電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態有不同的加工性能。檢測技術就是在加工中識別不同的脈沖狀態，特別是將異常放電狀態從正常放電狀態檢測出來，為后續的自動化控制環節提供依據，以減少和避免異常放電的產生，提高加工質量，保證生產效率。
　　
　　一、傳統電火花加工放電狀態檢測方法
　　
　　傳統的間隙放電狀態識別方法通常是基于放電間隙的電壓量，不同放電狀態的電壓波形圖是不一樣的，此外脈沖放電時存在大量的射頻發射和聲發射信號，傳統的辨識方法以此作為依據，主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
　　
　　二、基于人工智能化電火花放電狀態識別方法
　　
　　隨著計算機技術的飛速發展和人工智能理論研究的不斷深入，機器除了有高速的算術和邏輯功能外，還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學習、自然語言處理能力，其中模糊邏輯和神經網絡是實現智能化的兩個重要技術。模糊邏輯接近人的思維方式，擅長定性分析和推理，具有較強的自然語言處理能力;神經網絡可分布式存儲信息，具有很好的自組織、自學習能力。目前，人工智能技術已廣泛運用到工業的各個領域，成效顯著。這些智能技術也運用于電火花加工的放電間隙狀態識別上，取得了良好的效果。
　　
　　三、意義
　　
　　雖然國外許多廠商都己生產出微細放電加工機床，但由于這類機床可以對特種材料進行微米級加工，因而發達國家一般將其列入對我國禁運的產品。鑒于國內目前還沒有相對成熟的產品，一定程度上制約了我國在微細電火花加工工藝基礎性研究制造方面的技術發展。因此，搭建微細加工機床并開展微細加工研究非常具有現實意義。國內針對微細電火花放電狀態的研究非常少，主要通過常規電火花檢測方法來實現微細電火花放電狀態檢測，其辨識準確率不高，影響了微細電火花的穩定性和加工效率。所以急需構建微細電加工設備平臺，對深入研究微細電火花加工技術，總結目前尚不清楚的加工規律，探索微細電火花在實際生產中電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態有不同的加工性能。檢測技術就是在加工中識別不同的脈沖狀態，特別是將異常放電狀態從正常放電狀態檢測出來，為后續的自動化控制環節提供依據，以減少和避免異常放電的產生，提高加工質量，保證生產效率。
　　
　　一、傳統電火花加工放電狀態檢測方法
　　
　　傳統的間隙放電狀態識別方法通常是基于放電間隙的電壓量，不同放電狀態的電壓波形圖是不一樣的，此外脈沖放電時存在大量的射頻發射和聲發射信號，傳統的辨識方法以此作為依據，主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
　　
　　二、基于人工智能化電火花放電狀態識別方法
　　
　　隨著計算機技術的飛速發展和人工智能理論研究的不斷深入，機器除了有高速的算術和邏輯功能外，還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學習、自然語言處理能力，其中模糊邏輯和神經網絡是實現智能化的兩個重要技術。模糊邏輯接近人的思維方式，擅長定性分析和推理，具有較強的自然語言處理能力;神經網絡可分布式存儲信息，具有很好的自組織、自學習能力。目前，人工智能技術已廣泛運用到工業的各個領域，成效顯著。這些智能技術也運用于電火花加工的放電間隙狀態識別上，取得了良好的效果。
　　
　　三、意義
　　
　　雖然國外許多廠商都己生產出微細放電加工機床，但由于這類機床可以對特種材料進行微米級加工，因而發達國家一般將其列入對我國禁運的產品。鑒于國內目前還沒有相對成熟的產品，一定程度上制約了我國在微細電火花加工工藝基礎性研究制造方面的技術發展。因此，搭建微細加工機床并開展微細加工研究非常具有現實意義。國內針對微細電火花放電狀態的研究非常少，主要通過常規電火花檢測方法來實現微細電火花放電狀態檢測，其辨識準確率不高，影響了微細電火花的穩定性和加工效率。所以急需構建微細電加工設備平臺，對深入研究微細電火花加工技術，總結目前尚不清楚的加工規律，探索微細電火花在實際生產中電火花加工間隙的放電波形主要分為空載、火花放電、過渡電弧、穩定電弧和短路五種。不同的放電間隙狀態有不同的加工性能。檢測技術就是在加工中識別不同的脈沖狀態，特別是將異常放電狀態從正常放電狀態檢測出來，為后續的自動化控制環節提供依據，以減少和避免異常放電的產生，提高加工質量，保證生產效率。
　　
　　一、傳統電火花加工放電狀態檢測方法
　　
　　傳統的間隙放電狀態識別方法通常是基于放電間隙的電壓量，不同放電狀態的電壓波形圖是不一樣的，此外脈沖放電時存在大量的射頻發射和聲發射信號，傳統的辨識方法以此作為依據，主要包括幾種檢測方法:門檻電壓法、高頻分量檢測法、擊穿延時檢測法等。
　　
　　二、基于人工智能化電火花放電狀態識別方法
　　
　　隨著計算機技術的飛速發展和人工智能理論研究的不斷深入，機器除了有高速的算術和邏輯功能外，還有定性分析、模式識別、綜合判斷、自組織學習、自然語言處理能力，其中模糊邏輯和神經網絡是實現智能化的兩個重要技術。模糊邏輯接近人的思維方式，擅長定性分析和推理，具有較強的自然語言處理能力;神經網絡可分布式存儲信息，具有很好的自組織、自學習能力。目前，人工智能技術已廣泛運用到工業的各個領域，成效顯著。這些智能技術也運用于電火花加工的放電間隙狀態識別上，取得了良好的效果。
　　
　　三、意義
　　
　　雖然國外許多廠商都己生產出微細放電加工機床，但由于這類機床可以對特種材料進行微米級加工，因而發達國家一般將其列入對我國禁運的產品。鑒于國內目前還沒有相對成熟的產品，一定程度上制約了我國在微細電火花加工工藝基礎性研究制造方面的技術發展。因此，搭建微細加工機床并開展微細加工研究非常具有現實意義。國內針對微細電火花放電狀態的研究非常少，主要通過常規電火花檢測方法來實現微細電火花放電狀態檢測，其辨識準確率不高，影響了微細電火花的穩定性和加工效率。所以急需構建微細電加工設備平臺，對深入研究微細電火花加工技術，總結目前尚不清楚的加工規律，探索微細電火花在實際生產中