数控加工的切削性能是零件生产过程中一个非常重要的指标,它的精确与否将直接影响产品的加工质量。为了使数控加工获得良好的切削性能,拥有优良的控制算法是关键。目前,大部分数控机床主要采用的控制算法是经典PID控制算法、鲁棒控制算法、自适应控制算法等,其中经典PID控制算法是最为普遍和实用的算法。这些算法为数控机床的精度加工做出了巨大贡献,然而,随着零件精度、稳定性、抗干扰能力等性能要求越来越高,传统算法的缺陷也愈加凸显。数控机床经常在受外界干扰、工作环境较复杂、非线性系统这些不利的条件下工作,经典PID控制算法由于本身的固定性而无法自动调整PID参数,容易造成切削性能下降。然而我们发现,随着智能控制算法的迅速发展,在数控加工的高精度、高稳定性、高抗干扰能力和高智能性面前,出现了一条行之有效的途径。鉴于此,笔者设计了一套模糊自适应PID智能控制算法(模糊智能控制算法和经典PID控制算法相结合)来调节数控加工过程的切削性能。这种方法的最大特点是使数控加工具备智能性,能够自动调整PID参数,让切削性能具有更高的稳定性。　　本文首先分析了当前数控机床所采用的常规控制算法,在此基础上,提出将模糊自适应PID智能控制算法应用于加工过程的可行性和必要性。其次,为了从理论上分析数控加工过程的切削性能,在建立数学模型基础上,设计了一个两输入三输出的模糊自适应PID控制算法来实现对切削力的实时控制,通过模糊控制规则在线调整PID控制器的参数,并在MATLAB下实现该控制器的计算机仿真。仿真结果表明:在数控加工过程中,模糊自适应PID控制与传统PID控制相比,具有动态响应曲线更好、响应时间更短、超调量更小,抗干扰性能更优等优点。最后分析得到,阻尼系数、固有频率和m指数分别对数控切削性能产生的影响。　　随着智能控制算法应用于数控加工领域,数控加工切削性能的高精度、高稳定性和高抗干扰能力等将逐渐变为现实。