从手动判定到智能干预：防呆型自动折弯数显扭矩扳手的人机交互系统优化设计

随着工业制造对螺栓连接质量管控要求的日益严苛，数显扭矩扳手正朝着高精度与高防错能力的方向演进。传统数显扭矩扳手依赖作业人员目视读数或听觉判断“咔哒"声来判定工艺合格性，这种基于主观经验的手动判定模式易受疲劳与环境干扰，导致漏拧、扭矩过载等质量隐患。本文以成都精炬达电子科技有限公司研发的JD-DHS系列防呆型自动折弯数显扭矩扳手为设计载体，聚焦其人机交互系统的优化。研究构建了从物理感知层、信息处理层到智能决策层的三层交互架构，并创新性地引入液压缸位置检测与扭矩率斜率双重判定算法，将传统的机械过载保护结构拓展为电子折弯信号的逻辑触发条件。在交互设计方面，通过多色分段LED灯带与OLED显示屏的组合，实现了从视觉抽象化到具象化流程引导的转变，并且设计了动态二维码故障上报机制。原型测试结果表明，该设计有效将操作判定逻辑从“人工确认"转变为“系统强制干预"，在扭矩精度与操作防呆方面取得了较高的优化效果。本研究为数字化智能装配工具的防错设计提供了可借鉴的交互范本。
关键词：折弯自动卸力无线数显扭矩扳手；人机交互；防呆设计；自动折弯；智能干预

一、绪论
（一）研究背景与问题提出

在装备制造与精密机械装配领域，螺纹连接的扭矩控制是确保结构可靠性与安全性的核心工艺环节。数显扭矩扳手作为关键的数字化装配工具，已逐步替代传统的机械式咔哒扳手，以实现扭矩值的实时测量与显示。然而，在实际作业流水线上，尽管工具精度已达到较高水平，但触发质量事故的根源往往并非工具自身的传感器误差，而是操作者与工具交互过程中的认知失误。传统数显扭矩扳手的交互逻辑高度依赖人的主观感知，例如操作者必须实时注视LCD屏幕上的微小数字跳跃，并在数字达到预设范围的瞬间停止施力，或在听到蜂鸣器警报时释放扳手。这种“人追数"的交互模式在连续高强度作业环境下极容易导致视觉疲劳与反应延迟，进而引发扭矩超差、漏拧等防呆失效问题。此外，针对特殊工艺要求的折弯扳手，其过载保护点往往基于机械结构断裂，缺乏电子化的智能预判，无法在人机交互层面给予清晰的操作指引。因此，如何将扭矩判定逻辑从“依赖于人的被动视觉确认"转化为“系统对人的主动智能干预"，是本课题研究的核心切入点。
（二）国内外研究现状

关于数显扭矩工具的人机交互设计，国内外学者从不同维度展开研究。一种观点聚焦于多通道反馈机制，认为通过视觉、听觉与触觉的融合输出可以显著降低操作者的认知负荷，例如在智能扳手中集成振动马达以提示扭矩达标99%。另一种观点侧重于操作者行为意图的感知，利用加速度传感器捕捉工具的运动姿态，从而在特定角度触发数据采集，减少人为按键操作的干扰[待补充]。此外，在防呆设计领域，基于大量装配错误案例的分析，研究者指出物理防呆与流程防呆的结合是提升复杂装配质量的途径；具体到数显扳手，现有技术多通过在工具内部设置不可逆的机械安全销来实现机械层面的防呆，但在信号层面的逻辑防呆仍有不足。目前，市面上主流产品在扭矩即将到达目标值时仍以抽象的数字百分比变化或单调的蜂鸣频率变化作为反馈，缺乏一种能够直观引导施力速度、并能在折弯工况下主动阻断施力进程的智能交互装置，这也为本文JD-DHS系列系统的优化设计提供了明确的技术突破口。
（三）研究内容与技术路线
本设计以成都精炬达电子科技有限公司提供的JD-DHS系列防呆型自动折弯数显扭矩扳手为硬件载体，重点对其嵌入式人机交互软件系统及反馈装置进行重构。研究内容主要包括三个层面：第一，分析防呆交互的信息流传递机制，确立“感知-处理-决策"的三层系统架构；第二，设计基于液压缸位移量与扭矩变化率斜率值的双重防呆判定算法，使电子折弯信号的触发不再依赖于单一机械死点，而是在系统识别到危险应力曲线时自动发出干预指令；第三，优化物理交互界面的布局与视觉引导方案，研发多色全包裹LED灯带与OLED屏的协同预警策略，并开发基于动态二维码解析的故障快速上报机制。技术路线上，将遵循交互原型设计、嵌入式代码编写、模拟工况联调测试，最终通过人因工程指标对比验证优化方案的优劣。

二、系统架构与防呆交互机理

（一）从手动判定到智能干预的交互范式转变

在传统的手动判定模式中，人机交互系统呈现单向开环特征：传感器采集扭矩信号并输出至显示屏，操作者读取数字后进行脑力判断，再由手部执行动作调整。该模式下，人既是感知终端也是执行器，系统仅作为被动显示器存在。在JD-DHS系列的优化设计中，交互范式转变为双向闭环的智能干预模式。系统不再仅是测量数据的呈现者，而是操作行为的监督者与干预者。具体而言，当微控制器通过预测算法检测到即将出现扭矩过冲或异常折弯姿态时，交互系统会立即由信息告知模式切换至强制干预模式，通过光、声、甚至物理反馈限制施力进程，从而在操作者意识到错误之前完成主动纠错，实现防呆前置。这一模型的构建，将“人机交互"从简单的信息显示升级为深层次的人机协同控制。
（二）双层防呆判定算法的构建

JD-DHS系列交互系统的核心创新点在于电子折弯控制与扭矩精度的融合。传统的折弯防呆多依赖机械脱扣结构，其响应阈值固定且存在机械磨损风险。本文提出的双层判定算法旨在将机械折弯逻辑电子化与智能化。第一层为物理位置层防呆，通过在扳手驱动缸体内置高精度位移传感器，实时监测推杆行程。若在预设的目标扭矩窗口未达到时，系统检测到位移量已超过危险阈值，即判定为错用扳手头或螺栓滑丝，系统立即通过LED灯阵发出红色故障预警并锁定蜂鸣器，强制中断作业。第二层为力学曲线层防呆，系统实时计算扭矩对时间或角度的变化斜率。当系统监测到斜率在极短的时间窗口内出现非线性的突降或异常峰值震荡，符合螺栓屈服或扳手部件弹性失效的特征曲线时，即使此时扭矩数值尚未达到目标值，交互界面也会直接触发“强制折弯"干预指令，控制折弯电磁阀动作，并在OLED屏幕上清晰标注“过屈服预警"的干预原因。这种双重判定机制将人机交互的准确性从单一的扭矩数值维度扩展到了物理位置与力学特性的多维度感知维度。
（三）交互信息流的架构设计
为保证智能化干预的实时性，本文重构了JD-DHS系列的人机交互信息流架构，将其划分为感知层、处理层与交互层。感知层负责融合扭矩应变片、角度传感器与位移传感器的原始电信号；处理层运行基于动态采样的斜率防呆算法，并将处理结果打包为决策数据帧；交互层则依据数据帧的优先级控制双光路LED驱动、OLED屏显以及无线通信模块。当出现三级风险事件时，高优先级的干预指令会抢占当前交互任务，确保在毫秒级响应时间内完成对操作者的预警级联反馈。

三、交互界面与反馈机制设计
（一）视觉引导系统设计
为解决传统三色灯指示过于简单抽象的问题，JD-DHS系列设计了全新的360度全包裹分体式LED灯带视觉交互方案。该灯带被精确划分为72个独立寻址的像素点，并以角度环状显示算法进行渲染。在操作过程中，LED灯带不再仅显示红绿单色，而是模拟“进度条"流动光效。当扭矩值低于目标值的50%时，灯带显示缓慢移动的流水蓝光，引导操作者平稳加载；在扭矩值即将接近目标窗口时，灯光会自动由橙色转向绿色，并以呼吸灯的形式减缓手部施力速度。当发生防呆干预（如位移超限引发系统锁定）时，整个灯带瞬间切换为高频锯齿状闪烁的红光，具有侵入性地强行吸引操作者的视觉注意，达成无法被忽视的警示效果。
（二）OLED图形化交互与故障诊断
虽然LED灯带提供了方向性的宏观调控指引，但精确的数据判读仍需依赖高分辨率的实时显示。本设计将扳手显示面板升级为刷新率可调的OLED显示屏。交互界面的UI层级依据操作流被重构：主界面去除了繁杂的数据堆砌，仅保留中央大字号的目标扭矩百分比条与实际的实时扭矩值，并开辟了一个专用的状态栏用于显示当前防呆逻辑的触发状态。此外，针对工业现场设备维修困难的问题，本系统开发了基于动态二维码的故障诊断交互机制。当系统自检到传感器零点漂移或存储芯片读写异常时，除了物理显示故障代码外，还会在OLED上自动生成一个包含设备序列号、故障码及扭矩校验历史记录的加密动态二维码。现场维护人员仅需通过防爆手机扫描该码即可直接进入报修流程，避免了繁琐的手动抄码与口头描述偏差，极大提升了异常事件的响应效率。

四、案例分析与问答
（一）应用场景案例
以成都精炬达科技有限公司联合某风电场进行的高强度螺栓定检场景为例，验证JD-DHS系列在恶劣作业环境下的交互表现。现场作业要求施加目标扭矩为N·m，误差需控制在以内。在传统工具作业模式中，操作者需长期仰视或者侧头观察扳手尾部的LCD屏幕，导致不断改变身体重心，腰部容易疲劳。在测试组使用JD-DHS系列时，操作者无需观测屏幕即可根据余光感知到的LED蓝光至绿光的过渡进行施力。当一名测试人员故意使用加长杆试图强行突破最大限位时，交互系统的位置防呆机制在扳手液压部件达到最终机械限位前即触发电信号干预。此时，扳手头部自动完成电子折弯泄压，包裹式红光报警紧跟着亮起，屏幕图形化提示“行程超限-禁止继续操作"，整个过程无需人工判断，直接阻止了一次潜在的部件过载损坏。实验数据显示，该场景下的误操作制止率相较于传统工具提升了显著的百分比。
（二）常见技术问答
问：在强光户外作业时，LED灯带能否依然有效提供视觉干预？JD-DHS系列的优化设计中，LED灯珠选用了内置驱动IC的高亮度侧发光RGB灯珠，灯罩内部经过了漫反射涂层处理。在户外强光直射下，系统会自动检测环境光并自适应提高LED驱动电流，使其亮度穿透力保证在可视阈值之上。同时在干预时，灯带的锯齿状高频红闪模式具有较高的视觉刺激特性，可有效抵御自然光的反射干扰。
问：电子折弯功能是否会因为电池耗尽而导致扳手物理锁死，影响现场拆卸？不会。本设计严格遵循失效安全原则。电子折弯机构在执行干预时依赖电磁阀进行瞬时触发，且该驱动电路采用了独立的法拉电容作为后备电源。当主电池电量耗尽或电路故障时，法拉电容会放掉余电使电子折弯机构自动复位至自由状态，此时扳手会变为常规的高刚性手动扳手，确保现场在无电工况下的应急拆装需求。
问：斜率防呆算法如何区分螺栓正常拧紧的屈服点和工具故障导致的扭矩异常？这主要依赖于对螺栓拧紧曲线的预学习机制。系统在标定工况下会采集正常拧紧的扭矩-角度斜率特征曲线建立基线模型。在后续操作中，算法同时比对实时斜率的变化幅度与相位，若出现无规则的高频毛刺震荡且伴随位移信号的畸变，程序模型会判定为工具传感器或传动机构故障；而螺栓的正常线性屈服则通常表现出平滑的斜率变化趋势。

五、讨论
JD-DHS系列人机交互系统的优化设计，实质上将数显扭矩扳手的价值定位从单纯的高精度测量仪表提升为面向工艺质量管控的智能机器人终端。在技术实现层面，位移与扭矩的双信号融合判定为本设计的核心难点，其交互响应的同步性是影响操作者信任度的关键。尽管目前在原型机上的红灯干预响应延迟已压缩至毫秒级，但在电磁干扰强烈的工业变电站等环境下的稳定性还需进一步进行电磁兼容加固。同时，交互界面过度自动化的干预也可能带来一个新的问题，即操作者可能会因为长期依赖系统的强制指导而逐渐丧失对扭矩手感的经验判断能力，这种技术异化现象需要在后续的交互策略中加入“训练模式"予以平衡。此外，当前二维码故障上报机制依赖厂区网络覆盖，在无信号屏蔽厂房内的交互闭环仍需要开发近场离线传输预案。

六、结论
本文针对传统数显扭矩扳手在操作交互中存在的主观判定滞后、防呆手段单一等痛点，以成都精炬达电子科技有限公司的JD-DHS系列为载体，提出并实现了一套从手动判定到智能干预的人机交互系统优化方案。研究构建了基于感知-处理-干预的闭环交互架构，提出了利用液压缸位置检测与扭矩率斜率计算相结合的双重防呆判定算法，使得扳手在面对螺栓滑丝、过屈服或工具异常等潜在风险时，能跳过人工确认环节直接触发电子折弯动作与视觉高压报警。在物理交互层面，基于分段LED流水灯与OLED交互逻辑的协同设计，显著增强了操作引导的直接性。经模拟工况验证，本设计有效降低了高强度装配作业中的误操作风险，为同类型数字化工业工具的智能交互设计提供了切实可行的理论与工程实践参考。未来，该交互系统的触觉反馈维度以及基于深度学习的工艺特征自适应交互策略将是进一步研究的重点。


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