盾构机作为地下轨道交通最重要的机械设备,主要负责隧道的掘进及衬砌。土压平衡盾构机以其独特的优点得到了广泛的应用。由于盾构施工随地质条件变化较大,控制参数之间存在耦合关系,难以识别建立精确的数学模型,盾构掘进过程中只能依靠盾构司机的经验对电气控制系统进行操作,施工质量人为操作影响因素较多,会出现地表的塌陷和隆起。因此利用智能控制算法建立土压预测模型,优化控制参数,并对盾构机电气控制系统进行研究设计,对于实现盾构掘进的自动控制,提高施工安全性具有重要的意义。论文首先,基于本次课题研究的背景与意义进行了详细的论述,对国内外盾构技术的发展现状进行了阐述说明,并对土压平衡盾构控制技术的研究现状进行了介绍,研究了盾构机密封舱土压平衡控制的必要性及合理性。其次,介绍了土压平衡盾构机的主要系统组成,通过对盾构机推进机理的分析得到影响密封舱压力的主要参数,并做了详细的分析,提出了基于粒子群智能算法优化的BP神经网络算法建立密封舱压力预测模型的方法,利用粒子群智能算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优,在土压预测模型的基础上,以密封舱多点输出和期望土压的差值最小为优化目标,采用粒子群智能算法优化螺旋输送机转速,实现密封舱的土压平衡控制,利用现场施工数据进行了仿真分析,验证了该方案的有效性。最后,针对典型盾构机设计了主要电气控制系统与和监控系统。采用可编程控制器实现了盾构机对推进、刀盘及螺旋输送机等子系统的控制,采用OPC技术实现了上位机监控系统的设计,从系统结构上对监控系统的硬件组成、软件架构、数据库结构以及软件的各个功能进行了设计。在对本系统的结构和功能进行设计的基础上,实现了监控系统各个功能模块的现场调试,并详细阐述了具体的实现方法,在项目施工现场进行了施工应用并取得了理想的效果。