数控折弯机是板料加工的专用设备,为实现折弯机液压油缸的同步化控制,传统的方式多为采用比例控制阀控制液压缸实现同步动作,达到液压系统同步控制的目的。为了提高现有数控折弯机的生产效率、控制精度及产品质量,将数字液压缸应用于数控折弯机的液压同步控制系统,建立数字液压缸的数学模型,进行仿真分析,仿真结果显示：将数字液压缸应用于数控折弯机的液压控制系统,可以简化控制系统,降低控制系统的复杂程度,简化控制流程,提高生产效率,提高数控折弯机的控制精度,进而提高了产品的质量。

为提高液压缸零件工时定额预测的准确性及高效性,提出一种基于加工特征参数的DE_kmeans预测模型。首先根据工时影响因素提炼出历史及待预测加工特征参数;采用改进的DE_kmeans算法对历史加工特征参数进行聚类成组;对每个聚类组分别建立BP神经网络预测模型并基于历史加工特征参数进行训练;针对待预测加工特征参数,按照标准化欧式距离最小的原则划分至特定聚类组及预测模型;用该模型对待预测零件工时进行预测。通过测试实例验证该方法的预测误差控制在10%以内,证明该方法的可行性及有效性。