随着计算机技术、微电子技术和电机技术的飞速发展，数控系统越来越广泛应用于工业设备中，现已成为现代化工业设备的核心部分和关键技术，其稳定性、快速性、准确性直接影响着整套工业设备的性能指标。数控系统是一复杂的机电一体化系统，机械系统和电气系统参数之间的相互耦合直接影响着数控系统的稳定性、快速性、准确性。目前，大部分学者在研究提高数控系统的性能指标时，只分析机械系统和电气系统对整个系统性能的影响，忽略了机械系统和电气系统之间的参数耦合问题，虽然经过了大量的研究，可数控系统的稳定性、快速性、准确性没有重大突破。因此，要想进一步提高数控系统的性能指标，来满足现代化工业设备对数控系统提出的更高要求，就必须考虑机械系统和电气系统参数之间的相互耦合关系。因此，本课题的研究具有非常重大的理论和现实意义。 本文以典型的数控系统——数控伺服进给系统为分析研究对象，以数控系统的机电耦合理论为基础，在分析数控系统的机电耦合关系的基础上，探索性地建立了数控伺服进给系统的机电耦合状态空间模型，针对数控伺服进给系统的多输入多输出不确定非线性和强机电耦合性，在综合神经网络、自适应控制和解耦控制优点的基础上，探索数控系统机电耦合模型合适的解耦控制方法，提出了基于神经网络的数控系统的快速自适应智能解耦控制方法，采用神经网络可实现多输入到多输出的映射，以任意精度逼近任意函数，并具有自学习功能，因此适用于时变、非线性，强机电耦合的对象。 根据伺服进给系统在实际工作过程中的实际情况，利用 MATLAB 软件和 X-Y 两维数控进给实验台对所设计神经网络自适应快速解耦控制器的解耦效果和抗干扰性能进行仿真和实验验证，结果表明，本文研究的神经网络自适应快速解耦控制器对强机电耦合伺服进给系统能够完全解耦，且有较强的抗干扰性能，能够进一步提高数控系统的稳、快、准性能。