Con el desarrollo continuo de la tecnología de fabricación inteligente, la aplicación de sistemas de alimentación inteligente en las máquinas herramienta modernas se está volviendo cada vez más generalizada. La tecnología de gemelos digitales logra el monitoreo y la optimización de todo el ciclo de vida de un sistema físico mediante la construcción de una imagen virtual del sistema, mientras que los controladores de redes neuronales, con su poderosa capacidad de ajuste no lineal, pueden capturar y simular con precisión el comportamiento dinámico de sistemas complejos, proporcionando un sólido apoyo para el control de optimización de los sistemas de alimentación inteligente. Este artículo discute el diseño e implementación de un sistema de alimentación inteligente basado en gemelos digitales y controladores de redes neuronales. En primer lugar, este artículo establece un modelo matemático basado en la estructura tradicional de tornillo de bolas y analiza las características dinámicas y el mecanismo de funcionamiento del sistema. Posteriormente, el modelo matemático se ajusta utilizando un controlador de redes neuronales para mejorar la precisión del control y la velocidad de respuesta del sistema. Los resultados experimentales demuestran que el controlador de redes neuronales muestra una buena consistencia al ajustar modelos matemáticos tradicionales, capturando eficazmente las características no lineales del sistema y manteniendo un rendimiento de control estable bajo condiciones operativas complejas.