陈润军,陈 凡,何广云,王 鹏,潘剑超

盾构机对于隧道掘进施工具有不可替代的重要作用。然而受制于恶劣的地下工作环境，盾构机刀头、滚刀常面临严重的磨损问题。并且由于刀盘位置深入地下，刀头状态难以得到有效监测。文本设计了一款基于滚刀谐波分析的盾构掘进状态在线监测系统，旨在实时监测滚刀与岩层切削、破碎等冲击作用的高频信号，以及滚刀温度、转速、磁场、姿态信号，结合盾构机掘进参数数据(如推力、扭矩、贯入度等)，通过数据驱动的机器学习方法，探究基于盾构掘进过程中刀盘与岩土间相互作用产生振动反向推导掘进状态参数，提高盾构姿态与滚刀磨损预测的准确率，进而通过选代更新盾构机掘进参数数据，降低滚刀磨损，实现掘进效率的优化。

盾构掘进；滚刀磨损；监测系统；谐波分析；机器学习

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