一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度预测与控制方法  

An Intelligent Predicting and Controlling Method for Roll Grinding Based on Fuzzy Neural Network

作　　者：陆胜[1] 罗泽举[1] 刘锬[2] 

机构地区：[1]重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆400067 [2]上海大学CIMS与机器人中心,上海200072

出　　处：《机床与液压》2008年第F05期325-327,360,共4页Machine Tool & Hydraulics

基　　金：重庆市科委资助项目(2007BB2205)

摘　　要：研究了一种模糊神经网络轧辊磨表面粗糙度智能预测及控制的方法,轧辊磨削精度和表面质量指磨削过程中的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙度是其中最主要的一个因素。提出的基于模糊神经网络的轧辊磨表面粗糙度智能预测方法对于在轧辊磨削工艺中研究基于模糊神经网络的表面粗糙度预测,对于如何在加工过程中辨识表面粗糙度及时作出砂轮动作的调整,保证轧辊磨削质量有重要意义。同时由于可以实现砂轮表面粗糙度的在线控制与调整,提高了轧辊磨削的生产率。An intelligent predicting method based on fuzzy neural network was studied. The roll grinding precision and its surface quantity include machining precision, surface roughness and mechanical capability. But the roughness of surface is the most important factor. The proposed method can predict the surface roughness based on fuzzy neural networks and adjust the grinding wheel in processing of the roll grinding to meet the surface roughness of processing, and ensure the grinding quantity and productivity.

关 键 词：轧辊磨削 表面粗糙度 模糊神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]