示阶次，模型输入u为推进速度设置信号，d为可测干扰信号、包括刀盘转速d 1 、土仓土压d 2 、总推进力d 3 这3个信号；m表示多层感知机隐藏层个数，其含输出层，n i 表示多层感知机第i个隐藏层的节点数；ε表示白噪声建模误差；φ 0 表示模型偏置， 是多层感知机输出层的各个输出，也分别对应所述速度预测模型的输出、输入和可测干扰回归变量的系数；各个v和c是多层感知机输出层的权系数和偏置，w和b是多层感知机各中间隐含层的权系数和偏置； 表示第i个输出层的第l个节点的输出，sigmoid表示sigmoid激活函数； 为输出层激活函数， 为输入激活函数， 为可测干扰信号的激活函数；h i (t)表示第i个隐藏层所有节点的输出集合。 2.根据权利要求1所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型；通过预设参数搜索方法选择所述速度预测模型的输入层的特征参数，并通过评估所述速度预测模型的建模结果得到所述速度预测模型的输入层结构；对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型。 3.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值，以根据所述参数估计值得到所述速度预测模型，包括：采用梯度法对所述速度预测模型进行参数优化；对所述速度预测模型的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理，得到所述速度预测模型的参数估计值：所述参数估计值的计算关系式为 采用Adam优化方法优化所述参数估计值的计算关系式的目标函数，并采用学习率逐渐下降方式更新所述速度预测模型的参数；式中，θ为所述速度预测模型的待估计参数， 为所述待估计参数值的估计值；y(t)为推进速度的实际输出值； 为推进速度的预测输出值；t为采样时间，N为数据长度。 4.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述基于所述历史输入输出数据和带外生变量的自回归模型结构构建用于描述非线性特性的速度预测模型，包括：采集多个连续工作时间段内的土压平衡盾构机推进速度子系统的输入输出数据，以作为建模数据；基于所述建模数据构建所述速度预测模型；其中，所述输入输出数据包括推进速度设置值、刀盘转速、土仓土压、总推进力及推进速度实际值。 5.根据权利要求2所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型，包括：所述速度预测模型包括MLP端的MLP模型和ARX端的线性ARX模型，在所述速度预测模型的参数估计过程中还包括对所述速度预测模型进行阶跃响应模式约束；所述阶跃响应模式约束包括：对所述速度预测模型的MLP端的输出层进行拆分，形成独立的多组输出变量，以使所述速度预测模型的输入、输出、可测干扰信号在所述MLP端的输出层节点之间相互独立；对每一组输出变量采用不同的激活函数，并采用不同的激活函数进行阶跃响应方向约束，以使所述速度预测模型阶跃响应与所述土压平衡盾构机的实际阶跃响应的模式一致；将多个输出节点按照拼接关系式进行张量拼接，形成所述MLP端最后一层的输出节点，所述拼接关系式为：式中，Out_mlp为所述MLP端输出层，φ 0 表示所述速度预测模型偏置， 为所述MLP端的输出层的各个输出。 6.根据权利要求5所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述通过预设参数搜索方法选择所述速度预测模型的输入层的特征参数包括：基于预先构建的MLP端输入层结构、采用网格搜索方式对所述速度预测模型的输入层特征变量进行选择；所述MLP端输入层结构为：式中，k y 、k u 、 分别表示系统输出、输入和可测干扰信号在所述输入层结构中的阶次，h 0 (t)表示所述输入层所有节点的集合，L为所述输入层的节点个数。 7.根据权利要求5所述的土压平衡盾构机推进速度预测方法，其特征在于，所述对所述速度预测模型输出的推进速度预测值与相应的实际值的偏差进行极小化处理之前，还包括：采用最小二乘法对所述线性ARX模型的系数进行估计，并选择最小信息化准则AIC值最小的线性ARX模型阶次作为所述ARX端的阶次。 8.一种土压平衡盾构机推进速度预测装置，其特征在于，包括：模型预构建模块，用于预先基于土压平衡盾构机的推进速度子系统的历史输入输出数据，通过训练带外生变量的自回归模型结构得到速度预测模型；所述速度预测模型使用多层感知机拟合带外生变量的自回归模型结构的非线性回归参数；数据获取模块，用于获取所述土压平衡盾构机在当前时刻之前的推进数据信息；数据输入模块，用于将所述推进数据信息输入至所述速度预测模型；速度预测模块，用于根据所述速度预测模型的输出结果确定所述土压平衡盾构机的推进速度；其中，所述速度预测模型的输入变量为推进速度设置值，可测干扰信号为刀盘转速、土仓土压、总推进力，输出变量为推进速度平均值，所述速度预测模型为：式中，模型输出y为推进速度测量值，q、p、s分别为模型输入、输出及可测干扰信号的阶次；t为采样时间，k表示阶次，模型输入u为推进速度设置信号，d为可测干扰信号、包括刀盘转速d 1 、土仓土压d 2 、总推进力d 3 这3个信号；m表示多层感知机隐藏层个数，其含输出层，n i 表示多层感知机第i个隐藏层的节点数；ε表示白噪声建模误差；φ 0 表示模型偏置， 是多层感知机输出层的各个输出，也分别对应所述速度预测模型的输出、输入和可测干扰回归变量的系数；各个v和c是多层感知机输出层的权系数和偏置，w和b是多层感知机各中间隐含层的权系数和偏置； 表示第i个输出层的第l个节点的输出，sigmoid表示sigmoid激活函数； 为输出层激活函数， 为输入激活函数， 为可测干扰信号的激活函数；h i (t)表示第i个隐藏层所有节点的输出集合。 9.一种土压平衡盾构机推进速度预测装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述土压平衡盾构机推进速度预测方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有土压平衡盾构机推进速度预测程序，所述土压平衡盾构机推进速度预测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述土压平衡盾构机推进速度预测方法的步骤。 11.一种土压平衡盾构机，其特征在于，包括如权利要求8所述土压平衡盾构机推进速度预测装置和控制器；所述土压平衡盾构机推进速度预测装置将当前计算得到的推进速度预测值发送给所述控制器；所述控制器基于所述推进速度预测值控制土压平衡盾构机的推进速度。