一种基于机器学习的螺栓应力实时监测与预测系统及方法

本发明公开了一种基于机器学习的螺栓应力实时监测与预测系统及方法，包括：传感器模块，所述传感器模块包括MEMS应变传感器和温度传感器，且MEMS应变传感器和温度传感器集成于封装盒内；数据处理单元，所述预处理包括滤波、放大和模数转换；所述数据处理单元采用低功耗微控制器；无线传输模块，用于处理后的应力数据和温度数据无线传输到云端或本地服务器；所述无线传输模块采用低功耗蓝牙或LoRa技术；预测模块；电源管理模块，用于为各个模块进行供电和电力调配；相比现有技术，本发明通过基于LSTM的时间序列预测模型，利用历史数据自适应学习应力变化规律，提高了预测准确性，实现了早期故障预警，增强了系统安全性。