本发明属于一般的控制或调节系统技术领域，具体涉及一种盾构掘进姿态的纠偏控制方法和装置，方法包括：构建盾构机的纠偏原理模型；纠偏原理模型包括纠偏轨迹曲线；确定纠偏原理模型的最小纠偏半径；纠偏原理模型的最小纠偏半径为纠偏轨迹曲线的曲率半径；利用人工蚁群算法对预设的盾构机参数进行处理，得到最优特征子集；根据最小纠偏半径和最优特征子集，构建盾构机的纠偏数学模型；基于纠偏数学模型，通过人工蜂群算法优化最优特征子集得到控制参数；并根据控制参数控制盾构机掘进姿态进行纠偏。
通过引入蚁群算法能够筛选出最优特征子集，将最优特征子集作为人工蜂群算法的初始种群，能够提高求解质量，提高纠偏精度，达到更好的纠偏效果。

杨洋 李志会 缪春远 李敬余 吴克思 何玉山 高强 刘申

中铁九局集团第四工程有限公司

110000 辽宁省沈阳市沈河区敬宾街3-1号

本发明属于一般的控制或调节系统技术领域，具体涉及一种盾构掘进姿态的纠偏控制方法和装置，方法包括：构建盾构机的纠偏原理模型；纠偏原理模型包括纠偏轨迹曲线；确定纠偏原理模型的最小纠偏半径；纠偏原理模型的最小纠偏半径为纠偏轨迹曲线的曲率半径；利用人工蚁群算法对预设的盾构机参数进行处理，得到最优特征子集；根据最小纠偏半径和最优特征子集，构建盾构机的纠偏数学模型；基于纠偏数学模型，通过人工蜂群算法优化最优特征子集得到控制参数；并根据控制参数控制盾构机掘进姿态进行纠偏。
通过引入蚁群算法能够筛选出最优特征子集，将最优特征子集作为人工蜂群算法的初始种群，能够提高求解质量，提高纠偏精度，达到更好的纠偏效果。