在输电铁塔施工过程中,角钢构件之间的连接需要用到大量不同型号、规格的螺栓。电动扳手因省时省力,且具有扭矩可控、可调以及精度高等特点,常被用于螺栓的拧紧工作。工人操作电动扳手时,一般由人工记录螺栓拧紧过程,但螺栓数量庞大,难免发生数据遗漏的情况,导致数据的可追溯性较差。此外,当个别螺栓拧紧失败,事后采用人工抽查、机械预警等传统方式,势必会增加工作量,降低铁塔建设效率,甚至因实时性滞后引发安全事故。因此,实现螺栓拧紧相关数据的实时监测对于铁塔建设具有重要意义。本文针对当前电动扳手数据传输效率低、实时性低以及数据集成化程度低等问题,研究一款定扭矩电动扳手远程监测系统。充分考虑系统用户需求和功能需求后,提出了统一前后端交互方式的B/S与C/S融合架构方案。以此为基础,确定了定扭矩电动扳手监测系统四层结构模型:数据采集层、手持终端层、服务器层和管理后台层,并分别对四层结构进行设计与开发。首先对数据采集与传输系统的软硬件进行设计,结合低功耗蓝牙技术、HTTP协议以及JSON数据格式,实现扳手作业相关数据的远程实时传输。随后对监测系统整体软件进行开发。依据数据库设计原则,建立数据库E-R实体关系模型,详细设计了数据库表;结合三层架构和SSM框架对Web服务端软件进行开发;根据系统功能需求,对客户端软件功能模块进行开发,其中C/S客户端APP采用标准Android接口开发,B/S浏览器端采用Vue框架开发,组件化的构建允许用户更加灵活地使用HTML、CSS元素设计前端界面。此外,利用系统实时性的优势,在服务端建立了基于BP神经网络的扭矩参数校准模型,并与传统的扭矩校准方法进行对比,验证了该校准模型的可行性。校准模型实际应用在扳手时,扳手的扭矩输出精度能控制在±3%以内,符合预期效果。经软件测试,系统功能完整,能够正常运行包括可视化实时监测、扭矩在线校准等模块化功能,且实时性强、具有较高的并发能力。目前,该系统已投入运行,运行情况较为稳定。