首页|基于BP神经网络的电动扳手扭矩校准研究

基于BP神经网络的电动扳手扭矩校准研究

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
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.
Research on Torque Calibration of Electric Wrench Based on BP Neural Network

钱龙、方笑晗、斯嘉禾、吴欢乐、范学伟

展开 >

安徽大学 电气工程与自动化学院,安徽 合肥 230601

电动扳手 扭矩校准 非线性 BP神经网络

安徽省科技重大专项

201903a05020039

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.05.008

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(5)
  • 17