大型螺栓联接构件应用增多，螺栓断裂会造成重大生产损失，螺栓预紧力在线监测逐步替代人工巡检，但现有方案难以精准预判螺栓松动程度，无效数据传输量大。本文基于物联网构建螺栓预紧力实时监测系统，依靠自研智能网关无线采集监测设备数据，经4G上传云平台分析处理；开发Web客户端，实现设备状态监测、远程控制、故障告警等可视化管理。为实现螺栓松动时间提前预判，采用BP神经网络构建故障预测方案。针对BP算法容易陷入局部最优的缺陷，使用粒子群算法迭代优化其权值与阈值；再引入随机惯性权重、动态学习因子改进粒子群算法。测试结果显示，改进后的PSO‑BP神经网络均方根误差降低47.9%，预测精度与稳定性显著提升。
作者：檀宇
指导老师：陈科明
企业导师：曾佳
发布时间：2021年6月