王民博士
　


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教育程度
　1994年六月 于北京工业大学获得工学学士学位

　1999年六月 于北京工业大学获得工学博士学位

　

　
研究领域
　机电系统故障预报与诊断

　具有时变参数的切削系统稳定性分析

　智能材料与结构

　智能材料在切削过程颤振抑制上的应用研究

　


研究成果
　On-line Machining Chatter Detection and Control Based on an Electrorheological fluid, submitted

　The Stability Analysis of Machining with Controllable Time Varying Dynamics, submitted

　电流变材料在结构振动控制中的非线性特性及理论模型，submitted

　Chatter Suppression Based on Nonlinear Vibration Characteristic of Electrorheological Fluids(with Fei Renyuan), International Journal of Machine Tools & Manufacture, Vol.39, pp.1925-1934, 1999

　Improvement of machining stability using a tunable-stiffness boring bar containing an electrorheololgical fluid (with Fei Renyuan), Smart material and structure, Vol.8, pp511-514, 1999

　应用电流变材料在线改变切削系统固有频率抑制颤振的研究（与费仁元），机械科学与技术，增刊（五月），1999

　应用电流变材料改变镗杆动态特性的研究（与费仁元），中国机械工程，accepted

　松香衍生物对改进电流变材料性能的实验研究，北京工业大学学报，Vol.25, No.2, 1999

　Effect of Boring Bar Based on Electrorheological Fluids on Chatter Suppression(with Fei Renyuan), ICAM’99-International Conference on Advanced Manufacturing Technology, June, 1999, Xi’an, China

　利用径向基函数神经元网络估测信号概率密度识别镗削加工中的颤振（与费仁元），中国机械工程，No.6，1998

　基于专家知识融入的模糊神经元网络结构及在镗削颤振判别中的应用（与费仁元），机械科学与技术，第三期，1998

　Detection of Harmonic Signals in Force Signals Using an RBF Neural Network Recognition of Chatter Development On-line in Boring, Proceedings of Joint ‘Young Scientists Conference on Manufacturing Science’ and ‘The 3rd S.M.Wu Symposium on Manufacturing Science, June, 1998, Wuhan, China

　Fuzzy-Artmap神经网络在颤振预报中的应用（与费仁元），第六届全国机床设计与研究会议论文集，1997.4

　镗削加工中切屑阻塞的判别（与费仁元），北京工业大学学报，Vol.23, No.4, 1997

　


所授课程
　机械类专业外语

　机器人机械设计与分析

　精密仪器设计

　控制工程基础


　

研究项目

国家自然科学基金资助项目：

基于智能材料的时变切削系统稳定性在线控制技术研究

(负责人：王民)

北京市科委科技新星计划资助项目：

切削颤振在线监控技术的应用开发

（负责人：王民）

北京市教委科技发展计划资助项目：

深孔镗削加工颤振误差在线智能补偿技术研究

（负责人：王民）

　


博士论文摘要
基于电流变材料的切削颤振在线控制与预报

论文作者：王 民 指导教师：费仁元

摘 要

因为无法根除机械加工颤振这一妨碍工厂自动化程度和产品表面质量提高的主要障碍，对其进行在线监视预报和控制成为改善切削系统稳定性的一项关键性实用技术。本论文将人工智能技术和电流变材料应用于颤振预报和镗削加工颤振在线抑制中，取得了显著的效果。主要工作如下：

首先，从分析变速切削法抑制颤振的机理着手，分析了切削系统时变与系统稳定性之间的关系，然后从控制切削系统时变特性的角度，对改善金属切削加工系统稳定性进行了理论研究。着重讨论了切削系统结构刚度和结构阻尼时变在提高系统稳定性中的作用。建立了以结构固有频率为变化参量的切削系统稳定性图。并从理论上说明了通过使切削系统结构刚度和阻尼时变可以达到抑制切削颤振的效果。

其次，研制了一种基于电流变材料的智能型镗杆。通过激振实验对该镗杆在不同电场强度、振动幅度和振动频率下的动态特性变化规律进行了研究，建立了相关的理论模型。并着重对智能型镗杆表现出的非线性振动特性及其产生条件进行了研究，将之等效为一双线性迟滞系统，建立其数学模型，并进行了仿真计算。此外，为了进一步提高智能型镗杆动态特性的控制范围，采用加入添加剂的方法对几种具有电流变效应的材料进行改进，开发一种电流变效应明显、性能稳定的材料。

第三，提出了两种切削颤振预兆的识别方法。第一种方法利用局部最佳信号侦测规则结合径向基函数神经元网络对传感信号进行在线重构，突出振动信号中谐振波成分，抑制噪音污染，然后利用一种模糊神经元网络对重构信号的频谱图进行模式分类来识别颤振发生的预兆。第二个方法采用径向基函数神经元网络对振动信号的概率密度进行在线估测，利用平稳切削和颤振时振动信号概率密度函数差异明显这一特点来对颤振进行早期预报。

最后，基于智能型镗杆和对时变切削系统稳定性的研究，利用智能型镗杆固有频率可由电场强度连续改变及其非线性振动特性，通过实验成功地实现了两种镗削颤振的在线控制方法。并结合颤振预报技术实现了镗削加工中切削颤振的在线预报控制，结果是令人满意的。

关键词：颤振预报，颤振在线控制，时变切削系统，人工神经元网络，

电流变材料