高速精密轧辊磨床是现代冶金生产领域中不可或缺的一种重要生产设备,在线测量设备作为数控轧辊磨床的核心部件,是提高生产效率和系统自动化程度的关键。国内轧辊磨床生产厂家目前采用的测量方法为两点接触式测量方法,这类测量方法传动简单,在机测量无需多次搬运轧辊,一定程度上提高了工作效率;但其缺点也很明显,不能边加工边测量,测量精度不高无法参与程序运算,不能适时修正加工参数。为了解决这一问题,论文做了如下研究:首先,通过学习研究前人研究成果提出了一种三点法非接触测量系统用于轧辊在线测量,该方法基于最小二乘法评判圆度误差并利用三点法误差分离技术（EST）分离出主轴的回转误差,基于MATLAB平台建立了该方法的数学模型,并对三点法测量的误差来源进行了分析,在误差分离数学模型的基础上建立了定位夹角误差对测量精度影响的数学模型,并通过仿真验证了该模型的正确性。之后,本文根据数控轧辊磨床三点非接触测量装置的工作原理设计出了测量装置的机械结构,为测量系统系统控制器设计打下基础;并且为了测量装置的调节机构运行平稳性、安全性、降低测量时的系统误差,对机械结构进行了优化工作。优化工作首先基于调节机构的数学模型推导出液压缸受力、液压缸伸缩量变化率和测量爪与测量座连接点在连接梁铰点与液压缸连接点连接线法线方向位移情况的数学表达式,从而建立起优化模型。之后建立了基于信噪比的满意度函数对该多目标优化解集进行决策,以得到最优结果。其次,在设计优化后机械结构的基础上利用基于RBF神经网络的自适应反演控制系统来控制数控轧辊磨床三点非接触测量系统的运动位置,以获得周期性的参考轨迹,为数控轧辊磨床三点非接触测量设备的控制系统设计打下理论基础。首先根据非接触三点测量装置的测量原理和机械结构推导了其力学模型,为了降低控制器设计难度并保证系统实时性,利用模型参考自适应系统进行了降阶处理,然后基于降阶后的系统进行了基于RBF神经网络的反演控制器设计及稳定性分析。接着利用周期正弦信号进行了仿真以验证所提出基于RBF神经网络的自适应反演控制系统的正确性。最后,本文对数控轧辊磨床三点非接触测量系统的在线测量功能进行了分析,基于RS232通讯协议以Visual Studio作为开发平台,用C#语言对上位机进行了软件开发工作,并以DSP开发板为核心组件搭建了实验平台,实现了上位机和下位机的通讯协调。