TBM主驱动密封跑道磨损预测新方法支撑机械装备状态评估

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研究背景与预测需求

全断面隧道掘进机（TBM）主驱动密封跑道的表面磨损量，直接关系到主驱动系统的运行状态评估。围绕这一预测需求，相关研究提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention的组合预测方法，试图从磨损量序列中挖掘变化规律，为磨损趋势判断提供依据。

方法构成与特征提取思路

该方法以磨损量序列为处理对象，首先采用滑动窗口方式构造时序样本，使序列数据转化为可供模型学习的样本形式。在此基础上，卷积神经网络（CNN）负责提取局部磨损变化特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）则用于表征序列前后方向的时序依赖关系。两者结合，使模型既能捕捉短程波动，也能兼顾较长跨度上的关联信息。注意力机制的引入，则进一步对特征进行加权处理，以突出对预测结果影响更显著的部分。

技术路径的意义

从方法设计看，该研究将局部特征提取与时序依赖建模置于同一框架内，并通过注意力机制进行特征整合，形成了一条面向磨损量预测的技术路径。对于TBM主驱动密封跑道这类磨损过程具有渐变性和时序关联性的部件，此类组合模型有助于提升磨损量预测的针对性。研究给出的方法思路，也为液压与机械装备领域相关密封部件的状态评估提供了可参考的建模方向。

面向工程应用的启示

磨损量预测是设备状态管理中的基础环节。该研究以数据序列为切入点，展示了深度学习组合模型在磨损趋势刻画方面的应用潜力。对于隧道掘进装备及同类机械系统的密封部件维护而言，如何在既有监测数据基础上构建合理的预测模型，仍是值得持续关注的技术课题。