砂輪狀態(tài)影響著磨削加工效率和工件質(zhì)量。磨削過程中，磨粒逐漸磨鈍而失去切削能力，若繼續(xù)磨削，磨削質(zhì)量會顯著下降，為了保證磨削質(zhì)量，必須對砂輪進行修整，使其恢復(fù)切削能力；如修整不及時，會影響磨削質(zhì)量，但頻繁修整砂輪不僅會降低加工效率，而且會加快砂輪的損耗。因此，對砂輪工作狀況進行在線監(jiān)測，根據(jù)砂輪鈍化程度，確定合理的修整時間，對提高磨削效率和產(chǎn)品質(zhì)量意義非常重大。
　　磨削過程具有非線性、時變性、影響因素眾多等特點，建立精確數(shù)學(xué)模型極其困難，用傳統(tǒng)方法無法在線監(jiān)測。本文采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立聲發(fā)射信號，砂輪和主軸電機功率信號與砂輪狀態(tài)間的非線性關(guān)系，實現(xiàn)了砂輪狀態(tài)的在線監(jiān)測。并提出將小波尺度參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整法，平移參數(shù)尋優(yōu)搜索法和模糊自適應(yīng)BP算法相結(jié)合，進一步簡化了小波網(wǎng)絡(luò)，減少學(xué)習(xí)次數(shù)，加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度。