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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利盾尾密封系统压力异常状态检测方法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：CN117009890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310997609.X，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权盾尾密封系统压力异常状态检测方法是由王林涛;郝宁;刘子康;王子涵;王雪设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本盾尾密封系统压力异常状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种盾尾密封系统压力异常状态检测方法，属于盾构机技术领域。具体如下：S1、收集盾构机施工过程中所记录的盾尾密封系统中的压力数据；S2、对传感器记录的数据进行预处理；S3、利用时间序列分割方法来对压力数据进行分割提并建立数据集；S4、通过无监督学习中的密度聚类DBSCAN方法来进行离线异常检测；S5、通过Smote算法对异常样本点进行扩充；S6、利用RUSBoost算法使用扩充后的数据集训练在线异常检测模型。本发明提出来一种对盾尾密封压力数据的处理方法，使得施工过程中所记录的盾尾密封后腔压力数据可以被充分利用，使得盾构机在掘进过程中得以快速发现盾尾密封后腔压力状态是否出现异常，为盾构机的安全施工提供了一定的保障。

本发明授权盾尾密封系统压力异常状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种盾尾密封系统压力异常状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、收集盾构机施工过程中所记录的盾尾密封系统中的后腔压力数据； 步骤S2、对传感器记录的后腔压力数据进行预处理，并去除噪声数据； 步骤S3、利用时间序列分割方法来对后腔压力数据进行分割，并建立数据集； 步骤S4、进行离线异常检测，通过无监督学习中的密度聚类DBSCAN方法对步骤S3得到的数据集进行离线异常检测，发现数据集中的异常样本点，并将数据集中的样本分为正常样本与异常样本；具体的： 步骤S4.1、首先选取K值，经过步骤S3处理后所得数据集共有四个维度k、u、L、dp，K值为维度数的2倍减1； 步骤S4.2、设定邻域半径：在K值确定以后，计算并绘制K-distance图，通过手肘法找出拐点位置，并选取该点的数值为邻域半径； 步骤S4.3、选择可调参数簇最小样本数：根据密度聚类经验公式选择可调参数簇最小样本数为数据维度的2倍； 步骤S4.4、发现异常样本：在密度聚类的基本可调参数邻域半径与可调参数簇最小样本数确定后，使用密度聚类算法来处理步骤S3得到的数据集，发现异常样本并进行标记； 步骤S5、将异常样本点分为两组，分别通过Smote算法对异常样本点进行扩充，进而减少样本的不均衡性；具体的： 为了避免扩充后的异常样本与正常样本相互干涉，选择根据样本的k值将数据集分成两部分来分布进行扩充，其中第一组异常样本的k值均大于0，第二组异常样本的k值均小于0；然后，使用Smote算法对两组异常样本进行分别扩充；最后，将扩充后的两组异常样本与正常样本混合到一起得到可用于在线检测模型训练的新数据集； 步骤S6、采用RUSBoost算法使用扩充后的数据集训练在线异常检测模型。

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