CN118886234B - 一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自动调控技术领域，具体为一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法及系统，包括以下步骤：收集包括密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，结合刀盘转速调节和推进力调整，测量接触点的应力分布和力矩，记录力场变化，建立初始力场模型数据。本发明中，通过集成岩石物理特性的数据和刀盘行为的分析，提升了盾构机在复杂地质条件下的适应性，实时监控密度、孔隙率和抗压强度，结合应力分布和力矩的动态数据，使得盾构机可以基于当前地质实况构建精确的力场模型，允许对刀盘的动态反作用力进行更细致的非线性分析，准确调整刀盘转速、扭矩和推进力，优化切削参数，这种自适应调整策略减少了因地质变异导致的机械故障。

Description

一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法及系统

技术领域

本发明涉及自动调控技术领域，尤其涉及一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法及系统。

背景技术

自动调控技术领域涉及使用自动化系统来控制和调节机械、设备或过程的参数，以优化性能和效率。这种技术广泛应用于各种工业和科技领域，如制造业、交通、医疗和能源管理等。其核心目的是减少人工干预，提高精确度和重复性，同时保证操作安全和系统稳定性。自动调控系统通常包括传感器来监测实时数据、控制器来决策调整以及执行机构来实施控制命令，这些组件共同工作，确保系统按预定目标自动运行。

其中，盾构机切削参数自动调控方法是指使用控制技术自动调整盾构机在隧道掘进过程中的切削参数，如刀盘转速、推进速度和刀盘扭矩等。这种方法的用途主要是根据地质条件的变化，实时优化切削效率和机器保护，以防止机器损坏并提高工程效率。通过自动调整这些参数，盾构机能更有效地适应不同的岩土条件，减少停机时间，降低维修成本，并提升隧道掘进的整体质量和速度。

现有自动调控技术在地质环境多变的隧道掘进应用中常显不足，尤其在高变异性地质条件下的反应速度和准确性方面存在明显局限。这些系统通常依赖预设的操作参数，缺乏针对突发地质变化的即时响应能力，可能导致盾构机在遇到异常硬或松散地层时出现效率降低或机械故障。数据处理和实时反馈的延迟也加剧了设备磨损，影响了工程进度和安全。例如，若切削参数调整不及时，盾构机在硬岩层作业时可能导致刀盘过度磨损，不仅增加了维修成本，还可能延长整个项目的完成时间。这些不足突显了传统技术在应对复杂地质情况时的局限性，需要通过更精细的数据集成和分析来改进。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，包括以下步骤：

S1：收集包括密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，结合刀盘转速调节和推进力调整，测量接触点的应力分布和力矩，记录力场变化，建立初始力场模型数据；

S2：基于所述初始力场模型数据，采用非线性动态分析岩石对刀盘的动态反作用力，分析岩石物理特性与刀盘性能的关系，识别地质条件的变化和异常情况，得到动态响应分析结果；

S3：根据所述动态响应分析结果，计算刀盘转速、扭矩和推进力的最优值，并基于所述最优值调整刀盘转速、扭矩和推进力，匹配地质环境的变化，得到切削参数调整方案；

S4：将所述切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统，调节盾构机的操作参数，监测刀盘振动与设备反馈，更新模型预测，生成盾构机执行参数。

作为本发明的进一步方案，所述初始力场模型数据的获取步骤具体为：

S111：收集密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，采用公式：

；

计算每个数据点的应力值，生成应力数据点集；

其中，代表密度，代表孔隙率，代表抗压强度，代表应力值，分母中的是用来调整孔隙率对应力影响的调整系数；

S112：根据刀盘转速和推进力的调整，采用公式：

；

计算接触点的力矩，得到力矩数据点集；

其中，代表转速，代表推进力；

使用所述应力数据点集与力矩数据点集，采用公式：

；

计算每个接触点的总力矩；

其中，代表力矩，代表总力矩；

S113：利用所述总力矩和记录的力场变化数据，采用公式：

；

计算每个时间点的平均力场变化，生成平均力场变化数据；

其中，代表平均力场变化，代表单个数据点的力场变化，为数据点总数，表示第个数据点的总力矩；

S114：结合所述平均力场变化数据和岩石物理特性，采用公式：

；

根据地质调查结果进行优化，建立初始力场模型数据。

作为本发明的进一步方案，所述动态响应分析结果的获取步骤具体为：

S211：基于所述初始力场模型数据，计算岩石对刀盘的动态反作用力，采用公式：

；

生成动态反作用力结果；

其中，代表反作用力调整系数，为强度调整指数，、分别为密度和孔隙率对反作用力的调整系数；

S212：利用所述动态反作用力，采用公式：

；

计算生成刀盘性能响应结果；

其中，、、为调整系数，调整基础响应水平，、根据动态反作用力和抗压强度调整性能响应；

S213：结合所述刀盘性能响应和地质条件数据，采用公式：

；

判断是否存在异常情况，生成异常检测结果；

其中，为异常判断阈值，表示地质条件数据；

S214：综合所述异常检测结果、所述动态反作用力和所述刀盘性能响应，采用公式：

；

计算生成动态响应分析结果；

其中，为分析的优化参数。

作为本发明的进一步方案，所述最优值的获取步骤具体为：

S311：从所述动态响应分析结果出发，计算刀盘转速的最优值，采用公式：

；

生成最优转速结果；

其中，代表转速调整系数，为转速归一化参数，为转速的非线性调整参数；

S312：使用所述动态响应分析结果，计算扭矩的最优值，采用公式：

；

生成最优扭矩结果；

其中，为扭矩调整系数，为扭矩归一化参数，为扭矩的非线性调整参数；

S313：基于所述动态响应分析结果，计算推进力的最优值，采用公式：

；

整合生成最优值结果；

其中，为推进力调整系数，为推进力归一化参数，为推进力的非线性调整参数。

作为本发明的进一步方案，所述切削参数调整方案的获取步骤具体为：

S321：从所述最优值结果、、出发，计算刀盘转速、扭矩和推进力调整的必要量，采用公式：

；

；

；

生成调整量结果；

其中，分别代表调整后的目标转速、扭矩和推进力，为多参数调整的敏感度因子；

S322：根据所述调整量结果，评估调整的影响，采用公式：

；

量化调整后的稳定性或性能变化，生成调整影响评估结果；

其中，为评估调整后影响的系数，为平衡因子；

S323：根据所述调整影响评估结果和地质环境的实时数据，调整刀盘操作优化性能，采用公式：

；

调整匹配地质环境变化，生成切削参数调整方案；

其中，为初始切削性能分数，为调整因子，为调整效果的平滑因子。

作为本发明的进一步方案，所述盾构机执行参数的获取步骤具体为：

S411：将所述切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统以调节操作参数，采用公式：

；

生成新的操作参数；

其中，表示新的操作参数，是当前操作参数，、分别为调整速率和调整敏感度系数；

S412：基于所述新的操作参数，监测刀盘振动和设备反馈，采用公式：

；

计算设备的响应振动，生成设备反馈结果；

其中，表示实时振动数据，、为振动敏感度和调整系数；

S413：根据监测的所述设备反馈结果，更新模型预测，采用公式：

；

生成盾构机执行参数；

其中，是当前模型预测值，、分别为学习率和平滑系数。

一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控系统，所述基于地质参数的盾构机切削参数自动调控系统用于执行上述基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，所述系统包括：

数据采集模块收集岩石的密度、孔隙率、抗压强度数据，同时记录刀盘接触点的应力分布和力矩变化，汇总数据，反映当前地质情况，构建初始力场数据；

动态分析模块使用所述初始力场数据，分析岩石对刀盘的动态反作用力，识别由于地质条件变化导致的异常情况，预测岩石物理特性与刀盘性能之间的互动效果，生成动态响应数据；

参数优化模块利用所述动态响应数据，计算并设置刀盘转速、扭矩和推进力的最优配置，调整参数匹配当前的地质环境，生成优化切削参数；

调控执行模块应用所述优化切削参数，对盾构机的控制系统进行参数更新，获取执行反馈信号，监控刀盘的振动情况及设备的运行状态，进行持续的数据反馈。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过集成岩石物理特性的数据和刀盘行为的分析，提升了盾构机在复杂地质条件下的适应性。实时监控密度、孔隙率和抗压强度，结合应力分布和力矩的动态数据，使得盾构机可以基于当前地质实况构建精确的力场模型，允许对刀盘的动态反作用力进行更细致的非线性分析，准确调整刀盘转速、扭矩和推进力，优化切削参数。这种自适应调整策略减少了因地质变异导致的机械故障，提升了作业效率和设备寿命，同时也减轻了维护需求，提高了隧道掘进的速度和质量。

附图说明

图1为本发明的工作流程示意图；

图2为本发明初始力场模型数据的获取步骤流程图；

图3为本发明动态响应分析结果的获取步骤流程图；

图4为本发明最优值的获取步骤流程图；

图5为本发明切削参数调整方案的获取步骤流程图；

图6为本发明盾构机执行参数的获取步骤流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，包括以下步骤：

S1：收集包括密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，结合刀盘转速调节和推进力调整，测量接触点的应力分布和力矩，记录力场变化，建立初始力场模型数据；

S2：基于初始力场模型数据，采用非线性动态分析岩石对刀盘的动态反作用力，分析岩石物理特性与刀盘性能的关系，识别地质条件的变化和异常情况，得到动态响应分析结果；

S3：根据动态响应分析结果，计算刀盘转速、扭矩和推进力的最优值，并基于最优值调整刀盘转速、扭矩和推进力，匹配地质环境的变化，得到切削参数调整方案；

S4：将切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统，调节盾构机的操作参数，监测刀盘振动与设备反馈，更新模型预测，生成盾构机执行参数。

初始力场模型数据包括密度、孔隙率、抗压强度、应力分布、力矩、力场变化，动态响应分析结果具体为岩石对刀盘的动态反作用力、岩石物理特性与刀盘性能的关系、地质条件变化的识别、异常情况的检测，切削参数调整方案包括最优转速、最优扭矩、最优推进力，盾构机执行参数具体为调整后的操作参数、刀盘振动反馈。

请参阅图2，初始力场模型数据的获取步骤具体为：

S111：收集密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，采用公式：

；

计算每个数据点的应力值，生成应力数据点集；

其中，代表密度，代表孔隙率，代表抗压强度，代表应力值，分母中的是用来调整孔隙率对应力影响的调整系数；

S112：根据刀盘转速和推进力的调整，采用公式：

；

计算接触点的力矩，得到力矩数据点集；

其中，代表转速，代表推进力；

使用应力数据点集与力矩数据点集，采用公式：

；

计算每个接触点的总力矩；

其中，代表力矩，代表总力矩；

S113：利用总力矩和记录的力场变化数据，采用公式：

；

计算每个时间点的平均力场变化，生成平均力场变化数据；

其中，代表平均力场变化，代表单个数据点的力场变化，为数据点总数，表示第个数据点的总力矩；

S114：结合平均力场变化数据和岩石物理特性，采用公式：

；

根据地质调查结果进行优化，建立初始力场模型数据。

步骤1的公式和推导；

公式：

；

参数详解：

：岩石的密度（单位：)，假设值为。

：岩石的孔隙率（比例值），假设值为0.1(10%)。

：岩石的抗压强度（单位：MPa），假设值为。

：孔隙率的调整系数，用于调整孔隙率对应力的影响。

推导过程：

；

此应力值（）代表岩石在给定物理特性下的理论应力值。

步骤2的公式和推导；

公式：

；

参数详解：

：推进力（单位：)，假设值为。

：刀盘转速（单位：rpm)，假设值为。

推导过程：

；

此力矩（）代表在给定推进力和转速下的理论力矩。

公式：

；

推导过程：

假设有三个数据点，则：

；

；

此总力矩代表在多个接触点的累积力矩。

步骤3的公式和推导

公式：

参数详解：

：每个数据点的力场变化，假设值为（单位未指定）。

：每个数据点的总力矩，假设与前述计算一致。

推导过程：

；

此平均力场变化代表在多个时间点的平均力场影响。

步骤4的公式和推导；

公式：

；

推导过程：

；

此初始力场模型数据代表在给定参数下计算得到的模型值，用评估实际工程应用中岩石物理反应的模拟结果。

请参阅图3，动态响应分析结果的获取步骤具体为：

S211：基于初始力场模型数据，计算岩石对刀盘的动态反作用力，采用公式：

；

生成动态反作用力结果；

其中，代表反作用力调整系数，为强度调整指数，、分别为密度和孔隙率对反作用力的调整系数；

S212：利用动态反作用力，采用公式：

；

计算生成刀盘性能响应结果；

其中，、、为调整系数，调整基础响应水平，、根据动态反作用力和抗压强度调整性能响应；

S213：结合刀盘性能响应和地质条件数据，采用公式：

；

判断是否存在异常情况，生成异常检测结果；

其中，为异常判断阈值，表示地质条件数据；

S214：综合异常检测结果、动态反作用力和刀盘性能响应，采用公式：

；

计算生成动态响应分析结果；

其中，为分析的优化参数。

步骤1：动态反作用力的计算；

公式：

；

参数解释和算例：

：反作用力调整系数，假设为1.5，这是一个常见的调整系数，用于增强模型的灵敏度。

：强度调整指数，假设为0.05，用于调整力场模型对结果的贡献程度。

：初始力场模型数据，假设为，这代表了一个中等强度的岩石力场。

：密度调整系数，假设为0.02，用于考虑岩石密度对反作用力的影响。

：岩石密度，假设为，符合常见的岩石密度范围。

：孔隙率调整系数，假设为0.01。

：孔隙率，假设为0.15，这是典型的岩石孔隙率。

计算流程：

计算指数部分：；

计算的指数：。

计算最终的。

步骤2：刀盘性能响应的计算；

公式：

；

参数解释和算例：

：基础响应水平调整系数，假设为0.3。

：动态反作用力调整系数，假设为0.1。

：从步骤1计算得到。

：抗压强度调整系数，假设为0.01。

：抗压强度，假设为，符合一般岩石的抗压范围。

计算流程：

计算(使用步骤1的结果)。

计算分母：。

计算：

；

步骤3：异常检测结果的计算；

公式：

；

参数解释和算例：

：从步骤2计算得到。

：地质条件数据，假设为。

：异常判断阈值，假设为。

计算流程：

计算。

检查结果是否大于1。

步骤4：动态响应分析结果的计算；

公式：

；

参数解释和算例：

：优化参数，假设为10。

计算流程：

计算。

计算。

计算最终的：

；

请参阅图4，最优值的获取步骤具体为：

S311：从动态响应分析结果出发，计算刀盘转速的最优值，采用公式：

；

生成最优转速结果；

其中，代表转速调整系数，为转速归一化参数，为转速的非线性调整参数；

S312：使用动态响应分析结果，计算扭矩的最优值，采用公式：

；

生成最优扭矩结果；

其中，为扭矩调整系数，为扭矩归一化参数，为扭矩的非线性调整参数；

S313：基于动态响应分析结果，计算推进力的最优值，采用公式：

；

整合生成最优值结果；

其中，为推进力调整系数，为推进力归一化参数，为推进力的非线性调整参数。

转速的计算；

公式：

；

参数解释：

：转速调整系数；

：转速归一化参数；

：转速的非线性调整参数；

：动态响应分析结果，假设为某个具体数值；

计算流程和示例；

假设：

(动态响应分析结果)；

(转速调整系数)；

(转速归一化参数)；

(转速的非线性调整参数)；

根据公式插入这些值：

；

结果解释：

最优转速为33.33，这意味着在给定的动态响应结果和参数设置下，刀盘应调整到每分钟33.33转，以达到最佳性能。

扭矩的计算；

公式；

；

参数解释：

扭矩调整系数；

：扭矩归一化参数；

：扭矩的非线性调整参数；

：动态响应分析结果；

计算流程和示例；

假设：

；

；

；

；

根据公式插入这些值：

；

结果解释：

最优扭矩为89.4，表示在当前地质条件和动态响应下，刀盘的最佳扭矩设置为89.4牛.米，以优化切削效率和设备安全。

推进力的计算；

公式：

；

参数解释：

：推进力调整系数；

：推进力归一化参数；

：推进力的非线性调整参数；

：动态响应分析结果；

计算流程和示例；

假设：

；

；

；

；

根据公式插入这些值：

；

结果解释：

最优推进力为136.36，这表明为了匹配地质环境的变化并最大化切削效率，推进力应设定为136.36牛顿。

请参阅图5，切削参数调整方案的获取步骤具体为：

S321：从最优值结果、出发，计算刀盘转速、扭矩和推进力调整的必要量，采用公式：

；

；

；

生成调整量结果；

其中，分别代表调整后的目标转速、扭矩和推进力，为多参数调整的敏感度因子；

S322：根据调整量结果，评估调整的影响，采用公式：

；

量化调整后的稳定性或性能变化，生成调整影响评估结果；

其中，为评估调整后影响的系数，为平衡因子；

S323：根据调整影响评估结果和地质环境的实时数据，调整刀盘操作优化性能，采用公式：

；

调整匹配地质环境变化，生成切削参数调整方案；

其中，为初始切削性能分数，为调整因子，为调整效果的平滑因子。

步骤1：计算最优转速；

公式：

；

参数解释：

：转速调整系数，用于调整转速以适应地质条件的变化。

：动态响应分析结果，表示地质反馈对设备性能的综合影响。

：转速归一化参数，用于保持转速在合理范围内。

：转速的非线性调整参数，用于根据地质反馈调整转速的灵敏度。

算例：

假设。

计算过程：

；

结果解释：

计算得出的最优转速为2，表示在当前地质反馈和设定的调整系数下，设备应调整其转速到2，以最佳方式适应地质条件。

步骤2：计算最优扭矩；

公式：

；

参数解释：

：扭矩调整系数。

：扭矩归一化参数。

扭矩的非线性调整参数。

算例：

假设。

计算过程：

；

结果解释：

最优扭矩计算为17.89，这是为了在给定的地质条件和反馈下调整扭矩，以保持设备性能。

步骤3：计算最优推进力；

公式：

；

参数解释：

：推进力调整系数。

：推进力归一化参数。

：推进力的非线性调整参数。

算例：

假设。

计算过程：

；

结果解释：

计算得出的最优推进力为114285.71，这表明在当前设备动态响应和设定的调整参数下，需要将推进力调整到此值以优化设备性能对地质条件的适应。

请参阅图6，盾构机执行参数的获取步骤具体为：

S411：将切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统以调节操作参数，采用公式：

；

生成新的操作参数；

其中，表示新的操作参数，是当前操作参数，、分别为调整速率和调整敏感度系数；

S412：基于新的操作参数，监测刀盘振动和设备反馈，采用公式：

；

计算设备的响应振动，生成设备反馈结果；

其中，表示实时振动数据，、为振动敏感度和调整系数；

S413：根据监测的设备反馈结果，更新模型预测，采用公式：

；

生成盾构机执行参数；

其中，是当前模型预测值，、分别为学习率和平滑系数。

步骤1：调节操作参数的公式；

公式：

；

参数详解：

：当前操作参数，假设为100单位。

：切削参数调整方案中得出的目标参数，假设为120单位。

：调整速率，假设为0.5，这表示调整的速度或步长。

：调整敏感度系数，假设为0.1，表示调整的敏感性。

计算过程：

计算目标参数和当前参数的差异：。

计算调整的分母部分：。

计算调整步长：。

应用调整速率：调整步长。

计算新的操作参数：调整结果。

结果解释：

最终得出的新操作参数为103.33，这表明在给定的调整速率和敏感度下，系统在一次调整后接近目标参数。

步骤2：监测设备反馈的公式；

公式：

；

参数详解：

：从步骤1得到的新操作参数，103.33。

：从振动传感器获取的实时数据，假设为95单位。

：振动敏感度系数，假设为2。

：调整系数，假设为0.05。

计算过程：

计算振动数据差异的平方：。

加权振动原数据：。

计算平方和的平方根：。

应用振动敏感度：。

结果解释：

得到的设备反馈振动值为17.32，表示当前调整后系统的响应级别。

步骤3：更新模型预测的公式；

公式：

；

参数详解：

：当前模型预测值，假设为50单位。

：从步骤2得到的设备反馈值，17.32。

：学习率，假设为0.3。

：平滑系数，假设为0.2。

计算过程：

计算反馈与当前预测的差值：。

计算平滑调整的分母：。

计算调整量：。

应用学习率：调整量。

更新模型预测值：调整结果。

结果解释：

更新后的模型预测值为48.7，反映了设备当前状态和调整后的性能。

一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控系统，基于地质参数的盾构机切削参数自动调控系统用于执行上述基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，系统包括：

数据采集模块收集岩石的密度、孔隙率、抗压强度数据，同时记录刀盘接触点的应力分布和力矩变化，汇总数据，反映当前地质情况，构建初始力场数据；

动态分析模块使用初始力场数据，分析岩石对刀盘的动态反作用力，识别由于地质条件变化导致的异常情况，预测岩石物理特性与刀盘性能之间的互动效果，生成动态响应数据；

参数优化模块利用动态响应数据，计算并设置刀盘转速、扭矩和推进力的最优配置，调整参数匹配当前的地质环境，生成优化切削参数；

调控执行模块应用优化切削参数，对盾构机的控制系统进行参数更新，获取执行反馈信号，监控刀盘的振动情况及设备的运行状态，进行持续的数据反馈。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

收集包括密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，结合刀盘转速调节和推进力调整，测量接触点的应力分布和力矩，记录力场变化，建立初始力场模型数据；

所述初始力场模型数据的获取步骤具体为：

收集密度、孔隙率、抗压强度的岩石物理特性数据，采用公式：

；

计算每个数据点的应力值，生成应力数据点集；

其中，代表密度，代表孔隙率，代表抗压强度，代表应力值，分母中的0.05是用来调整孔隙率对应力影响的调整系数；

根据刀盘转速和推进力的调整，采用公式：

；

计算接触点的力矩，得到力矩数据点集；

其中，代表转速，代表推进力；

使用所述应力数据点集与力矩数据点集，采用公式：

；

计算每个接触点的总力矩；

其中，代表力矩，代表总力矩；

利用所述总力矩和记录的力场变化数据，采用公式：

；

计算每个时间点的平均力场变化，生成平均力场变化数据；

其中，代表平均力场变化，代表单个数据点的力场变化，为数据点总数，表示第个数据点的总力矩；

结合所述平均力场变化数据和岩石物理特性，采用公式：

；

根据地质调查结果进行优化，建立初始力场模型数据；

基于所述初始力场模型数据，采用非线性动态分析岩石对刀盘的动态反作用力，分析岩石物理特性与刀盘性能的关系，识别地质条件的变化和异常情况，得到动态响应分析结果；

所述动态响应分析结果的获取步骤具体为：

基于所述初始力场模型数据，计算岩石对刀盘的动态反作用力，采用公式：

；

生成动态反作用力结果；

其中，代表反作用力调整系数，为强度调整指数，、分别为密度和孔隙率对反作用力的调整系数；

利用所述动态反作用力，采用公式：

；

计算生成刀盘性能响应结果；

其中，、、为调整系数，调整基础响应水平，、根据动态反作用力和抗压强度调整性能响应；

结合所述刀盘性能响应和岩石物理特性，采用公式：

；

判断是否存在异常情况，生成异常检测结果；

其中，为异常判断阈值，表示岩石物理特性；

综合所述异常检测结果、所述动态反作用力和所述刀盘性能响应，采用公式：

；

计算生成动态响应分析结果；

其中，为分析的优化参数；

根据所述动态响应分析结果，计算刀盘转速、扭矩和推进力的最优值，并基于所述最优值调整刀盘转速、扭矩和推进力，匹配地质环境的变化，得到切削参数调整方案；

所述最优值的获取步骤具体为：

从所述动态响应分析结果出发，计算刀盘转速的最优值，采用公式：

；

生成最优转速结果；

其中，代表转速调整系数，为转速归一化参数，为转速的非线性调整参数；

使用所述动态响应分析结果，计算扭矩的最优值，采用公式：

；

生成最优扭矩结果；

其中，为扭矩调整系数，为扭矩归一化参数，为扭矩的非线性调整参数；

基于所述动态响应分析结果，计算推进力的最优值，采用公式：

；

整合生成推进力的最优值结果；

其中，为推进力调整系数，为推进力归一化参数，为推进力的非线性调整参数；

所述切削参数调整方案的获取步骤具体为：

从所述最优值结果、、出发，计算刀盘转速、扭矩和推进力调整的必要量，采用公式：

；

；

；

生成调整量结果、、；

其中，、、分别代表调整后的目标转速、扭矩和推进力；

根据所述调整量结果、、，评估调整的影响，采用公式：

；

量化调整后的稳定性或性能变化，生成调整影响评估结果；

其中，为评估调整后影响的系数，为平衡因子；

根据所述调整影响评估结果和地质环境的实时数据，调整刀盘操作优化性能，采用公式：

；

调整匹配地质环境变化，生成切削参数调整方案；

其中，为初始切削性能分数，为调整因子，为调整效果的平滑因子；

将所述切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统，调节盾构机的操作参数，监测刀盘振动与设备反馈，更新模型预测，生成盾构机执行参数；

所述盾构机执行参数的获取步骤具体为：

将所述切削参数调整方案应用于盾构机的控制系统以调节操作参数，采用公式：

；

生成新的操作参数；

其中，表示新的操作参数，是当前操作参数，、分别为调整速率和调整敏感度系数；

基于所述新的操作参数，监测刀盘振动和设备反馈，采用公式：

；

计算设备的响应振动，生成设备反馈结果；

其中，表示实时振动数据，、为振动敏感度和调整系数；

根据监测的所述设备反馈结果，更新模型预测，采用公式：

；

生成盾构机执行参数；

其中，是当前模型预测值，、分别为学习率和平滑系数。

2.一种基于地质参数的盾构机切削参数自动调控系统，其特征在于，根据权利要求1所述的基于地质参数的盾构机切削参数自动调控方法，所述系统包括：

数据采集模块收集岩石的密度、孔隙率、抗压强度数据，同时记录刀盘接触点的应力分布和力矩变化，汇总数据，反映当前地质情况，构建初始力场数据；

动态分析模块使用所述初始力场数据，分析岩石对刀盘的动态反作用力，识别由于地质条件变化导致的异常情况，预测岩石物理特性与刀盘性能之间的互动效果，生成动态响应数据；

参数优化模块利用所述动态响应数据，计算并设置刀盘转速、扭矩和推进力的最优配置，调整参数匹配当前的地质环境，生成优化切削参数；

调控执行模块应用所述优化切削参数，对盾构机的控制系统进行参数更新，获取执行反馈信号，监控刀盘的振动情况及设备的运行状态，进行持续的数据反馈。