随着5G技术的普及,无线通信技术将会更加深入的影响到人们的生活。天线,作为其中的关键部件,其电磁性能受到制造精度的限制,因此,利用智能制造技术对天线样件加工质量进行预测研究,实现天线加工的智能化生产对通信领域的发展具有重要意义。基于以上问题本文针对高频元件在精密铣削过程中的加工质量预测进行研究,主要内容如下:首先,基于高频元件的结构特点、材料特性以及加工特点对高频元件的加工尺寸误差进行了影响因素分析,确定了高频元件铣削方案和数据采集方案;针对高频元件的结构特点,总结为三类基本结构,分别是方孔、缝和圆孔,据此设计了实验样件,并完成了实验。其次,对实验得到的高频元件质量数据和加工数据分别进行了分析和处理;对于质量数据,分析得到在本实验中其绝对尺寸与尺寸误差相互独立的结论;对于监测信号数据,根据各基本特征的加工时间比对切削力信号进行分段,然后基于传统特征提取方式对切削力数据进行时域特征、小波包特征的提取,并基于相关性分析从中选取了39组特征,同切削参数数据一起组成预测模型样本集。然后,分别基于传统BP神经网络和深度学习网络对高频元件尺寸误差进行预测研究。其中,BP模型下三种加工特征在验证集上的F1-Score基本达到70%,表明模型具备了一定的准确性,且对三种加工特征具有相似的学习效果;基于GAF算法将时域信号转换为二维图像数据,并搭建了MLP-CNN的深度模型,结果表明模型预测精度明显提升,其中方孔、圆孔和缝特征在验证集上分别具有88.27%、84.44%、76.08%的精度。最后,基于C#开发搭建了高频元件加工过程的实时分析系统,该系统具有三种功能:基于NI DAQmx开发的数据采集功能、基于Python环境的质量预测功能以及基于MYSQL的工艺参数历史数据库,可用于高频元件的加工质量预测。