电火花铣削是一种新出现的电火花成形加工方法,但与传统的电火花成形加工方法不同,它直接使用简单形状的管状电极或棒状电极加工,省去了复杂的成型电极的制备过程,节约了时间和成本,提高了加工效率,生产加工的灵活性也大大增强。但是由于加工中使用的管状电极的截面积远远小于要加工型腔的截面积,所以在加工过程中,电极在长度方向上的损耗量十分巨大,直接影响到加工的精度,极大地制约了电火花铣削的实际应用。所以本文对旋转电极内冲液电火花铣削加工中的电极损耗补偿方法进行了研究。论文对电极损耗补偿方法的国内外研究现状进行了简介,分析了现有电极损耗补偿方法的原理及优缺点。在电极等损耗理论的基础上,通过实验和仿真的方法,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的电极损耗预测补偿方法。利用FLUENT流体仿真软件对加工间隙内的工作液流场进行了仿真研究,分析了加工间隙内的工作液流场流体的压力分布、流速分布和蚀除颗粒浓度分布情况,讨论了各种因素对工作液流场的影响情况以及对电火花铣削加工过程和电极损耗量的影响情况,并通过实验对各种因素与电极损耗量之间的影响关系进行了研究和验证。在对仿真和实验结果进行分析比较的基础上,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的电极损耗预测模型,可以根据机床采集到的放电状态信息及时的计算出电极的损耗量,并通过机床的数控系统对电极损耗进行实时补偿。分析了各种补偿方法的优缺点,在对定长补偿方法进行改进的基础上,提出了定长预测连续补偿方法,经实验验证,该方法可以有效地对电极损耗情况进行补偿,加工效果较好。