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年第期· 设计与研究·
文章编号:———
基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测术
陆胜,罗泽举,刘锬
.重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆;.上海大学机电工程与自动化学院,上
海
摘要:轧辊磨削精度和表面质量主要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。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,在加工
过程中辨识表面粗糙度,保证了轧辊磨削质量的同时也提高轧辊磨削的生产率。
关键词:轧辊磨削;表面粗糙度;模糊神经网络
中图分类号: 文献标识码:

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的磨削精度,准确诊断和分析已发现的磨削缺陷,找
前言
出产生的原因,及时采取正确而经济的方法消除和预
轧辊磨削是一种具有特殊工艺要求的磨削技术,
防,最终提高轧辊磨削质量,成为金属板、带、箔生产
实施这一任务的机床就是轧辊磨床。近年来,随着技
企业十分棘手的技术难题。
术不断发展,对现代轧辊磨床提出了一系列新要求,能
由于轧辊磨削精度和表面质量主要指磨削过程中
够磨削更加复杂的轧辊辊型;轧辊的形位公差偏心、
的加工精度、表面粗糙度和物理机械性能,而表面粗糙
圆度、圆跳动、锥度要求更严;辊型公差要求更小;对
度是其中最主要的一个因素。因此本文主要探讨表面
轧辊检测技术要求更高、更全面尺寸、探伤、硬度、粗
粗糙度的神经网络模型。
糙度。为了获得更高的轧辊磨削精度,获得对轧辊磨
轧辊磨削质量中的表面粗糙度
削质量的预测,就要求对轧辊磨削精度、表面质量与磨
床工作精度之间的关系进行研究,更要研究轧辊与之工件的表面粗糙度是衡量工件质量的一个非常重
相配用的砂轮、冷却液和磨削工艺参数之间的关系, 要的指标。目前对工件表面粗糙度主要是离线检测,
高表面质量的铝合金板、带、箔的生产,在很大程利用接触法或对比法得到粗糙度的具体值¨。,在线检
度上依赖于高表面磨削质量的轧辊,而轧辊的表面质测表面粗糙度虽然在理论上有所突破,但还未应用到
量是由精密轧辊磨床保证的。如何保证精密轧辊磨床工程实际。如果能够得到输入变量和粗糙度的关系,
收稿日期:——;修回日期:——
基金项目;重庆市科委资助项目
作者简介:陆胜一,男,重庆人,重庆工商大学计算机科学与信息工程学院副教授,天津大学电子信息程学博士,主要从事电子信息科学
研究,—.。
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· 设计与研究· 组合机床与自动化加工技术
利用类似专家系统的方法对粗糙度进行预测,就能够随着人们对模糊理论和神经网络理论的研究越来
取代传统的离线测量。越深入,模糊逻辑系统和神经网络的应用越来越广泛。
表面粗糙度同加丁中磨削状态参数有直接关系。由于人工神经网络具有网络学习联想能力、并行处理
因此,我们可以通过建立粗糙度与磨削过程状态参数, 能力和一定的容错性,模糊逻辑系统也具有高度容错
如工件转速、砂轮转速、丁件进给速度和磨削深度之问性,目前人工神经网络和模糊逻辑系统在检测方面的
关系的模型逼近器,通过在线测量上述磨削过程状态研究备受