在深孔钻削加工过程中，一般存在着三种形式的振动：自由振动、强迫振动和自激振动。通过消除外部激振源或其他方法可以抑制甚至消除自由振动和强迫振动，但很难找到有效的方法来抑制自激振动（颤振）的产生。颤振不仅会降低生产效率、减少刀具和机床的使用寿命，而且也会危害操作者的身体健康。所以对颤振的研究具有一定的实际意义。磁流变液是一种新型的智能材料，它可以在外加磁场作用下发生磁流变效应，实现固液两态之间毫秒级的转化：在外加磁场作用下，其粘度、屈服应力和剪切模量在毫秒级的单位内会急剧增大；外加磁场消失后又能瞬时恢复至原来的状态。因此磁流变液在振动控制方面有着良好的应用前景。针对深孔钻削加工过程中出现的颤振问题，本文提出利用磁流变液来抑制颤振的发生。首先分析了金属切削加工过程中颤振产生的机理，其中再生型颤振被证明是最主要的自激振动机理；并对钻削加工过程中出现的再生型颤振和振型耦合型颤振进行了分析。通过研究各自的深孔钻削过程的动力学模型，找出了它们各自的临界条件。其次研究了磁流变液材料的原理、磁流变效应的机理和磁流变液减振器的设计原理，设计了应用于深孔机床的减振器，计算出减振器模型输出的阻尼力并得到其应用于深孔机床的动力学模型及动力学方程。然后，利用Matlab中的Simulink组件对动力学方程进行了仿真分析，结果表明减振器对颤振有很好的抑制作用。最后，提出了基于BP神经网络PID控制的深孔加工磁流变液减振器控制算法。运用BP神经网络的在线学习能力，实现了PID控制参数在线最优自调整，使控制系统具有较强的自适应能力和鲁棒性。