1.一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，所述s1中多维度数据采集通过分布式多传感器网络，采集来自多个维度的加工数据，所述多维度数据来自多个布置于加工设备各个关键部位的传感器，以捕获环境和设备的各种状态信息，每个传感器能够实时反馈不同的状态变量，所述多维度数据包括设备运行参数、工件状态数据、环境变量和历史加工数据。
3.根据权利要求2所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，所述分布式多传感器网络，每个传感器节点实时收集数据并执行初步的降噪和过滤操作，去除数据中的随机误差和干扰信号，保证数据的准确性；每个传感器根据时间周期采集数据，将数据整合为时序序列，其中，，表示由第个传感器采集的数据值，即第个维度的采集数据；是维度总数；
4.根据权利要求3所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，经过非线性映射处理的数据不直接用于控制决策，而是进行自适应动态调控，映射后的特征向量通过时间演化网络进行处理，以预测未来加工状态，并进行多次自适应的迭代调整；通过对映射后特征向量的时间序列分析，确定智能控制加工系统未来一段时间内的状态变化；时间演化的公式为：
5.根据权利要求4所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，在预测未来状态的基础上，使用非线性反馈网络来动态调整加工参数，结合当前状态预测和历史数据，通过递归反馈控制来优化加工参数。
6.根据权利要求5所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，控制决策的递归反馈公式为：
7.根据权利要求1所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，为保证智能控制加工系统的全局最优性，引入了一个全局优化与多重反馈机制，通过对多个时间节点上的运行状态进行全局评估和调整，动态更新各个层次的权重和反馈路径，确保加工过程中的每个阶段都能够得到优化的控制策略。
8.根据权利要求7所述的一种智能控制加工系统数据处理方法，其特征在于，所述全局优化与多重反馈机制具体的递归调整公式为：，其中，表示全局优化的结果，即在多个时间节点上对控制参数进行全局评估后的反馈调整，为不同时间节点上的控制参数，表示第个时间节点；表示全局优化的时间节点数量；为时间衰减系数，控制全局优化过程中历史数据对当前反馈路径的影响程度，为全局优化的系数，控制全局反馈调整的强度，为时刻的特征向量；是状态累积的整个时间范围；