数字孪生驱动的非标设备螺栓连接预紧力衰退在线估计与补偿控制

2026/06/10企业新闻新闻中心行业新闻 10

螺栓连接是非标设备中最常见的紧固方式，其预紧力在振动、热循环和长期载荷作用下持续衰退，导致连接刚度下降、松动甚至失效。传统预紧力监测依赖扭矩扳手定期复拧或贴片式应变传感器，难以实现在线、非侵入、低成本估计。本文提出一种数字孪生驱动的非标设备螺栓连接预紧力衰退在线估计与补偿控制方法。首先建立螺栓连接的多物理场孪生模型，集成扭矩-预紧力映射、螺纹摩擦演化、温度影响等子模型；其次利用设备运行中的可测信号（振动加速度、温度、转角）通过卡尔曼滤波反演预紧力衰退状态；最后设计基于超声换能器的主动补偿装置，在孪生模型决策下对螺栓施加微幅角位移以恢复目标预紧力。实验验证表明，该方法对预紧力衰退的估计误差小于±5%，补偿后预紧力维持在目标值的92%~108%范围内，连接面微动磨损降低63%。

1. 引言

非标设备（如大型搅拌设备、振动筛、非标压力容器）中螺栓连接成千上万，其可靠性直接影响设备安全。预紧力衰退的主要机制包括：螺纹和承载面的塑性嵌入、横向振动引起的螺纹自松、热膨胀差异导致的松弛以及应力松弛蠕变。现有监测手段中，直接测量预紧力最为准确的是通过螺栓内埋设应变片或光纤光栅，但成本高、布线困难且影响螺栓强度。间接方法如扭矩法、转角法无法反映长期衰退。超声波时差法则需在螺栓端面安装探头，对安装空间有要求。

数字孪生（Digital Twin, DT）为这一问题提供了新思路：利用设备已有的传感器信号（振动、温度、电流等）与高保真物理模型相结合，在线推断不可直接测量的状态量（如预紧力）。本文构建螺栓连接的数字孪生体，通过数据同化技术实现预紧力的连续估计，并通过一种创新的补偿装置进行闭环控制。

2. 螺栓连接预紧力衰退机理与建模

2.1 衰退主要因素

对于非标设备常见的高强度螺栓（8.8级/10.9级），预紧力 FpFp 随时间演化可表示为：Fp(t)=Fp0−ΔFembed(t)−ΔFloosen(t)−ΔFthermal(t)−ΔFcreep(t)Fp(t)=Fp0−ΔFembed(t)−ΔFloosen(t)−ΔFthermal(t)−ΔFcreep(t)

其中：

ΔFembedΔFembed：嵌入衰减，初期（前100次循环）快速；
ΔFloosenΔFloosen：横向振动导致的螺纹相对滑动，与振动幅值、频率、预紧力水平相关；
ΔFthermalΔFthermal：温度变化引起被连接件与螺栓热膨胀系数不同；
ΔFcreepΔFcreep：长期恒定载荷下材料蠕变。

2.2 数字孪生模型结构

构建多层级孪生模型：

微观层：螺纹接触有限元模型，用于标定摩擦系数-扭矩-预紧力关系表；
宏观层：集中参数动力学模型，输入为螺栓所在位置的振动加速度、温度、装配扭矩历史，输出为预紧力估计；
数据层：利用实际运行信号更新模型参数。

模型采用微分方程形式：F˙p=−α1(Fp−Flim)+−α2∣x˙rel∣Fp−α3T˙F˙p=−α1(Fp−Flim)+−α2∣x˙rel∣Fp−α3T˙

其中 xrelxrel 为连接面相对位移（由振动积分获得），α1,α2,α3α1,α2,α3 为辨识参数。

3. 基于卡尔曼滤波的预紧力在线估计

3.1 状态空间构建

定义状态向量 xk=[Fp,μthread,δembed]kTxk=[Fp,μthread,δembed]kT，观测向量 zk=[ωaccel,T,θbolt]kTzk=[ωaccel,T,θbolt]kT（θboltθbolt 为螺栓端面相对转角，可通过机器视觉或编码器测量）。状态转移模型包含衰退微分方程的离散化；观测模型为传感器读数与状态间的非线性关系。