大型曲轴是船用柴油机、重型装备和发电设备的关键部件。磨削加工作为大型曲轴生产的精加工工序,决定了其最终的表面质量、尺寸精度和位置精度,而磨削过程中产生的颤振严重影响曲轴质量和加工效率,甚至会导致砂轮和机床的损坏。动态加工系统的稳定性研究是实现无颤振磨削的重要保障。本文针对大型数控切点跟踪曲轴磨削系统的稳定性开展研究:在分析切点跟踪曲轴磨削实现方式的基础上构建大型曲轴磨削系统的动力学模型,根据动力学模型推导出临界磨削深度计算公式,绘制稳定极限图(Stability lobe diagram),采用智能识别技术对磨削系统稳定性进行监测;基于稳定性原理对磨削系统进行了全生命周期动态优化研究,为设计出新一代固有频率高、总质量轻的大型曲轴磨床提供科学方法。论文的主要研究工作和创新点如下:分析大型数控切点跟踪曲轴磨床的基本结构和曲轴切点跟踪磨削实现方法,并构建了曲轴磨削系统的动力学模型,为大型曲轴磨削系统稳定性研究提供理论依据。基于磨削再生颤振的产生原理和系统的动力学模型推导出曲轴临界磨削深度的计算公式,绘制大型曲轴磨削稳定性Lobe图,以此预测磨削工况的稳定性,并提出了曲轴磨削再生颤振稳定性评价方法;根据所绘Lobe图,研究分析磨削系统刚度和砂轮的线速度变化对稳定性的影响;研究表明提高系统刚度和增加砂轮线速度可以在保证稳定磨削的前提下实现临界磨削深度最大化。构建由声发射传感器、加速度传感器和电流传感器组成的检测系统以对大型曲轴磨床进行监测,为磨削稳定性分析提供实验和验证数据。采用自适应离散多目标粒子群算法对监测砂轮架系统的加速度传感器进行优化布置研究,实现在有限个采集点的情况下,得到尽可能多的反映砂轮架工作状况的有效数据。对传感器的信息进行处理,获取磨削过程的真实状态,并对磨削状态做出相应决策;应用Daubechies小波对原始声发射信号(AE)进行分析,将分析所得的五个高频细节作为独立时域序列,高频细节系数的均方根值作为特征值,采用粒子群优化后的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对颤振状态进行识别,通过研究实现了大型曲轴磨削加工状态监测智能化和自动化。基于稳定性原理采用响应面法对大型曲轴磨床进行多目标优化设计,以满足曲轴稳定磨削的加工要求和整机轻量化的需要,在大型曲轴的CAD模型的基础上,以磨床主要受力部件的壁厚为变量,采用中心组合设计方法(Central Composite Design,CCD)选取试验点,应用ANSYS软件对曲轴磨床进行分析以获得其固有频率和总质量数据,建立反映结构变量输入与系统性能指标响应输出的二阶多项式响应面模型。以磨床的一阶固有频率和总质量为优化目标、二阶和三阶固有频率为约束,建立了大型曲轴磨床的多目标优化模型。采用转移汉默斯利抽样技术(Shifted Hammersley Sampling Method,SHSM)在解区间内抽取均匀分布的样本点,权衡排序后作为初始种群,采用多目标遗传算法(MOGA)对种群进行优化得到帕累托(Pareto)解集,平衡一阶固有频率和总质量,再从Pareto解集中选取最优解。优化结果显示:在系统一阶固有频率明显提高的情况下总质量明显减少,证明了本文提出的基于稳定性原理的优化方法效果良好。