本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于物理信息强化学习的盾构机掘进控制方法及装置。所述方法包括：基于TBM运行数据，将土压平衡理论嵌入以DNN为神经网络架构的模型中，构建TBM在隧道施工过程中的环境网络模型；以物理信息环境为基础，通过在双延迟深度确定性算法的奖励函数和惩罚中考虑盾构机内外的土压平衡、掘进速度非负性以及中部土仓压力介于顶部和底部土仓压力之间的物理规律和约束条件，构建基于物理的双延迟深度确定性算法模型；基于双延迟深度确定性算法模型，实时动态调整TBM参数，从而达到隧道开挖所需的掘进速度和保持开挖过程中土压力的平衡。本发明采用于物理信息强化学习方法可同时提高隧道开挖的施工效率和稳定性。