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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211059857.1 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 上海交通大 学 地址 200240 上海市闵行区东川路80 0号 (72)发明人 徐永生 张卫刚 徐凌超 (74)专利代理 机构 上海伯瑞杰知识产权代理有 限公司 312 27 专利代理师 孟旭彤 (51)Int.Cl. G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的螺栓紧固装置及其方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的螺栓紧 固装置及其方法, 解决了传统螺栓紧固办法难以 确保紧固到最理想状态, 紧固精度低的问题, 其 技术方案要点是包括有紧固扳手、 紧固驱动装 置、 紧固监控装置, 通过准备紧固数据, 建立人工 智能的紧固监控模型, 通过紧固数据对监控模型 进行训练和验证, 完成训练后将紧固监控模型运 用部署至紧固监控装置中进行预测判断, 通过紧 固监控装置的实时监控, 控制紧固驱动装置进行 启停动作, 本发 明的一种基于人工智能的螺栓紧 固装置及其方法, 能实时对紧固工程状态进行监 控, 并且通过人工智能的监控模 型能进行预测判 断以准确停止紧固工作, 能有效提高螺栓紧固预 紧力控制的精度, 更加可靠 。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115329942 A 2022.11.11 CN 115329942 A 1.一种基于人工智能的螺 栓紧固方法, 其特 征是, 包括有以下步骤: 数据准备: 基于实际工程需求, 对不同规格的螺栓实施紧固处理, 采集获取实际紧固数 据; 模型构建: 设计适用于螺栓紧固工程特征的监控模型, 对采集的实 际紧固数据进行预 处理, 将收集到的序列数据进行时频变换和适应对应模型 的标准化, 通过处理后的紧固数 据对监控 模型进行训练和验证; 模型应用: 将训练好的监控模型编码部署于螺栓紧固监控装置, 通讯连接紧固扭矩测 量模块、 扭转角度测量模块及人机交 互模块; 紧固工作: 通过人机交互模块设置紧固参数, 启动紧固驱动装置, 连接螺栓紧固扳手, 紧固监控装置实时接收监控反馈的紧固数据, 通过监控模型实时判定紧固过程是否达到紧 固要求, 并于 达到要求时反馈以控制紧 固驱动装置停机, 完成紧 固工作。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的螺栓紧固方法, 其特征是, 具体的数据准备包 括有以下步骤: 使用紧固驱动装置和紧固扳手对不同规格螺栓实施紧固, 紧固到预定扭矩时停止, 收 集紧固数据; 随后以手动控制方式紧固到螺栓失效, 收集实 际紧固数据, 紧固数据包括有螺旋副摩 擦系数、 紧 固扭矩、 紧 固扭角、 通过力传感器返回的螺 栓预紧力; 标记每颗 螺栓紧固过程的最佳停止时刻, 获取相关数据用于模型训练及验证。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的螺栓紧固方法, 其特征是, 紧固监控装置实时 接收的紧固数据包括有: 紧固扭矩测量模块测 量获取的紧固扭矩、 扭转角度测量模块测量 获取的紧 固扭角、 人机交 互模块设定的紧 固参数。 4.根据权利要求2所述的基于人工智能的螺栓紧固方法, 其特征是, 模型构建的训练和 测试具体为: 将采集获取的实际紧 固数据进行 预处理; 通过采集的实 际紧固数据对构建的监控模型进行训练, 并不断进行验证, 直至模型收 敛; 对训练好的监控模型, 基于实际紧固数据中的紧固扭矩、 紧固扭角进行模拟输入, 验证 监控模型输出 结果的准确性。 5.一种基于人工智能的螺栓紧固装置, 其特征是, 包括有: 紧固扳手、 紧固驱动装置、 紧 固监控装置; 所述紧固监控装置包括有扭矩测量模块、 扭转角度测量模块、 人机交互模块及数据通 讯模块, 还 包括有嵌入式部署于紧 固监控装置内的监控 模型; 所述紧固扳手受控于所述紧固驱动装置, 所述紧固驱动装置耦接并响应于所述紧固监 控装置; 所述人机交互模块设定有紧固工程的紧固参数, 所述扭矩测量模块测量获取紧固扭 矩, 所述扭转角度测 量模块测量获取紧固扭角; 所述监控模型通过数据通讯模块连接于所 述扭矩测 量模块、 扭转角度测量模块, 并于判定达到预定紧固要求时输出预测紧固停止指 令。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能的螺栓紧固装置, 其特征是: 所述人机交互模块权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115329942 A 2包括有触摸屏、 遥控器; 所述遥控器包括有控制按 钮、 显示屏及扫码部件。 7.根据权利要求5所述的基于人工智能的螺栓紧固装置, 其特征是: 所述紧固驱动装置 为液压驱动或气压驱动。 8.一种基于人工智能的螺栓 紧固平台, 其特征是: 所述平台包括服务器, 服务器具有存 储器; 以及 耦合到所述存储器的处理器, 该处理器被配置为执行存储在所述存储器中的指令, 所 述处理器执行以下操作: 数据准备: 基于实际工程需求, 对不同规格的螺栓实施紧固处理, 采集获取实际紧固数 据; 模型构建: 设计适用于螺栓紧固工程特征的监控模型, 对采集的实 际紧固数据进行预 处理, 将收集到的序列数据进行时频变换和适应对应模型 的标准化, 通过处理后的紧固数 据对监控 模型进行训练和验证; 模型应用: 将训练好的监控模型编码部署于螺栓紧固监控装置, 通讯连接紧固扭矩测 量模块、 扭转角度测量模块及人机交 互模块; 紧固工作: 通过人机交互模块设置紧固参数, 启动紧固驱动装置, 连接螺栓紧固扳手, 紧固监控装置实时接收监控反馈的紧固数据, 通过监控模型实时判定紧固过程是否达到紧 固要求, 并于 达到要求时反馈以控制紧 固驱动装置停机, 完成紧 固工作。 9.一种存储介质, 其上存储有计算机程序, 其特征在于, 该程序被处理器执行时, 实现 如权利要求1至4中任一所述的方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115329942 A 3
专利 一种基于人工智能的螺栓紧固装置及其方法
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