一种高压旋喷桩施工优化控制方法及系统

1.一种高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1. 采集高压旋喷桩历史施工数据；对采集到的高压旋喷桩实时施工数据进行预处理，得到预处理数据；S2. 基于机器学习算法，将预处理数据作为训练数据，构建桩体强度预测模型；S3. 基于混合群优化算法，结合人工蜂群算法与座头鲸优化算法，利用桩体强度预测模型，寻找最优参数设置，并根据最优参数设置生成控制指令，完成高压旋喷桩施工控制；S4. 持续获取高压旋喷桩实时施工效果参数，并与预测结果对比，根据对比结果，更新桩体强度预测模型参数与混合群优化算法参数，完成高压旋喷桩施工优化控制；步骤S3包括以下步骤：基于混合群优化算法，结合人工蜂群算法与座头鲸优化算法，调整高压旋喷桩施工参数，再与桩体强度预测模型结合，优化得到最优参数设置；将最优参数设置转化为控制指令，完成高压旋喷桩施工实时控制；步骤S3具体为：使用混合群优化算法将喷射压力、浆液流量、钻杆提升速度和钻杆旋转速度四个参数组成的向量作为解，再结合桩体强度预测模型，寻找最优参数设置；所述混合群优化算法的目标函数是最小化预测误差，使优化得到的最优参数设置经过桩体强度预测模型得到的桩体预测强度与目标强度差最小，目标函数使用以下算式表示：其中， 桩体预测强度与目标强度误差； 为经过桩体强度预测模型得到的桩体预测强度； 为桩体目标强度；n为样本总数；所述混合群优化算法具体流程如下：初始化一个随机解空间，其中每个解表示一个由喷射压力、浆液流量、钻杆提升速度和钻杆旋转速度4个参数组成的向量；设置每个参数的约束条件，以符合实际生产要求；在给定的约束条件范围内随机生成解；使用桩体强度预测模型对每个解进行预测，并计算其适应度值；所述适应度值代表了每个解对目标函数的贡献；使用人工蜂群算法和座头鲸优化算法对每个解进行优化迭代；所述人工蜂群算法对每个解进行优化迭代具体为：对每个解进行局部优化，通过邻域搜索生成新的解，更新适应度并进行选择，更新解的试验次数，未改进的解重新初始化；所述座头鲸优化算法对每个解进行优化迭代具体为：将上次迭代找到的局部最优解作为领导解；使用座头鲸优化算法的包围和螺旋更新策略对解进行全局搜索；评估并更新解的位置，进一步优化适应度；引入地层自适应的人工蜂群算法与座头鲸优化算法切换比例，动态调整全局与局部搜索权重；所述地层自适应的人工蜂群算法与座头鲸优化算法切换比例 使用以下算式表示：其中， 为实时地层复杂度指标；k为调节因子； 为喷射压力的标准差； 为浆液流量的标准差； 为钻杆提升速度均值； 为钻杆旋转速度均值；所述迭代的前 次迭代为基于人工蜂群算法的迭代优化，剩余迭代为基于座头鲸优化算法优化；结合人工蜂群算法与座头鲸优化算法，获取最优参数设置，根据最优参数设置，转化为控制指令调整高压旋喷桩施工参数，完成高压旋喷桩施工实时控制；所述控制指令转化具体为：利用PID控制算法，基于实时施工参数数据与最优参数设置，计算调整值，并基于调整值调整高压旋喷桩施工参数，完成高压旋喷桩施工实时控制；所述PID控制算法使用以下算式表示：其中， 为PID 控制器的输出； 为比例参数； 为积分参数； 为积分增益参数； 为t时刻控制参数的误差，使用以下算式计算： ；其中， 为混合群智能优化算法得到的最优参数值； 为传感器获取的实时测量值。 2.根据权利要求1所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，步骤S1中，所述高压旋喷桩实时施工数据包括高压浆液泵送压力、浆液输送量、喷射起止时间、钻杆提升速度、钻杆旋转速度；所述预处理具体为：在数据采集过程中，结合数据滤波和异常值剔除方法，避免瞬时脉动、流量波动或压力脉冲对精度的影响；采用中值滤波、均值滤波或卡尔曼滤波信号处理方法，以提高数据的稳定性和可信度。 3.根据权利要求2所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，所述预处理具体包括以下步骤：从高压旋喷桩实时施工数据中，提取喷射压力、浆液流量、钻杆提升速度和钻杆旋转速度，并剔除压力或流量为0的异常值；采用5点或7点移动平均滤波平滑数据波动；通过Z-score标准化将各特征缩放到均值为0、方差为1的分布，得到预处理数据。 4.根据权利要求1所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，步骤S2中，具体包括以下步骤：基于XGBoost回归模型，构建初始桩体强度预测模型；基于历史施工参数与桩体强度数据，训练初始桩体强度预测模型，得到桩体强度预测模型。 5.根据权利要求4所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，步骤S2具体为：基于XGBoost回归模型，构建初始桩体强度预测模型，使用以下算式表示：其中，Strength为模型输出，表示预测桩体强度值；P为喷射压力；F为浆液流量； 为钻杆提升速度； 为钻杆旋转速度； 为模型误差； 为XGBoost回归模型处理；基于历史施工参数与桩体强度数据，训练初始桩体强度预测模型，使用均方根误差和决定系数评估模型泛化能力；使用随机搜索调整模型超参数；所述超参数包括：树的数量、树的最大深度、学习率、样本采样比率；通过迭代优化训练过程中的目标函数来构建回归树；通过随机搜索交叉验证，模型通过K折交叉验证自动评估不同超参数组合的效果，选择最优的超参数，得到桩体强度预测模型；所述均方根误差RMSE的计算公式如下：其中， 为第i个历史施工数据对应的真实桩体强度； 为基于第i个历史施工数据模型预测得到的桩体强度值；n为历史施工参数与桩体强度数据样本总数；所述决定系数 的计算公式如下：其中， 为历史施工参数与桩体强度数据中桩体强度均值。 6.根据权利要求1所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：实时获取施工参数数据；基于桩体强度预测模型，计算实时桩体强度预测值，并将其与预设目标桩体强度进行误差判断；当误差小于阈值时，判定达标；当误差大于阈值时，判定为异常，触发异常分析；当某次参数设置显著提升桩体强度，则通过混合群智能优化算法增强该参数设置的权重，使其在类似地层条件下优先被调用；当某次参数设置触发异常分析，通过人工蜂群算法局部搜索新解，调整参数约束范围并将其更新到模型训练集中。 7.根据权利要求6所述的高压旋喷桩施工优化控制方法，其特征在于，所述异常分析具体为：检查地层是否发生突变、设备是否出现故障，并将检查结果记录并传递给用户；计算喷射压力与浆液流量波动的标准差，若超过阈值，则判定为过喷或欠喷，将判定结果记录并传递给用户；计算施工效率，判定钻杆提升速度与旋转速度之间是否存在协同问题，并将判定结果记录并传递给用户；所述施工效率使用以下算式进行计算：其中， 为第一权重系数； 为第二权重系数； 为钻杆提升速度； 为钻杆旋转速度； 为施工效率，表示钻杆提升速度与旋转速度的配合效率，值越大，协同性越好。 8.一种实现权利要求1~7任一项所述的高压旋喷桩施工优化控制方法的系统，其特征在于，包括环境参数采集模块、优化控制模块、执行层控制模块；环境参数采集模块实时采集各区域的施工数据，在数据采集过程中，先结合数据滤波和异常值剔除方法进行处理，同时采用中值滤波、均值滤波或卡尔曼滤波信号处理方法进行处理；优化控制模块，用于接收来自环境参数采集模块的施工数据，并基于算法对施工数据进行分析和预测，得到预测结果，并基于预测结果优化控制决策高压旋喷桩控制系统中的施工参数，对执行机构生成控制指令；执行层控制模块用于接收控制指令，并根据控制指令动态调整高压旋喷装置的施工参数，完成高压旋喷桩施工优化控制。