摘要：为解决深孔加工中表面粗糙度在线检测困难这一问题，提出一种基于BP神经网络的表面粗糙度在线辨识方法，并以BTA钻削为例，建立表面粗糙度BP神经网络在线辨识模型，并将其引入钻削加工领域。该模型能方便地预测钻削加工参数对加工表面粗糙度的影响，有助于准确认识已加工表面质量随切削参数的变化规律，为切削参数的优选和表面粗糙度的控制提供了依据。实验和仿真结果表明，基于BP神经网络模型能够很好地预测表面粗糙度，对提高加工表面粗糙度具有一定的指导意义。

关键词：bp神经网络 bta钻削 表面粗糙度 过程监控 

单位：中北大学机械工程与自动化学院 山西太原030051