套圈沟道加工质量直接影响到滚动轴承的工作性能和使用寿命。目前,对于保证套圈沟道质量的重要工序——沟道磨削,许多轴承制造企业仍存在质量一致性差、质量检测手段原始等不足,这给产品质量控制与生产管理带来了不便。为此,本文研究开发了套圈沟道磨削状态多参数监测与质量分析系统,通过监测磨削过程中的砂轮横向进给量、主电机功率、砂轮振动以及磨削区AE等四个信号,基于BP神经网络直接建立这些信号特征与磨削质量的映射模型,准确地解决了磨削质量的识别问题。该系统的应用能显著提高套圈沟道磨削质量监测的自动化水平以及精度,为轴承生产过程的质量控制提供有力支持。论文的主要章节和内容如下:第一章:提出课题研究的背景,综述磨削技术以及磨削状态监测技术的国内外研究现状和发展趋势,指出现阶段套圈沟道磨削状态监测技术存在的不足,提出了本文主要研究内容。第二章:讨论目前深沟球轴承套圈加工的关键技术,重点分析沟道磨削过程中磨削质量的影响因素。在此基础上,阐述本文系统的监测策略,为后续搭建系统提供理论依据。第三章:基于对测试系统总线技术的讨论,建立本文系统基于PC-DAQ架构的总体方案。在此基础上,详细介绍本文系统硬件部分的设计。第四章:分析本文质量分析系统的功能需求,介绍其软件开发环境及主要技术,详细说明系统主要功能模块的实现方法及其理论基础,包括信号采集存储、数据处理分析以及状态判断识别等。第五章:应用系统对一组实测数据进行处理与分析,优选信号特征,基于BP神经网络建立信号特征与沟道磨削粗糙度的映射关系模型,并通过验证该关系模型的有效性说明本文系统的可用性和可靠性。第六章:总结全文,并对今后的进一步研究工作予以展望。