电火花加工技术在具有高强高硬度等难切削材料零件加工方面有着独特的优势,传统的电火花加工效率较低,高效电火花电弧复合铣削是近年来作者所在团队研发出的一种新型加工技术,该技术具有极高的加工效率,远高出已有电火花加工,然而其加工过程放电能量较大且放电间隙状况复杂,给其加工伺服进给速度的选择带来了极大的困难,现用的加工伺服速度选择方法主要依赖于操作人员的经验,若选择不当将会较大降低加工效率和加工质量,缺乏智能化的选择方法严重影响了该种加工技术的实际工程应用。研究了高效电火花电弧复合铣削加工间隙放电状态检测与识别方法。设计出了间隙放电电压和电流数据采集系统,该系统可高频采集电压和电流数据,并进行模数转换和传输至上位机。根据采集到的电压和电流信号,分析加工过程中放电脉冲波形的变化规律,将高效电火花电弧复合铣削加工产生的放电脉冲波形分为了开路、火花、电弧、过渡短路、短路五种状态,开发出了相应的数据分析处理软件。提出基于循环神经网络建立放电脉冲智能分类模型。探究了三种循环神经网络在饱和激活函数和非饱和激活函数作用下的分类方法。针对电火花电弧复合铣削放电脉冲波形的变化特点,在分类模型的建立过程中提出了一种新的电压和电流数据输入结构,该结构可在简化模型计算过程的同时提高模型的分类效果。综合分析不同的分类方法,确定并建立了最优的放电脉冲智能分类模型,开发完成了相应的放电脉冲智能分类软件。高效电火花电弧复合铣削加工实验研究。采集在不同的加工电流、冲液流量、加工深度、电极直径加工过程中产生的放电脉冲波形数据,利用建立完成的放电脉冲智能分类模型,研究加工参数对不同的放电脉冲在加工过程中所占比例的影响。提出了一种新的基于不同放电脉冲所占比例的加工过程评估方法,研究在特定加工参数下,加工过程评估结果随伺服进给速度的变化情况,进而确定了最优的伺服进给速度。提出建立最优伺服进给速度数据库。基于SQLite数据库编程语言设计了高效电火花电弧复合铣削最优伺服进给速度数据库,包含了320组加工参数对应的伺服速度,同时可实现数据的添加、删除、修改、查询等功能。将数据库与数控系统进行结合,在工艺规划以及数控编程的过程中可实现伺服速度的自选择,提高生产效率。提出基于设定阈值的PID伺服控制策略,进一步保证了加工过程的稳定性。