金属切削过程中刀具与工件间存在着相对振动,这种振动严重时会影响加工质量,减少机床寿命,解决加工中的振动问题是制造行业关注的热点,国内外学者做了大量的研究。铣削加工稳定性判别与控制问题是制约数控铣床提高切削效率的主要瓶颈之一。随着数控技术越来越成熟,机床智能化程度逐渐提高,数控系统已经能够自行处理加工过程中出现一些问题,但是,尚没有一种机床能够实现对切削加工稳定性自动判别和控制。本文在总结前人理论分析的基础上,针对VMC850E型铣削加工中心采用适时监控和分析判断等方法,搭建一套机床切削稳定性判定与控制系统。围绕影响铣削加工稳定性的主要原因,对铣削加工系统的稳定性问题进行了系统的研究。通过理论分析,得出了切削系统的四个切削参数：即主轴转速、进给速度、轴向和径向切削深度是影响数控铣床切削系统稳定性的主要因素。在此基础上分析了传统的二维、三维稳定性曲线具有局限性。根据支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别问题的优势,确定了采用支持向量机作为铣削加工稳定性判定的工具。通过切削实验,得出各因素对切削稳定性影响的规律,确定了振动信号时域、频域参量与振动稳定性的关系。选择振动信号均方根作为振动稳定性信号分析的开启量,并确定了相关的阈值；通过切削参数正交实验,确定了各切削参数对加工稳定性的影响程度以及稳定性控制的控制顺序；通过对振动信号的频域分析,发现当切削颤振发生时,出现不同于稳定状态的特征：在幅值谱上,在刃通过频率及其高次谐波频率之外出现峰值。并以此作为切削颤振发生与否的判定依据。通过基于有限元的理论模态分析和试验模态分析,确定了该机床的八阶模态。通过实验和理论分析得出铣削系统的动态参数是非恒定性的结论。确定了铣削强迫振动稳定性支持向量分类的向量种类,通过归一法实现了各向量的无差别化；采取交叉验证和格点收索的方式,得到支持向量分类核函数模型,利用该模型实现了强迫振动稳定性判定。根据该模型进行在线切削振动稳定支持向量分类,分类正确率为97.69%。自制了切削系数反馈系统,完成了数控铣床切削稳定性闭环控制。本文依托东北大学与沈阳机床集团联合申报的国家“高档数控机床与基础制造装备”科技重大专项课题,项目编号(2009ZX04001-53)。