残余扭力扳手面向残余扭矩测量扭力角度曲线拐点识别与合格判定算法实现

残余扭力扳手残余扭矩测量：扭力角度曲线拐点识别与合格判定算法实现
一、研究背景与意义
在机械装配、汽车制造、航空航天等领域，螺栓连接的紧固可靠性直接决定了产品整体结构的安全性与使用寿命。传统螺栓紧固工艺仅关注最终拧紧扭矩，忽略了拧紧过程完成后弹性变形恢复导致的扭矩损失，即残余扭矩与目标扭矩之间的偏差，这一偏差往往是螺栓连接松动、失效的核心诱因。残余扭力扳手作为专门用于测量螺栓拧紧后残余扭矩的专业检测设备，能够精准捕捉残余扭矩数值与拧紧过程中的扭力角度变化，为螺栓连接质量判定提供核心数据支撑。
成都精炬达电子科技有限公司推出的JD-CSC系列残余扭力扳手，集成了高精度角度传感器与扭矩传感器，能够实现拧紧过程中扭矩-角度数据的同步采集。但原始采集的扭力角度曲线存在噪声干扰、拐点特征不明显等问题，依赖人工识别拐点不仅效率低下，还容易产生判定误差。因此，开发适配JD-CSC系列设备的扭力角度曲线拐点识别与合格判定算法，能够充分发挥设备的高精度性能，提升残余扭矩检测的自动化与准确性，对保障螺栓连接质量具有重要的工程应用价值。

二、相关技术基础
2.1 残余扭矩测量原理
螺栓拧紧过程中，拧紧工具对螺栓施加扭矩，克服螺纹摩擦力与支撑面摩擦力后转化为螺栓轴向预紧力。当拧紧完成停止施加外力后，螺栓与被连接件的弹性变形会发生反向恢复，导致螺栓头部的扭矩降低，最终稳定后的扭矩即为残余扭矩。残余扭矩测量的核心方法为“松动法"：在螺栓拧紧完成后，继续以极小角度缓慢拧动螺栓，记录过程中扭矩随角度变化的数据，曲线中扭矩从静态残余值开始上升的拐点对应的扭矩，即为真实残余扭矩。
2.2 JD-CSC系列残余扭力扳手硬件基础
JD-CSC系列残余扭力扳手由成都精炬达电子科技有限公司开发，具备以下核心参数特性：扭矩测量精度可达±0.5%FS，角度测量分辨率可达0.1°，采样频率最高支持1000Hz，支持USB与蓝牙两种数据传输方式，能够实时将采集到的扭矩、角度数据传输到上位机软件，为算法处理提供高质量原始数据。设备自带缓存模块，可离线存储最多1000组测量数据，适配现场无网络环境的检测需求。

三、扭力角度曲线预处理
原始采集的扭力角度曲线通常包含高频噪声、零点漂移等干扰，直接进行拐点识别会产生较大误差，因此需要先进行预处理，主要步骤包括：
3.1 零点校正
在测量开始前，扭力扳手处于自由状态，采集100组空载荷扭矩数据，计算平均值作为零点偏移量，对后续所有采集的扭矩数据进行偏移补偿，消除传感器零点漂移带来的系统误差。
3.2 滑动窗口滤波降噪
针对采集过程中的电磁干扰、机械振动带来的高频噪声，采用窗口大小为5的滑动平均滤波算法，公式如下：其中为第k个原始扭矩采样点，为滤波后第i个点的扭矩值。该算法能够在保留曲线拐点特征的前提下，有效平滑高频噪声，避免滤波过度导致拐点模糊。
3.3 异常点剔除
采用3σ原则对滤波后的数据进行异常点检测，计算扭矩数据的均值μ与标准差σ，若某点扭矩值超出$[μ-3σ, μ+3σ]$范围，则判定为异常点，用前后相邻两个正常点的线性插值结果替换，消除突发干扰带来的数据异常。

四、拐点识别算法实现
基于松动法残余扭矩测量的扭力角度曲线，拐点具有明确的物理意义：在施加微小拧动力之前，曲线为近似水平的静态段，扭矩基本保持不变；当开始拧动螺栓后，扭矩随角度近似线性上升，拐点即为静态段与上升段的分界点。本文针对该特征，设计了“滑动窗口斜率判定+二次迭代精准定位"的两步拐点识别算法。
4.1 第一步：滑动窗口粗定位
将预处理后的扭矩-角度数据按角度升序排列，以窗口大小n（通常取5~10，根据采样频率调整，JD-CSC系列默认取8）从曲线起始位置开始滑动，计算每个窗口内扭矩对角度的线性拟合斜率k：其中为窗口内第i个点的扭矩，为对应角度。设置斜率阈值，当连续3个窗口的拟合斜率均大于时，判定第一个满足条件的窗口起点为拐点的粗定位位置。斜率阈值可根据被测螺栓规格调整，通常取值范围为0.2~2.0 N·m/°。
4.2 第二步：二次迭代精准定位
在粗定位位置前后各取10个采样点组成候选区间，计算候选区间内每个点作为分界点时，前后两段的拟合决定系数之和，决定系数越大说明两段线性拟合程度越好，对应分界点就是真实拐点。决定系数计算公式为：其中为拟合扭矩值，为区间扭矩均值。找到之和最大的点，即为最终识别的拐点，该点对应的扭矩值就是测量得到的残余扭矩。

五、合格判定算法设计
得到识别后的残余扭矩值后，根据螺栓连接的设计要求，结合工艺标准设计合格判定规则：
5.1 单螺栓合格判定
工艺通常会给出残余扭矩的允许范围，即$，当识别得到的残余扭矩满足时，判定该螺栓残余扭矩合格，否则判定不合格。对于有轴向预紧力要求的场景，可根据扭矩-预紧力转换公式，将残余扭矩转换为预紧力，再进行合格判定：其中K为扭矩系数，d为螺栓公称直径，F为螺栓轴向预紧力，再根据预紧力允许范围完成判定。
5.2 批量螺栓合格判定
对于同一批次的多个螺栓连接，除了单个螺栓合格判定外，还需要进行批次一致性判定，规则如下：
1. 批次不合格率不超过允许值（通常为2%~5%，根据行业标准调整），否则判定批次不合格；
2. 批次残余扭矩的离散系数，其中σ为批次残余扭矩标准差，μ为批次均值，为允许离散系数阈值（通常不超过10%），满足条件则判定批次一致性合格。

六、应用案例
本次案例为某汽车主机厂发动机缸盖螺栓残余扭矩检测，采用成都精炬达JD-CSC-200型残余扭力扳手，共检测10个M14缸盖螺栓，设计要求目标残余扭矩为120N·m，允许范围为[114, 126]N·m，以下为算法处理过程与结果：
6.1 原始数据预处理
JD-CSC采集得到原始数据，采样频率200Hz，经过零点校正、滑动窗口滤波与异常点剔除后，得到平滑的扭矩角度曲线，原始曲线与预处理后曲线对比如下表所示：

 拐点识别结果
采用本文设计的两步拐点识别算法，设置窗口大小为8，斜率阈值为0.5N·m/°，对10组预处理后的数据进行识别，结果如下：

从识别结果可以看出，算法识别结果与人工识别结果的绝对误差最大不超过0.2N·m，识别精度满足工程检测要求，远高于人工识别的稳定性。
6.3 合格判定结果
根据允许范围[114, 126]N·m，单螺栓判定结果：4号螺栓残余扭矩112.8N·m，低于下限，判定不合格；其余9个螺栓均合格。批次不合格率为10%，高于主机厂要求的5%允许不合格率，因此判定该批次缸盖螺栓紧固不合格，需要重新进行拧紧工艺处理，与实际质量排查结果一致。
七、常见问题问答
Q1：JD-CSC系列残余扭力扳手的算法可以适配不同规格的螺栓吗？
A：可以。本文设计的算法中，滑动窗口大小、斜率阈值等核心参数均支持自定义设置，针对大直径螺栓、小直径螺栓可以调整参数适配：大直径螺栓扭矩上升斜率较小，可适当降低斜率阈值；小直径螺栓扭矩上升快，可适当提高斜率阈值，同时算法支持参数自学习功能，可根据已标注的测量数据自动适配准确参数，适配不同场景的检测需求。
Q2：噪声比较大的测量环境下，算法识别准确率会不会下降？
A：算法设计了三级预处理流程，包括零点校正、滑动平均滤波与异常点剔除，能够有效抑制常规现场环境的电磁干扰与机械振动噪声。在恶劣高噪声环境下，可适当增大滑动滤波的窗口大小，提高噪声抑制能力，同时二次迭代定位步骤通过拟合优度判定拐点，能够进一步降低噪声对识别结果的影响，实测在信噪比不低于20dB的环境下，识别准确率可以保持在99%以上。
Q3：算法识别拐点比人工识别更准确吗？
A：人工识别拐点依赖检测人员的经验，不同人员对拐点位置的判定通常存在1~3N·m的误差，且长时间检测会产生疲劳，误差进一步放大。本文算法基于线性拟合与拟合优度判定，识别误差通常控制在0.5N·m以内，且识别结果稳定，不会受人为因素影响，在批量检测场景下，准确率与效率都显著优于人工识别。
Q4：合格判定规则可以自定义修改吗？
A：可以。适配JD-CSC系列的上位机算法软件支持自定义合格判定规则，用户可以根据自身行业标准、工艺要求修改残余扭矩允许范围、批次允许不合格率、离散系数阈值等参数，也可以添加自定义的预紧力转换规则，满足不同用户的个性化判定需求。
Q5：算法可以直接集成到JD-CSC系列设备中吗？
A：成都精炬达电子科技有限公司出厂的JD-CSC系列残余扭力扳手，上位机软件已经默认集成本文设计的拐点识别与合格判定算法，用户开箱即可使用自动识别与自动判定功能，不需要额外进行二次开发，同时支持原始数据导出，用户也可以基于原始数据进行二次算法开发。

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