目前，對智能化數控加工的研究大多還局限于直接測量切削力的水平上，但存在著不少的問題：加工工件的底面積嚴格受限于測力平臺有效面積、測力儀對切削深度變化不敏感以及價格昂貴等。這些缺陷使得該技術難以走向實用化。
改變一下研究的角度，現代數控機床所使用的交流伺服電機電流與切削負載存在著一定的非線性關系，如果可利用自組織模糊神經網絡，來建立這兩者之間的強魯棒性非線性關系模型以進行間接測量，則測力儀所存在的問題都可迎刃而解。
建模的試驗采用MIMO自組織模糊神經網絡（3×3×15×125×125×3×3），網絡的總節點數為：3+3+15+125+125+3+3=277；總連接權數為：3+15+125×3+125×3+3=771，其中：成員函數層每一個模糊集合分5個模糊子集（NS，NB，ZE，PS，PB），規則層含C15C15C15=125個節點。所測電流信號與切削力信號的參數范圍分別為<-10A，10A>、<-3000N，3000N>，并經尺度變化并*終歸一化到<-1，1>。網絡模型的數據樣本數取1024×5=5120，*終就能夠得到網絡逼近模型。
