大口径KDP晶体是唯一可用作高功率激光驱动装置中Pockels盒和倍频器件的晶体，在惯性约束核聚变的新能源开发中占据重要地位。质软、易潮解、脆性高、各向异性、易开裂等一系列难加工的特点，使得大口径KDP晶体的加工成为世界级难题，而我国现有的KDP晶体加工工艺水平无法满足高功率激光系统的要求，与发达国家存在很大差距。本文针对KDP晶体单点金刚石飞刀切削加工过程中表面粗糙度和波纹度的优化与控制技术展开研究:　　(1)通过分析各实验优化设计的方法与原理，并根据以往研究成果和试验实际情况合理确定各实验因素及水平，利用二次通用回归旋转组合试验设计方法对KDP晶体单点金刚石飞刀切削加工工艺试验进行系统、全面的优化设计。基于单点金刚石飞刀切削原理，对KDP晶体进行切削加工试验。　　(2)运用非线性二次回归分析、偏最小二乘回归等方法与理论，利用DPS和SPSS软件对试验数据进行处理和分析，获得表面粗糙度和波纹度的理论预测模型。在此基础上，深入分析主轴转速、进给量、背吃刀量和刀具圆弧半径对表面粗糙度和波纹度的单因素与交互效应影响规律。基于非线性规划原理，利用lingo优化大师软件，对表面粗糙度和波纹度分别进行单目标与多目标的加工工艺方案优化。　　(3)采集不同表面波纹度状态下的声发射信号，分析得到了可用于监测加工过程中表面波纹度状态的时域和频域特征。利用MATLAB软件对声发射信号进行多辨小波分解和重构，提取各子频段的能量百分比，得到与波纹度关系密切的特征小波频段。基于神经网络技术，将能量特征向量与波纹度值作为样本，建立并训练RBF神经网络波纹度状态识别系统，实现表面波纹度状态的有效识别。