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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种TBM掘进机掘进状态监测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119593762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411714457.9，技术领域涉及：E21D9/00；该发明授权一种TBM掘进机掘进状态监测方法、系统、设备及介质是由曲传奇;李树忱;刘众众;邱凯;刘耀辉;万泽恩设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种TBM掘进机掘进状态监测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种TBM掘进机掘进状态监测方法、系统、设备及介质，涉及TBM隧道地质识别及刀盘维护技术领域，本发明通过在TBM掘进机的刀盘上设置多个不同类型的加速度计，以获取TBM掘进机的振动数据，将振动数据分别与TBM掘进机运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据建立独立的响应模型，以获取振动数据与各数据参数之间的非线性关系；并同时根据非线性关系建立综合响应模型，以建立振动数据与影响因素之间的互馈机制，以根据振动数据推算各影响因素的具体数值范围，从而判断TBM掘进机的掘进状态；本发明所设计的多个加速度计，受金属刀盘影响小，同时能根据所获得的振动数据与相关数据间的互馈机制，来判断TBM掘进机的掘进状态。

本发明授权一种TBM掘进机掘进状态监测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种TBM掘进机掘进状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 在TBM掘进机运行开始前获取TBM掘进机刀盘的刀盘数据；获取TBM掘进机待开采地质体的地质数据和施工数据；获取TBM掘进机在运行过程中TBM掘进机在x、y及z维度方向上的振动数据；获取TBM掘进机在运行过程中TBM掘进机的运行数据； 确定振动数据与运行数据的非线性响应关系、振动数据与刀盘数据的非线性响应关系、振动数据与地质数据的非线性响应关系，以及振动数据与施工数据的非线性响应关系；具体包括： 构建循环神经网络模型RNN，分别根据TBM掘进机的振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据，分别对循环神经网络模型RNN进行训练，分别获得振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据的响应模型； 在振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据分别对应响应模型中，利用皮尔逊相关系数统计法计算振动数据各参数变量与TBM掘进机运行数据各参数变量、刀盘数据各参数变量、地质数据各参数变量和施工数据各参数变量之间的相关性； 根据相关性并通过随机森林机器学习模型建立振动数据与运行数据、振动数据与刀盘数据、振动数据与地质数据，以及振动数据与施工数据的非线性响应关系； 确定振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据的综合响应模型； 根据各个非线性响应关系和综合响应模型，获得振动数据的影响因素；在实时振动数据变化时，获取实时影响因素的变化状态；在实时影响因素变化时，获取实时振动数据的变化状态；并根据振动数据与影响因素之间相互变化状态，形成振动数据与影响因素之间的互馈机制；其中，所述影响因素包括运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据； 所述形成振动数据与影响因素之间的互馈机制，包括： 根据TBM掘进机的振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据，对循环神经网络模型RNN进行训练，获得综合响应模型； 根据TBM掘进机运行时的实时运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据，以及TBM掘进机振动数据与运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据的非线性响应关系，利用综合响应模型将控制振动数据特性参数的各数据中阈值高于设定阈值的数据设定为控制振动数据特性参数的影响因素； 所述影响因素为运行数据、刀盘数据、地质数据和施工数据中的部分数据； 并获取振动数据特性参数与影响因素间在TBM掘进机运行过程中的互相作用过程，将该互相作用过程设定为振动数据特性参数与影响因素间的互馈机制； 根据振动数据与影响因素之间的互馈机制，通过实时振动数据获取各影响因素的数值范围以判断TBM掘进机的掘进状态。

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