钕铁硼氢粉碎工艺作为新兴稀土永磁材料的制备方法，应用极为广泛。但是氢碎过程当中，合金的粉碎状况、合金当中的氢含量等工艺参数无法通过传感器实时检测，从而限制了钕铁硼氢粉碎制备工艺过程的优化控制。如何通过工艺过程控制提升钕铁硼氢粉碎产品的质量，缩短生产周期，降低制造成本是生产企业亟待解决的问题。论文深入分析了氢碎工艺过程当中决定合金粉碎质量及造成粉碎周期延长的相关因素，针对氢粉碎过程非线性、多变量等特点，在课题小组前期工作的基础上，运用数据驱动的方法，解决检测与控制问题。论文完成的主要内容包括：1、从磁性材料制备与控制学科综合交叉的角度，分析、研究影响钕铁硼氢粉碎产品质量及生产周期的相关因素。2、在课题小组前期研究的基础上，针对钕铁硼氢粉碎过程当中合金吸氢量无法实时检测的问题，提出采用改进蚁群智能算法，综合软测量技术，优化基于支持向量机构建的回归预测模型的参数，提高模型的预测精度。3、以实验室购置的钕铁硼氢粉碎设备为基础，完成了上述模型的在线测试、优化及验证。并给出了改进蚁群智能算法-支持向量机构建的氢含量预测模型与基于PSO-SVR的氢含量预测模型的检测效果对比。4、以上述购置的钕铁硼氢粉碎实验设备为对象，完成了钕铁硼氢粉碎过程控制系统的设计（承担组态监控界面与MATLAB预测模型之间的OPC通信、设备硬件部分的数据采集及与组态监控界面的实时通信等部分功能模块的设计）、安装和调试。