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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114417697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111487564.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统是由邱道宏;李雪冰;薛翊国;于月浩;郭壮壮;刘秋实设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统，获取每一滚刀的现场数据；依据获取的现场数据，以及预设的TBM滚刀磨损时序预测模型，得到每一滚刀磨损量的时序预测值；在每一滚刀寿命周期内，对各个时段的历史滚刀磨损量和预测滚刀磨损量累加，获得总磨损量；依据总磨损量确定预测的滚刀磨损状态和滚刀更换时间；本发明基于LSTM，综合考虑现场掘进数据领域信息和历史信息，有效提取数据的序列变化信息，建立预测TBM滚刀磨损量的时序预测模型，利用现场掘进数据实现对滚刀磨损智能化预测和信息化管理，对滚刀的磨损状态以及滚刀更换的时间进行预测，避免了盾构机在一段复杂岩石地层下停机，规避了不良地质问题的发生。

本发明授权一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的TBM滚刀磨损实时预测方法，其特征在于，包括： 获取每一滚刀的现场数据； 依据获取的现场数据，以及预设的TBM滚刀磨损时序预测模型，得到每一滚刀磨损量的时序预测值；其中，所述TBM滚刀磨损时序预测模型基于长短时记忆神经网络训练得到； 所述TBM滚刀磨损时序预测模型的训练过程为：获取TBM掘进机在隧道掘进时的掘进参数时序数据，以及刀盘每一滚刀磨损量数据；对每一滚刀磨损量数据进行时序处理，得到刀盘每一滚刀磨损量时序值，刀盘每一滚刀磨损量时序值与掘进参数时序数据在时间上相对应；建立包括掘进参数时序数据和刀盘每一滚刀磨损量时序值的数据样本库；根据建立的数据样本库和长短期记忆神经网络，训练得到TBM滚刀磨损时序预测模型； 所述掘进参数至少包括掘进速度、刀盘扭矩、刀盘推力、刀盘转速和滚刀贯入度中的一种或多种；所述刀盘每一滚刀磨损量数据至少包括滚刀安装半径、滚刀磨损高度、滚刀更换维修位置和滚刀更换时间的一种或多种； 在每一滚刀寿命周期内，对各个时段的历史滚刀磨损量和预测滚刀磨损量累加，获得总磨损量；依据总磨损量确定预测的滚刀磨损状态和滚刀更换时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。