智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是面向21世纪的先进制造模式，提高底层加工设备的智能水平是智能制造系统的重要研究内容之一。约束型自适应控制（Adaptive Constraint Control，ACC）作为加工过程智能化控制一直以来都是研究中的主要方向，它通过调节某个或多个参数使某一切削参数（切削力、扭矩、功率或温度）控制在一定约束范围内。但在加工过程自适应约束控制实施过程中，围绕自适应约束控制目标值的确定一直都没有很好的解决方案，常用的情况是在机床额定值约束下，考虑所选择的刀具几何参数、刀具材料、加工材料和进给参数等特征条件，根据经验确定一个约束估计值，这在很大程度上限制了机床功率的充分发挥和ACC的推广使用。因此，有必要依据不同的加工过程条件，利用人工智能技术处理非线性问题的特点，获取不同加工过程条件下的加工过程知识，智能化的决策出约束型自适应控制的控制目标，最大限度的发挥机床的工作效率，提高加工机器的智能化水平
