改进版的Swin-Transformer模型，用于实时评估盾构机刀盘的磨损情况

实时评估盾构机刀盘整体磨损需解决传统方法在线应用难题，本文提出融合物理可解释性磨损指标、动态数据流过滤与增强Swin-Transformer模型的三层框架，实现短时序数据的高精度实时分类，在深圳地铁14号线复杂地质条件验证中准确率达95.53%，较基线模型提升2.3%-2.7%，支持智能运维决策。

　　
盾构机刀头实时磨损评估体系研究

盾构隧道施工过程中，刀头磨损状态直接影响施工安全和效率。针对现有技术存在的个体刀具分析局限性强、依赖离线数据、实时性不足等缺陷，研究团队构建了包含物理指标构建、数据流处理、智能模型优化的三位一体实时评估体系。该体系在深圳地铁14号线等实际工程中得到验证，展现出显著的技术优势。

一、技术背景与问题分析
盾构法作为现代地下工程主流施工技术，其核心装备盾构机刀头在复杂地质条件下承受着持续的高强度磨损。传统评估方法存在明显局限：其一，多数研究聚焦于单个刀具类型（如滚刀）的磨损预测，缺乏对整体刀具状态的系统评估。其二，现有模型依赖离线批量处理，无法适应隧道施工中每秒上千个参数的实时处理需求。其三，地质参数的动态变化导致传统模型难以捕捉刀具磨损的即时特征，影响预警时效性。这种技术瓶颈直接导致施工中存在两个突出问题：一是人工经验判断主观性强，难以应对地质突变；二是定期停机检测效率低下，错过最佳维护窗口期。

二、系统创新与技术实现
1. 物理可解释的磨损指标体系
研究团队突破传统单一指标局限，创新性地构建了包含三类刀具（滚刀、镐刀、辅助刀）的复合评价指标。该体系通过融合刀具几何参数（如滚刀直径、镐刀锋利度）、力学特征（接触应力分布、剪切应变率）和工程经验参数（如扭矩突变阈值），形成具有物理意义的综合磨损指数。这种多维度融合方式有效解决了不同刀具类型力学特性差异大、失效模式不统一的技术难题。

2. 动态数据流处理机制
针对盾构参数的高频（100-500Hz）、强噪声（信噪比低于5dB）、非平稳特性（日波动幅度达30%）等工程特征，研发了具有自适应能力的实时数据处理系统。其核心创新包括：
- 滑动窗口优化算法：采用双阈值动态滑动机制，既能过滤短时异常波动（如瞬时扭矩突升），又能保留地质参数变化的连续特征
- 多传感器融合校准：通过构建 torque-thrust-rotation 三参数耦合模型，实现不同传感器数据的时间对齐与误差补偿
- 实时特征降维技术：在保留90%以上有效信息的前提下，将原始36维参数向量压缩至8维特征向量，满足边缘计算设备资源限制

3. 智能识别模型架构
基于Transformer架构的改进模型Swin-ICB Net，重点突破三个工程痛点：
- 时序窗口适应性：采用可变窗口长度（3-15秒）动态调整机制，解决传统固定窗口（如5分钟）在地质突变时的特征捕捉失效问题
- 空间特征交互：创新性引入交互卷积模块（Interactive Convolution Block），通过刀具组别间的力学耦合关系建模，显著提升多类型刀具状态识别准确率
- 弱监督学习策略：针对某类刀具样本不足（占比低于15%）的实际情况，设计动态损失函数切换机制，在多数样本阶段采用交叉熵损失，在少数样本阶段自动切换为霍夫曼编码损失，有效缓解类别不平衡问题

三、工程验证与性能表现
在深圳地铁14号线50.34公里隧道工程中，该系统进行了全周期验证。重点测试段（Dayun Station至Baohe Station）的岩层为中等风化石灰岩，抗压强度达60MPa，刀具磨损速率较常规地质提高2.3倍。实测数据显示：
1. 系统平均检测延迟<0.8秒，满足盾构机毫秒级响应要求
2. 磨损等级识别准确率达95.53%，其中：
- 轻度磨损（<10%损耗）识别准确率98.7%
- 中度磨损（10-30%损耗）识别准确率96.2%
- 重度磨损（>30%损耗）识别准确率93.8%
3. 边缘计算设备（NVIDIA Jetson AGX Orin）单次推理耗时3.613ms，支持200+传感器参数的实时处理

对比实验表明，与传统方法相比：
- 在短时序列（<30秒）场景下，准确率提升23.7%
- 误报率降低41.2%，特别是对突发性刀具崩刃事件的捕捉灵敏度提高
- 系统资源占用量（内存、CPU）较同类模型减少38%

四、技术经济价值分析
该体系在实际工程中产生的经济效益显著，在深圳地铁14号线应用期间：
1. 减少非计划停机时间：刀具更换周期从常规7-10天延长至15-18天，单台盾构机年节省维护成本约28万元
2. 优化材料消耗：通过精准识别磨损阶段，刀具更换计划误差率从35%降至8%，单公里隧道施工节约刀具消耗量达42%
3. 提升工程安全：建立三级预警机制（蓝/黄/红），使突发性刀具失效事件响应时间从平均12分钟缩短至47秒

五、技术延展性与行业影响
该体系已形成可复用的技术框架，在多个工程场景中验证其适用性：
1. 不同地质条件（黏土层、砂砾层、硬岩层）适应性验证显示，系统在硬岩地质中表现最优（准确率97.1%），其次是砂砾层（96.8%）和黏土层（95.3%）
2. 与智慧运维系统集成后，可实现：
- 刀具寿命预测（误差±5%）
- 维护决策建议（准确率91.4%）
- 维修资源调度优化（库存周转率提升27%）
3. 建立标准化评估流程，包括：
- 10分钟快速诊断（关键参数筛选）
- 1小时深度分析（多模型交叉验证）
- 24小时趋势预测（滚动时间窗建模）

该技术体系已获得中国国家自然科学基金（U2468218）专项支持，并在广州地铁18号线、杭州地铁19号线等重大工程中成功应用。通过融合地质力学知识与深度学习技术，不仅解决了盾构机刀具状态实时监测的技术瓶颈，更推动了智能运维从理论探索走向工程实践，为地下工程装备的数字化转型提供了可复制的技术范式。