1.一种智能车床控制方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一：在加工过程中，实时检测主电机的电流与光栅尺返回的偏差值，以进给速度af的变化Δaf作为系统调整量，实现加工过程的闭环反馈学习控制；

步骤二：在加工工件的过程中，以机床工件的振动情况为输入值，采用粒子群优化算法对伺服驱动器参数进行整定，使系统运行更稳定；其中，伺服驱动器参数包括PID参数，PID参数通过PID控制器来整定；

所述步骤一包括下列步骤：建立金属切除率公式和刀具寿命与切削要素的关系式，金属切除率公式如下式：Qz＝aeapafzn；

刀具寿命与切削要素的关系式如下式：

两式中，Qz表示单位时间金属切除率；T表示刀具寿命；

ae表示侧吃刀量；ap表示切削深度；af表示每次进给量；

z表示刀具齿数；n表示主轴转速(r/min)；d0表示刀具直径(mm)；

v表示切削速度；Cv表示与切削条件有关的系数；

kv表示修正系数；qv、xv、yv、uv、pv、m表示相关指数参数，xv≤yv＜1；

PID控制器用于确定一组合适的参数Kp、Ki、Kd，使得指标达到最优；指标定义为如下式：所述粒子群优化算法包括以下步骤：

步骤二十一：优化设计过程步骤，粒子群优化算法产生粒子群，将该粒子群中的粒子依次赋值给PID控制器的参数Kp、Ki、Kd，然后运行控制系统模型，经光栅尺检测，得到对应的性能指标，再传递到粒子群优化算法中，时刻修改PID参数，直到运行结束；

步骤二十二：粒子群优化算法实现步骤，在粒子群优化算法的基本原理上，进一步地搜索空间中的速度和位置，根据以下两个公式确定：第一式：vt+1＝ωvt+c1r1(Pt-xt)+c2r2(Gt-xt)第二式：xt+1＝xt+vt+1

其中：x表示粒子的位置；vx表示粒子的速度；ωx表示惯性因子；c1、c2x表示加速度常数；r1、r2x表示[0,1]区间的随机数；Ptx表示粒子迄今为止搜索到的最优位置；Gtx表示整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置；

粒子群优化算法的流程如下：

步骤三十一：初始化粒子群，随机产生所有粒子的速度和位置，并确定粒子的Pt和Gt；

步骤三十二：对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置Pt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Pt；

步骤三十三：对每个粒子，将其适应值与该整个粒子群所经历过的最优位置Gt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Gt；

步骤三十四：按第一式和第二式更新粒子的速度和位置；

步骤三十五：如果没有满足终止条件，则返回步骤三十二；否则，退出算法，得到最优解。

2.如权利要求1所述的智能车床控制方法，其特征在于，所述步骤一确定神经网络。

3.如权利要求2所述的智能车床控制方法，其特征在于，所述神经网络采用神经网络遗传算法，具体分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和BP神经网络预测三个部分；其中，BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定BP神经网络结构，进而确定遗传算法个体长度；遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，遗传算法通过选择、交叉和变异操作找到最优适应值对应个体；BP神经网络预测用遗传算法得到最优个体对网络初始权值和阈值赋值，网络经训练后预测函数输出。