TBM主机拆装装置安全监控预警系统的研究与设计

作     者：王德健 

作者单位：郑州轻工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：安小宇;李楠

授予年度：2023年

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0838[工学-公安技术] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：层次分析法-熵权法 安全状态系数 预测模型 监控平台 

摘      要：隧道掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)主机拆装装置是隧洞内拆装TBM主机的关键起重设备,但由于拆装装置体积过于巨大,装置的多液压缸同步升降与底部多电机同步行走直接关系到拆装装置作业的安全性,同时隧洞内空间有限也致使拆装装置作业技术难度大、危险性高,若TBM主机拆装装置作业时出现意外,极有可能发生重大安全事故。因此本文根据TBM主机拆装装置的结构特点和工艺要求研发设计了一套安全监控预警系统,通过监测拆装装置作业时的运行状况来判断装置的安全状态,同时根据监测数据完成安全预警,并通过监控平台直观地向操作人员展示装置的安全状态,保证对TBM主机拆装装置的作业安全进行有效监控与预警。本文的具体研究内容如下:针对TBM主机拆装装置作业时的安全监控问题,本文通过在系统底层架设各类传感器,对液压缸起升高度与压力、油泵出油口的系统压力、油箱液压油温度、油箱液位以及底部行走位移这些数据进行监测,并在软件层面上重点对底部行走和液压缸升降的同步控制进行研究设计,结合软硬件设计完成了拆装装置的安全监控系统。针对影响拆装装置作业安全的变量较多且影响程度不同,从而造成拆装装置安全预警难度大的问题,本文利用层次分析法-熵权法对传感器采集的数据进行分析融合得到安全状态系数,通过安全状态系数判断此时拆装装置的整体安全状态。建立三类预测模型对后期拆装装置的安全状态系数进行预测,并选出了预测效果最好的安全预测模型,建立了基于两级信息融合的安全预测模型,解决了拆装装置作业时的安全预警问题。针对TBM主机拆装装置作业时监控信息的显示以及构建的安全预测模型应用的问题,本文通过搭建监控平台,将拆装装置作业时传感器采集的数据以及设备状态等相关监控信息通过组态画面进行直观展示。同时将建立的安全预测模型融入监控平台中,通过预测画面使操作人员及时了解TBM主机拆装装置后续的整体作业状态,为拆装装置后期安全作业提供科学依据,从而合理安排拆装进度。本文通过软硬件设计搭建了TBM主机拆装装置作业安全监控系统,通过研究数据融合以及安全预测模型建立了两级信息融合的TBM主机拆装装置安全预测模型,最后与监控平台融合,构建了TBM主机拆装装置安全监控预警系统。