工业拧紧质量保障：无线数显扭矩扳手防“假拧“技术的应用研究

一、研究背景与意义

工业装配领域中，螺栓螺母拧紧连接是最基础、广泛的装配工艺，拧紧质量直接决定了工业产品的结构稳定性、使用安全性与使用寿命。在汽车整车制造、工程机械装配、航空航天装备生产、风力发电设备组装等对连接强度要求较高的行业，单个螺栓拧紧不合格就可能引发严重的安全事故，例如汽车高速行驶中车轮螺栓松脱导致的翻车事故、风力发电机组塔筒螺栓断裂引发的倒塔事故，都会造成巨大的经济损失与人员伤亡。

传统扭矩扳手应用中，突出的质量风险就是"假拧"问题。"假拧"指的是操作人员未按照工艺要求将螺栓拧紧到规定扭矩，或是漏拧、错拧后伪造拧紧记录的行为，常见场景包括：操作人员为节省作业时间，仅将螺栓拧入但未达到目标扭矩；多个螺栓拧紧作业中故意遗漏个别螺栓；提前扳动扭矩扳手发出咔哒声，伪造达到额定扭矩的信号，随后填写虚假的拧紧记录。在人工装配占比较高的生产场景中，"假拧"问题具有较强的隐蔽性，成品下线前的抽检很难覆盖所有螺栓，不合格品流入市场后会带来长期的安全隐患。

随着工业互联网与智能制造技术的发展，无线数显扭矩扳手开始逐步替代传统机械扭矩扳手，通过内置传感器采集扭矩数据并无线传输到后台管理系统，实现拧紧过程的数据可追溯。但现有无线数显扭矩扳手仍存在数据采集逻辑漏洞，无法从技术层面杜绝"假拧"行为，因此研究更可靠的防"假拧"技术，对提升工业拧紧质量保障能力、降低制造业质量风险具有重要的现实意义。

二、工业拧紧中"假拧"问题的成因与危害

2.1 "假拧"问题的主要成因

第一，人工操作的道德风险与效率诉求。在订单交付压力较大的生产场景中，部分操作人员为加快作业进度，会主动简化拧紧步骤，依靠经验判断拧紧程度，而非严格按照工艺要求执行扭矩校准，甚至主动制造虚假的拧紧信号。在一些多螺栓装配工位，单个螺栓拧紧需要等待扭矩扳手反馈，累计下来会占用较多作业时间，操作人员容易产生投机心理，通过"假拧"压缩作业时长。

第二，传统管理手段的局限性。传统拧紧质量管理依赖"操作人员自检+质检人员抽检"的模式，一方面自检依靠操作人员的自觉性，缺乏技术手段约束；另一方面抽检只能覆盖少部分产品，不可能实现100%全检，对于批量生产的产品来说，漏检概率始终较高。部分企业采用纸质记录拧紧数据，操作人员可以随意填写扭矩值，管理方无法验证数据的真实性。

第三，早期无线数显扭矩扳手的技术缺陷。早期无线数显扭矩扳手仅采集最终扭矩值，不记录拧紧过程的动态数据，操作人员可以通过预触发扭矩报警的方式，让系统记录达到目标扭矩的结果，但实际上螺栓并未完成真正的拧紧。还有部分产品的无线传输存在延迟，操作人员可以在未完成拧紧的情况下直接进行下一个螺栓作业，系统不会识别漏拧问题。

2.2 "假拧"问题的主要危害

首先，直接降低产品结构强度，引发安全事故。螺栓连接的核心作用是提供稳定的预紧力，预紧力不足会导致连接部位在负载作用下发生松动、位移，长期交变载荷作用下甚至会引发螺栓疲劳断裂。在重型卡车、工程机械等领域，关键连接部位的"假拧"螺栓会直接导致作业过程中结构失效，引发设备损毁与人员伤亡。

其次，增加企业质量成本与品牌风险。"假拧"导致的不合格品流出后，企业需要承担售后维修、召回赔偿等成本，还会对品牌声誉造成不可逆的损害。近年来多个汽车品牌因螺栓拧紧问题大规模召回，不仅直接产生数十亿元的召回成本，也让消费者对品牌质量产生质疑，影响长期。

最后，扰乱生产质量管理体系。"假拧"问题导致质量数据失真，企业无法通过生产数据发现工艺设计、设备校准中的潜在问题，质量改进失去数据基础，整个质量管理体系的有效性会受到严重影响。

三、无线数显扭矩扳手的工作原理与现有防"假拧"方案分析

3.1 无线数显扭矩扳手的基本工作原理

无线数显扭矩扳手通过在扳手头部或杆部集成应变式扭矩传感器，将拧紧过程中扳手受到的扭矩转化为电信号，经过信号放大与模数转换后，由内置处理器计算实时扭矩值，在液晶屏上显示给操作人员，同时通过蓝牙、WiFi等无线通信模块将扭矩数据传输到后台服务器。当实时扭矩达到工艺设定的目标扭矩值时，扳手会通过声光报警提示操作人员完成拧紧，部分产品还集成角度传感器，可以同时监控拧紧角度，实现扭矩-转角双控制。

与传统机械扭矩扳手相比，无线数显扭矩扳手的核心优势是数据可采集、可传输、可追溯，能够将每一个螺栓的拧紧数据与产品序列号绑定，实现全生命周期的质量追溯，为质量管理提供数据基础。

3.2 现有防"假拧"技术方案与不足

目前行业内常用的防"假拧"方案主要分为三类，各类方案都存在明显的局限性：

第一，扭矩终值校验法。该方案仅校验最终扭矩是否达到目标值，要求操作人员完成拧紧后，系统接收到达到目标扭矩的信号才会记录该工位完成。但该方案无法识别"预触发假拧"：操作人员可以在空转状态下扳动扳手，让扭矩达到报警值触发记录，再将扳手套在螺栓上轻轻拧入，不需要达到额定扭矩，系统依然会判定该螺栓拧紧合格，因此无法防范主动造假行为。

第二，工位二维码绑定法。该方案要求每个螺栓对应一个二维码，操作人员拧紧前必须扫描二维码，系统才会开启数据采集，拧紧完成后绑定数据与螺栓编号。该方案解决了漏拧问题，但无法防范假拧：操作人员扫描二维码后，依然可以通过空转触发扭矩报警，完成数据绑定，本质上还是没有识别拧紧过程的真实性。

第三，扭矩-转角双控法。该方案要求螺栓拧紧过程中，扭矩达到起始阈值后，转角必须达到工艺规定的范围，否则判定为不合格。该方案相比纯扭矩校验有明显进步，但依然存在漏洞：操作人员可以先将扳手转动对应角度，再反向回退，空转扳动达到目标扭矩，依然可以欺骗系统完成合格判定。对于已经安装到位的螺栓补拧，该方案也容易误判，适应性不足。

四、基于过程特征识别的无线数显扭矩扳手防"假拧"技术方案

针对现有方案的漏洞，本文提出基于拧紧过程动态特征识别的防"假拧"技术方案，通过采集拧紧过程的全周期动态数据，提取真实拧紧与假拧的特征差异，通过算法实时识别假拧行为，从技术层面杜绝造假可能。

4.1 核心技术原理

真实拧紧螺栓的过程与空转假拧的过程，扭矩变化特征存在本质差异：真实拧紧过程中，螺栓从开始拧入到预紧力建立，扭矩会经历"初始平缓上升—快速增长—达到目标扭矩"三个阶段，扭矩变化与转动角度存在明确的对应关系；而空转假拧过程中，扭矩要么在极低值保持平稳，要么在空转到一定角度后突然上升到目标值，不存在预紧力建立过程中的连续增长特征。基于这一差异，通过采集100Hz以上频率的实时扭矩与角度数据，提取过程特征参数，就可以准确区分真实拧紧与假拧行为。

4.2 关键技术模块设计

（1）高频动态数据采集模块。在无线数显扭矩扳手中升级数据采集系统，将扭矩采样频率从传统的10Hz提升到不低于100Hz，同时同步采集角度传感器的转角数据，确保每0.01秒记录一组扭矩-角度数据，完整保留拧紧过程的动态特征。采集到的数据先存储在扳手本地缓存，拧紧过程结束后再通过无线批量传输到后台，避免连续传输带来的功耗与延迟问题。

（2）过程特征提取模块。拧紧完成后，算法自动从全周期数据中提取三类核心特征：

· 扭矩增长斜率特征：计算从扭矩达到10%目标扭矩到达到90%目标扭矩区间内，扭矩随转角变化的斜率，真实拧紧的斜率处于稳定区间，空转假拧的斜率远大于正常范围，预拧假拧的斜率远小于正常范围。

· 扭矩波动特征：计算拧紧过程中扭矩数据的标准差，真实拧紧过程中，螺栓与工件接触面贴合、螺纹啮合会产生正常的微小波动，波动幅度处于固定范围，而空转过程中扭矩波动极小，标准差远低于下限。

· 扭矩-角度相关性：计算扭矩与转动角度的相关系数，真实拧紧过程中扭矩随转角增加而增长，相关系数接近1，假拧过程中扭矩与转角不存在稳定的线性相关关系，相关系数偏离正常区间。

（3）实时识别判定模块。基于大量真实拧紧与假拧样本训练分类模型，设定三类特征的合格区间，只有当所有特征都落在合格区间内，且终扭矩达到目标扭矩，才判定本次拧紧合格；只要有一个特征超出合格区间，就立即触发声光报警，提示操作人员本次拧紧无效，需要重新作业，同时将假拧记录上传到后台，供管理人员追溯分析。

（4）工位与螺栓绑定模块。结合工位二维码或生产工位的蓝牙锚点，自动识别当前作业的产品型号与螺栓序号，操作人员不需要逐个扫描二维码，仅在更换产品时确认产品编号即可，简化操作流程的同时，确保每一个螺栓的数据都对应到具体产品，避免错绑漏绑，从流程上杜绝漏拧问题。

4.3 算法防绕过设计

针对操作人员可能采用的欺骗手段，算法增加了两项防绕过设计：第一，要求扭矩达到目标扭矩的过程必须是连续增长过程，如果出现扭矩先增长到目标值，再下降后再次增长到目标值的情况，直接判定为不合格，防范先空转达到目标扭矩再套入螺栓的造假行为；第二，要求扭矩增长过程中，转动角度的变化与扭矩变化同步，若扭矩已经达到目标值，但总转动角度小于工艺要求的最小角度，直接判定不合格，防范小角度转动触发扭矩报警的造假行为。

五、实际应用效果验证

5.1 试验方案设计

为验证本文提出的防"假拧"技术的有效性，选取某汽车零部件制造厂的底盘螺栓装配工位进行试验，试验分为两组：第一组为模拟假拧测试，邀请10名有经验的装配工人，分别采用空转触发、预拧回退、漏拧三种常见的假拧方式，每种方式测试50次，统计识别准确率；第二组为批量生产测试，在工位连续生产1000件产品，其中故意植入200件假拧产品，统计识别准确率与误判率，同时统计对作业效率的影响。试验所用的无线数显扭矩扳手改造为搭载本文提出的防"假拧"技术，目标扭矩根据工艺设定为85N·m，扭矩采样频率为200Hz。

5.2 试验结果分析

模拟假拧测试结果如表1所示：

批量生产测试结果显示：1000件产品中植入的200件假拧产品全部被正确识别，800件真实合格产品中有3件被误判为不合格，误判率为0.375%，误判原因是螺栓本身存在螺纹加工误差，导致扭矩增长特征偏离正常区间，操作人员重新拧紧后即可合格，不影响正常生产。作业效率方面，单工位单件产品平均作业时间比改造前增加了1.2秒，增加幅度不到2%，对整体生产节拍几乎没有影响。

试验结果表明，本文提出的基于过程特征识别的防"假拧"技术，对各类常见假拧行为都有较高的识别准确率，误判率极低，对生产效率影响很小，能够满足批量工业生产的应用要求。

5.3 实际应用案例

某工程机械制造企业将该技术应用于挖掘机底盘的螺栓装配工位，推广应用一年后，该工位拧紧不合格流出率从推广前的0.12%下降到0.01%以下，未再发生因螺栓假拧导致的售后质量问题，质量追溯效率提升了80%，每年减少售后维修与赔偿成本超过200万元，应用。

六、技术应用的推广建议

6.1 分行业分场景推广

对于汽车整车制造、航空航天装备、风力发电设备等对拧紧质量要求较高、安全风险大的行业，建议优先全面推广该技术，要求关键连接部位的螺栓拧紧全部采用搭载防"假拧"技术的无线数显扭矩扳手，实现100%全检全追溯，从根源上杜绝假拧风险。对于一般消费品制造行业，可以仅在关键连接部位应用，平衡质量成本与质量风险。

6.2 *配套管理体系

技术应用需要配套对应的管理体系，企业应当建立拧紧数据的后台管理系统，对假拧记录进行统计分析，针对反复出现假拧行为的操作人员进行培训与管理，同时分析假拧高发的工位，判断是否存在工艺设计不合理、扭矩设定不合理等问题，持续优化生产工艺。此外，应当将拧紧数据与产品的全生命周期追溯系统绑定，售后维修过程中可以查询原始拧紧数据，为质量分析提供支持。

6.3 持续优化算法模型

不同行业、不同规格的螺栓拧紧过程特征存在差异，企业应用过程中应当积累本地的真实拧紧数据，不断优化算法的特征区间，降低误判率，针对特殊螺栓（如高强度螺栓、防松螺栓）的拧紧工艺，调整特征参数，适应不同的工艺要求。未来还可以结合人工智能算法，通过大量样本自动学习不同场景的特征，进一步提升识别准确率，降低算法调试成本。

七、结论

工业拧紧过程中的"假拧"问题是长期困扰制造业质量管理的难题，传统技术与管理手段都无法从根本上解决该问题。本文提出的基于过程动态特征识别的无线数显扭矩扳手防"假拧"技术，抓住了真实拧紧与假拧过程的本质特征差异，通过高频数据采集与特征识别，实现了对各类假拧行为的精准识别，试验与实际应用都证明该技术准确率高、误判率低、对生产效率影响小，能够有效提升工业拧紧质量保障水平，适合在装备制造领域大规模推广应用。随着智能制造技术的普及，防"假拧"技术将成为工业拧紧装备的标准配置，为制造业产品质量提供更可靠的技术保障。