基于BP神经网络的电动扳手扭矩校准研究  

Research on Torque Calibration of Electric Wrench Based on BP Neural Network

作　　者：钱龙 方笑晗 斯嘉禾 吴欢乐 范学伟 QIAN Long;FANG Xiao-han;SI Jia-he;WU Huan-le;FAN Xue-wei

机构地区：[1]安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230601

出　　处：《制造业自动化》2024年第5期48-53,共6页Manufacturing Automation

基　　金：安徽省科技重大专项(201903a05020039)。

摘　　要：针对定扭矩电动扳手输出扭矩值与设定扭矩值不一致产生的非线性误差问题,提出使用BP神经网络建立扭矩参数校准模型。实验结果表明,与分段线性插值法和最小二乘法相比,BP神经网络对非线性曲线拟合程度更好。同时设计在线校准程序,将扭矩校准模型应用在扳手实际工作过程中,经试验测量,该校准模型使得扳手扭矩输出精度控制在±3%以内,具有一定的适应性和实用性。

关 键 词：电动扳手 扭矩校准 非线性 BP神经网络 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]