摘要
本发明公开了一种多模态感知与强化学习的工程机械智能调控方法及系统,属于智能控制与工业自动化技术领域,该系统通过分布式光纤传感器、刀盘振动传感器及电磁波雷达等多模态感知设备实时采集盾构机前方20‑50米范围内的地层数据,采用小波‑傅里叶联合降噪算法处理原始数据,并将处理后的多模态数据输入基于CNN‑LSTM混合网络架构的强化学习智能决策模型。该模型通过动态奖励函数进行训练,能根据不同施工场景自动切换权重系数组合。系统通过自适应控制模块对盾构刀盘的转速、推力和注浆量等参数进行实时调控,并采用梯度脉冲注浆技术提高浆液利用率。本发明显著提升了盾构施工的精度、效率和安全性,同时降低了能源消耗和施工成本。
技术关键词
工程机械智能
智能决策模型
调控方法
多模态
SDK工具包
混合网络架构
盾构机作业
分布式光纤传感器
PID闭环控制
振动监测数据
工业自动化技术
注浆
刀盘
参数
电导率传感器
推力
粘度传感器