摘要
一种基于地层类别的盾构掘进智能辅助方法，步骤包括收集当前盾构机在掘进过程中的参数；通过皮尔逊相关系数计算，分别获得各参数与总推力及刀盘扭矩的相关系数，并得到特征组合；利用K均值算法计算获得分别以由总推力和刀盘扭矩组成的基本组合和以特征组合为特征集进行聚类的地层分类结果；采用合作训练算法，在半监督学习下获得基于基本组合与特征组合的已掘地层分类；利用机器学习算法对已掘地层类别进行学习训练，识别掘进方向未知的地层条件，给出总推力与刀盘扭矩的参考范围。本发明方法在盾构掘进过程中可循环执行，不断更新已掘地层分类结果，具有实际可行性、实时性等特点，能够为盾构掘进提供重要辅助决策信息。
