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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國水利水電第一工程局有限公司;華能瀾滄江水電股份有限公司申請的專利基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120178661B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510660035.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B11/42；該發(fā)明授權(quán)基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法是由張勇智;于寶年;周少波;郝衛(wèi)超;梅元濤;太子榮;毛威;李克勝;祝騰蛟;吳興云設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法在說明書摘要公布了：本申請涉及巖土工程施工技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法，其中，包括：獲取包括地層滲透系數(shù)、灌漿壓力、漿液稠度、灌漿流量和漿液擴散范圍在內(nèi)的施工數(shù)據(jù)；構(gòu)建峽谷堆積體三維地質(zhì)模型，并將上述參數(shù)與模型中的對應(yīng)位置關(guān)聯(lián)，生成帶有地質(zhì)屬性的施工特征向量，并輸入預(yù)先訓(xùn)練好的SVM模型中，以預(yù)測地質(zhì)響應(yīng)趨勢，并據(jù)此修正PID控制模型的控制參數(shù)，然后對灌漿設(shè)備運行參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)控，使得PID控制參數(shù)和灌漿關(guān)鍵參數(shù)得以不斷優(yōu)化。由此，解決了現(xiàn)有技術(shù)中難以實現(xiàn)對復(fù)雜多變地質(zhì)條件的自適應(yīng)控制，導(dǎo)致灌漿參數(shù)設(shè)置不精準(zhǔn)、施工質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。

本發(fā)明授權(quán)基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于SVM及PID的峽谷堆積體帷幕灌漿施工控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取施工數(shù)據(jù)，其中，所述施工數(shù)據(jù)包括地層滲透系數(shù)、灌漿壓力、漿液稠度、灌漿流量和漿液擴散范圍； 構(gòu)建峽谷堆積體三維地質(zhì)模型，將所述地層滲透系數(shù)、灌漿壓力、漿液稠度、灌漿流量和漿液擴散范圍與所述三維地質(zhì)模型中的對應(yīng)位置進(jìn)行關(guān)聯(lián)，生成具有地質(zhì)屬性的施工特征向量； 將所述施工特征向量輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的SVM模型中，其中，通過對施工數(shù)據(jù)的深入分析和以往工程經(jīng)驗的總結(jié)，選擇了徑向基核函數(shù)作為SVM模型的核函數(shù)；在設(shè)置懲罰因子C和核函數(shù)參數(shù)γ的取值范圍時，經(jīng)過多次預(yù)試驗和理論分析，確定懲罰因子C的取值范圍為[0.1,10]，核函數(shù)參數(shù)γ的取值范圍為[0.01,1]；采用網(wǎng)格搜索算法結(jié)合5折交叉驗證的方法，對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；在網(wǎng)格搜索過程中，將懲罰因子C以0.1為步長，從0.1到10進(jìn)行遍歷；核函數(shù)參數(shù)γ以0.01為步長，從0.01到1進(jìn)行遍歷；對于每一組C,γ參數(shù)組合，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集隨機分成5份，每次選取4份作為訓(xùn)練集，1份作為驗證集，在訓(xùn)練集上訓(xùn)練SVM模型，并在驗證集上評估模型性能，使用準(zhǔn)確率作為評估指標(biāo)；經(jīng)過對風(fēng)險工況發(fā)生概率和影響程度的綜合評估，設(shè)置正常工況樣本的權(quán)重為1，塌孔樣本權(quán)重為2，串漿樣本權(quán)重為2.5，漏漿樣本權(quán)重為3；利用確定好的目標(biāo)懲罰因子、核函數(shù)參數(shù)和動態(tài)權(quán)重系數(shù)，對整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行SVM模型訓(xùn)練；在訓(xùn)練過程中，采用了隨機梯度下降算法對模型進(jìn)行優(yōu)化，經(jīng)過多輪迭代訓(xùn)練，模型逐漸學(xué)習(xí)到施工參數(shù)與風(fēng)險工況之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，最終得到了預(yù)先訓(xùn)練好的SVM模型，預(yù)測地質(zhì)響應(yīng)趨勢，根據(jù)所述地質(zhì)響應(yīng)趨勢，修正PID控制模型的控制參數(shù)，其中，所述PID控制模型的控制參數(shù)包括比例系數(shù)、積分系數(shù)和微分系數(shù)，其中，修正公式為： Kp＝Kp0×1+α×ΔP； Ti＝Ti01+β×ΔI； Td＝Td0×1+γ×ΔD； 其中，ΔP、ΔI、ΔD為SVM輸出的趨勢變化量，α、β、γ為自適應(yīng)調(diào)節(jié)系數(shù)，Kp為比例系數(shù)，Ti為積分系數(shù)，Td為微分系數(shù)； 利用修正后的PID控制模型對灌漿設(shè)備的運行參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)控，其中，獲取灌漿設(shè)備的振動信號、溫度數(shù)據(jù)、壓力波動曲線和電機電流變化率的運行狀態(tài)參數(shù)；將所述運行狀態(tài)參數(shù)與歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行特征匹配，根據(jù)長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建立設(shè)備故障預(yù)測模型，預(yù)測設(shè)備未來的故障概率；當(dāng)所述預(yù)測的故障概率超過預(yù)警閾值時，自動發(fā)出預(yù)警信號，同時根據(jù)故障類型和嚴(yán)重程度，生成相應(yīng)的應(yīng)急處理方案，調(diào)整PID控制模型的控制策略；將所述動態(tài)調(diào)控后的灌漿效果數(shù)據(jù)再次輸入到SVM模型中，形成閉環(huán)反饋機制，不斷優(yōu)化PID控制參數(shù)和灌漿關(guān)鍵參數(shù)，其中，設(shè)置反饋周期，在每個反饋周期內(nèi)，將動態(tài)調(diào)控后的灌漿效果數(shù)據(jù)輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的SVM模型中，輸出對當(dāng)前灌漿狀態(tài)的評估結(jié)果；將所述評估結(jié)果對應(yīng)的灌漿效果數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)的灌漿效果指標(biāo)進(jìn)行對比分析，得到實際灌漿效果與預(yù)期的對比結(jié)果；根據(jù)所述對比結(jié)果調(diào)整SVM模型的輸入?yún)?shù)，使模型適應(yīng)不斷變化的灌漿工況，同時調(diào)整PID控制模型的控制策略。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國水利水電第一工程局有限公司;華能瀾滄江水電股份有限公司，其通訊地址為：130022 吉林省長春市經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)東南湖大路3799號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。