切削颤振是机械加工过程中机床、工件和刀具之间发生的一种强烈的相对振动,是一种复杂的动态不稳定现象。在机械加工中,切削颤振不仅影响工件的加工精度,降低加工效率,还会导致机床部件和刀具的损坏,产生噪声,污染环境。特别是高速高精加工过程中,颤振具有很大的危害,必须加以抑制。被动控制是传统的机床切削颤振控制方法,近三十年借助于现代控制理论以及新型传感器、先进信号处理技术的进步,发展形成了利用主动或半主动执行器来抑制切削颤振的方法。目前国内外对切削颤振的主动和半主动控制技术的研究已经取得了一定的成绩。本文的主要工作是研究集中质量系统和连续分布质量系统的切削颤振模型,以及应用压电智能材料并结合BP神经网络PID控制对颤振进行主动抑制的方法。首先从切削颤振的发生机理以及集中质量系统的切削颤振运动微分方程出发,对系统的稳定性条件进行了分析,讨论了极限切削宽度与切削稳定性之间的密切关系,以及系统各种动力学参数对颤振稳定性的影响,以作为消除和减弱颤振的理论基础。同时利用MATLAB/SIMULINK对切削颤振进行了时域仿真,表明了理论分析结论的正确性。进一步推导了最小极限切削宽度的计算公式。然后考虑到集中参数模型的局限性,以镗削颤振抑制问题为背景,将镗杆—镗刀视为受颤振力激励的悬臂梁结构,同时将压电片附加于镗杆而形成压电智能梁,以实现对切削颤振的主动抑制；通过将压电传感器、作动器方程和悬臂梁的振动微分方程相结合,建立了具有连续分布质量的压电智能切削颤振抑制系统动力学模型。进一步讨论了应用传递矩阵法求解粘贴压电片的阶梯梁的振动模态问题,以及压电片的尺寸、位置、数量等对其动态特性的影响。最后重点研究了BP神经网络与经典PID控制相结合的智能控制策略,通过对该策略的理论解析与推导能够发现它继承了BP神经网络和经典PID两者的优点,为切削颤振的智能控制提供了新的方法。继而在MATLAB中分别利用经典PID和BP神经网络PID对压电智能切削颤振抑制系统进行控制仿真,分析结果表明,和经典PID控制相比,BP神经网络PID控制效果明显,自适应能力强。