制造系统是动态的、时变的多信息系统，提高制造系统的信息处理能力，是制造系统中需要解决的一个重要问题。加工系统属于制造系统的子系统，实践表明：加工过程中也普遍存在多种不确定性信息，从而导致加工过程的控制方法与控制策略的复杂性。 信息熵作为度量不确定性信息的一种有效方法，其应用研究在国内外尚不多见。本文采用“理论探讨——计算机仿真——实验研究”的研究方法，将信息理论与控制理论相结合应用于加工过程，研究基于信息熵的智能控制理论及其在加工过程中的应用途径、可行性和有效性。本论文主要进行了以下几方面的研究： 研究了加工过程不确定性信息及其信息熵度量方法。加工过程存在着模型不确定性、参数不确定性和测量不确定性等现象，这些不确定性或是随机性、或是模糊性、或是复合不确定性，可分别用信息熵、模糊熵和混合熵来度量。本文给出了加工过程信息熵测度和计算算例，这对研究基于信息优化的加工过程智能控制有重要意义。 接着，本文提出加工过程基于互熵的控制方法。互熵是信息熵的一种，该控制方法不同于人工调试法和仅凭经验的传统参数选取方法。它是在得到实际输出值与期望值二者互熵的基础上，根据最小不确定性原理，通过优化控制器参数而达到优化控制的目的。本文给出了基于互熵规则的控制器的设计原理，设计方法及其具体的设计过程。 本文对加工过程在不同时间给切削深度不同的扰动，采用基于互熵的优化控制、增益调整自适应控制和常规PID控制器，对其进行控制效果的比较。本文所提出的加工过程的基于互熵规则的控制方法在超调量、调节时间和上升时间等方面均取得优于其他各控制方法的效果。 最后，在XK5140数控铣削平台上，对加工过程进行基于互熵的控制方法的铣削实验及其与常规PID和增益调整自适应控制的对比实验。实验结果与理论研究和仿真结果一致，这表明本文所提出的新方法是有效的，可行的。