高速往复走丝电火花线切割机床是我国自主研发的,在我国的制造领域具有极其重要的地位,已经在模具制造和精密零件加工等领域得到广泛的应用。但由于在加工过程中电极丝的振动问题,制约了机床在加工速度和表面粗糙度上的进一步提升,为此电极丝振动控制装置应运而生。本文首先介绍了高速往复走丝电火花线切割机床的研究现状以及相关理论,为后续的研究打好了基础。同时设计了一种电极丝振动控制装置,由振动检测部分和张丝部分等组成,它能够根据实际的加工情况自动地调节电极丝的松紧,减少了人为因素的干扰。利用装有这种装置的北京凝华NH系列线切割机床NH7740B进行加工实验,通过实验数据的对比,证明了该装置能够较大幅度的提升加工速度和降低工件的表面粗糙度。但对于装有电极丝振动控制的高速往复走丝电火花线切割机床而言,原有的加工参数已经不再适合,不能充分的利用该装置,为了更好地利用和普及这些性能更加优良的机床,需要找到与之相匹配的加工参数,以此来指导实际生产。为了能够找到与之相匹配的加工参数,需要进行建模与仿真,为此决定使用BP神经网络。因为BP神经网络是整个人工神经网络的核心,最精华的部分,具有很强的学习和适应能力,能够处理非线性关系的数据,找出其存在的潜在关系,此外还具有很强的容错能力。建立加工工艺预测模型和加工参数优化模型,通过BP神经网络进行加工工艺的预测以及加工参数的优化。通过优化所得的加工参数进行加工实验,在加工速度和表面粗糙度方面大有提高,证明了模型的准确性,有利于电极丝振动装置的普及和发展。