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龙图腾网获悉中国科学院武汉岩土力学研究所;武汉大学;西安科技大学;中国平煤神马控股集团有限公司;江苏神盾工程机械有限公司申请的专利全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法及设备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：CN119272631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411518228.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法及设备是由黄兴;刘滨;刘泉声;丁自伟;张建国;景博宇;王满;朱元广;杨战标;秦立学设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法以及相关设备，可以训练出能有效地预测煤矿巷道TBM掘进巷道围岩点荷载强度的模型。该方法包括：获取目标掘进机所对应的第一原始数据；剔除第一原始数据中目标掘进机处于停机段以及空推段的数据，以得到第二原始数据；对第二原始数据中的异常值进行处理，以得到目标运行数据；提取目标运行数据中的特征参数；对特征参数进行归一化处理，以得到模型训练数据集；根据基学习器以及元学习器构建Stacking算法模型，所述基学习器包括多个回归树，所述基学习器的输出结果作为所述元学习器的输入；基于所述模型训练数据集对所述Stacking算法模型进行训练，以得到全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型。

本发明授权全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标掘进机所对应的第一原始数据，所述第一原始数据包括掘进机运行状态数据、刀盘振动加速度数据以及围岩点荷载强度数据； 剔除所述第一原始数据中所述目标掘进机处于停机段以及空推段的数据，以得到第二原始数据； 对所述第二原始数据中的异常值进行处理，以得到目标运行数据； 提取所述目标运行数据中的特征参数，所述特征参数包括刀盘推力、刀盘扭矩、贯入度、刀盘转速、刀盘振动加速度以及岩体地质力学性质参数； 对所述特征参数进行归一化处理，以得到模型训练数据集； 根据基学习器以及元学习器构建Stacking算法模型，所述基学习器包括多个回归树，所述基学习器的输出结果作为所述元学习器的输入； 基于所述模型训练数据集对所述Stacking算法模型进行训练，以得到全断面掘进机掘进巷道围岩强度预测模型； 所述剔除所述第一原始数据中所述目标掘进机处于停机段以及空推段的数据，以得到第二原始数据包括： 通过如下公式确定所述第一原始数据中所述目标掘进机处于停机段的第一子数据以及所述目标掘进机处于掘进阶段的第二子数据： ； 其中，为刀盘推力，为刀盘扭矩，为刀盘转速，为判别函数, ,； 根据所述第二子数据确定所述目标掘进机处于空推段的第三子数据，包括：确定所述第二子数据中首个掘进数据；基于所述首个掘进数据的时刻以及预设时长确定目标时刻； 将所述首个掘进数据的时刻与所述目标时刻之间的数据确定为所述第三子数据； 从所述第一原始数据中剔除所述第一子数据以及所述第三子数据，以得到所述第二原始数据。

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中国科学院武汉岩土力学研究所;武汉大学;西安科技大学;中国平煤神马控股集团有限公司;江苏神盾工程机械有限公司，其通讯地址为：430071 湖北省武汉市武昌区水果湖街小洪山2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”。

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