面向脱扣式力矩扳手的螺栓拧紧转角可达性预测系统

本发明公开了面向脱扣式力矩扳手的螺栓拧紧转角可达性预测系统，涉及工业智能技术领域。用于解决非线性摩擦干扰下转角可达性预测难的问题。首先，系统通过扳手通信接口获取动态拧紧序列及静态工况上下文，利用实体嵌入与滑动窗口算法构建复合异构输入张量，实现多源数据融合；随后，通过卷积神经网络与长短期记忆网络并行提取局部空间特征与时间依赖特征，经级联融合生成高维时空特征向量序列，捕捉隐层摩擦状态；接着，基于自注意力机制计算关注权重矩阵并生成上下文向量，解算预估终点力矩与置信度概率值，量化评估转角可达性；最终，利用概率解码函数将置信度映射为离散状态编码并封装输出，构建了从数据感知到状态预判的闭环系统。