电解加工中,零件的尺寸精度取决于工艺参数的设定、维持和控制。加工间隙是核心工艺参数,它受电场、电化学和流场等因素的影响,是加工过程中各物理、化学因素的综合反映,加工间隙的变化直接影响着加工精度、加工效率、表面质量,也是设计工具阴极,选择加工参数的主要依据。在电解加工过程中,加工间隙的不稳定性造成的复制误差、重复误差及过程的不可控性,目前还未找到很好的解决方法。如何有效在线检测并控制加工间隙,是电解加工专家、学者们始终希望解决的一个关键难题。本文在国家自然科学基金、全国高等学校博士点基金和航空科学基金共同资助下,从理论和试验两方面对加工电流及电解液作用在阴极上的力信号与加工间隙之间的关系进行了广泛而深入的探索。以试验数据建立这二者与间隙之间的关系,并以此为基础,提出了新的加工间隙智能控制方法。首先从理论上分析用加工电流和电解液作用在阴极上的力信号来表示间隙的依据和可行性。创建了新的基于电容的电解加工理论模型。以流体力学的理论来分析电解加工过程,推导出力随间隙变化的规律,为后续试验研究提供了理论依据。通过一套电解加工试验以及数据采集系统,对平面、叶片型面2种零件进行加工试验。采集整个加工过程中的电流和力信号,并实测加工间隙。引进小波和小波包变换对采集的数据进行信号处理,提取其趋势项,去除噪声的影响。发现:在加工过程中随着间隙的减小,电流和力都增加,且呈现较强的非线性关系。以此试验所得关系训练神经网络,实现了电流、力与间隙的非线性映射,训练好的网络可以用来进行间隙的在线预报,并用于间隙的控制。同时还发现:在用方形毛坯加工叶片时,间隙从初始状态向平衡状态的过渡过程中,电流在靠近平衡间隙附近的变化率大,在靠近初始间隙附近变化率小,而力信号则相反。据此特点,用神经网络在小波变换的基础上对这两种信号进行信息融合,将它们变化率大的部分重新组合起来反映间隙,使之更加有利于对间隙的控制。以试验获得电流、力信号与加工间隙的关系为基础,综合运用小波变换、神经网络、模糊控制以及电解加工理论,创建了电解加工间隙智能控制模型,提出了分别基于加工电流、力信号以及全程控制的3类智能控制方法,每类控制方法又分为控制进给速度和控制加工电压2种。对这6种方法的应用前提、模型算法、控制效果进行了详细的对比分析,填补了该领域的空白。本文可实现在线检测加工间隙,提出了间隙控制的新方法,所作工作具有