磨削是精加工的主要方法,是机械加工产品的终极加工工序,其机理十分复杂,很难建立较完善的数学模型,而磨削的参数直接影响工件加工的质量。本文根据模糊基神经网络(FBFN)和Elman神经网络的算法基础分别建立了工件表面粗糙度和工件尺寸的预测模型,进而完成了外圆纵向磨削智能预测系统的研究,对磨削过程中的重要质量参数(工件表面粗糙度和工件尺寸)进行了预测,以确保工件加工的质量。磨削智能预测系统含有大量的磨削加工领域的专家级的知识库,能够利用所建立的智能预测模型结合专家的知识和经验对磨削质量参数进行推理和判断,模拟磨削加工中预测的过程,以确保实际加工中质量参数的准确。本文是在改造后的MMB1320B型精密半自动外圆磨床的基础上,在Windows 2000 Professional的系统环境下,以Visual C++ 6.0,MATLAB 7.0,SQL Server 2000为开发工具,采用面向对象的编程方法,实现对外圆纵向磨削智能预测系统的开发。本系统是实现外圆纵向磨削智能预测控制的初步的探索,是为以后开发外圆纵向磨削智能预测控制系统作了一定的准备工作,它能够在加工时对实时检测较为困难的工件表面粗糙度和工件的尺寸等参数进行智能预测,提高了磨削系统的智能性。