基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究*

作者： 顾寄南，潘甜 日期：2018-05-31/span> 浏览：2739 查看PDF文档

                                                                   基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究*
                                                                                     顾寄南，潘甜
                                                           （江苏大学 制造业信息化研究中心，江苏 镇江 212000）

摘要：针对当前铸件后处理打磨过程中高污染、低效率和传统人工打磨出现的低质量、高成本等问题，对打磨过程各环节进行了研究，并对打磨过程进行了总结与优化。结合专家知识和操作经验，从机器人打磨过程中的表面粗糙度出发，设计和开发了应用于缸体表面打磨控制的专家系统；采用BP神经网络模型对打磨结果进行了预测，着重论述了打磨控制方法的改进，实现了加工参数的优化；在打磨专家系统实现过程中，对专家系统主要功能作了充分分析和详细设计，使用Java编程语言实现了系统功能，采用MySQL数据库进行了数据存储。研究结果表明：该系统可有效降低打磨过程中的表面粗糙度，提高表面质量；这对减轻工人劳动强度、提高打磨效率、降低环境污染、节约生产成本有着十分重要的意义。

关键词：缸体打磨；专家系统；BP神经网络

中图分类号：TH161+.14；TP273                            文献标志码：A                         文章编号：1001-4551(2018)03-0219-05

本文引用格式：

顾寄南，潘甜.基于表面粗糙度的缸体打磨控制专家系统研究［J］.机电工程，2018，35(3)：219-223.
GU Ji nan, PAN Tian. Expert system for cylinder grinding control based on surface roughness［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018，35(3):219-223.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn