高速走丝电火花线切割机床作为我国独创技术,以其高性价比在国内的市场上保有极大的份额。虽然在技术水平、机床结构和工艺效果方面都有很大的提高,但相比于低速走丝线切割机床还存在明显的差距。特别是表现在在机床对工艺效果预测和加工参数的选取上。但在高速线切割加工中,对加工工艺效果预测及加工参数自动选取设定是个难点。解决的方法是建立一个有效合理的电火花线切割加工模型。但是加工模型的建立是困难的,因为线切割加工过程复杂、加工参数变化易引起时变和系统自身的非线性等原因,所以需要寻求新的方法解决加工模型的建立问题。神经网络技术为电火花线切割加工模型的建立提供了重要途径。神经网络能够对系统的输入、输出关系进行类似人脑模拟,具有很强的非线性建模能力。结合这一特点本文将人工神经网络技术应用到电火花线切割加工的工艺效果预测和加工参数选取中。为高速走丝线切割智选系统研究提供了可靠依据。本文首先概括了国内外电火花线切割加工技术的研究现状,熟悉和总结了电火花线切割加工的工艺原理和工艺特点。并在DK7725线切割机床上进行试验,用正交试验法采集工艺数据,并将不同材料的工艺实验数据保存在不同的EXCEL工作表,这样便于后期智选系统的调用。在实验数据基础上进行工艺建模,应用逐步回归分析法、BP和RBF神经网络方法分别建立模型,并对结果进行了比较和评价。在此基础上,以BP和RBF神经网络方法分别构建了系统的工艺效果预测和加工参数优选模型。其中工艺效果预测模型针对粗糙度的预测,加工参数优选模型主要针对脉宽、脉间比、电流三个参数的选取。最终在MATLAB软件基础上开发了高速走丝线切割智选系统软件。本课题研究完成的线切割加工参数智选系统人机界面友好、操作简单易行,较好的满足了预想的功能要求。并且通过对软件的评测,检验了系统对工艺效果的预测和加工参数的选取功能,结果表明该系统运算精度较高,有利于保持高速走丝线切割机床在性价比方面的优势,在一定程度上对生产进行指导。