机械工程学报

作者：石茂林, 孙伟, 宋学官

单位：1. 大连理工大学机械工程学院 大连 116024;2. 江苏大学农业工程学院 镇江 212013

关键词：隧道掘进机,大数据,数据挖掘,数据驱动技术；

基金：国家重点研发计划资助项目（2018YFB1702502）。

随着传感与智能化技术不断发展，隧道掘进机的运行监测日趋完善，所记录的海量实测数据不仅包含了装备作业过程的重要信息，也蕴含了装备内部及其与外部环境的相互作用机理，通过一定方法对这些数据进行深度挖掘与分析对于提升装备设计、分析、运行与维护水平具有十分重要的意义。为总结和分析隧道掘进机实测数据研究方法与应用状况，首先概述隧道掘进机实测数据的来源、构成与特点，从数据驱动的装备状态识别与性能预测、地质识别与地表改变预测、隧道健康监测与预警三个方面综述国内外相关文献，总结和归纳当前研究的难点、优点与不足，最后从隧道掘进机实测数据预处理方法、多源异构数据建模方法、模型泛化能力提升方法、数据计算平台等方面对未来研究方向进行初步分析与展望，为后续隧道掘进机大数据研究提供参考与借鉴。

来源：2021年第22期

《机械工程学报》期刊编辑部

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