电火花加工间隙的放电波形主要分为空载、火花放电、过渡电弧、稳定电弧和短路五种。不同的放电间隙状态有不同的加工性能。检测技术就是在加工中识别不同的脉冲状态，特别是将异常放电状态从正常放电状态检测出来，为后续的自动化控制环节提供依据，以减少和避免异常放电的产生，提高加工质量，保证生产效率。
一、传统电火花加工放电状态检测方法
传统的间隙放电状态识别方法通常是基于放电间隙的电压量，不同放电状态的电压波形图是不一样的，此外脉冲放电时存在大量的射频发射和声发射信号，传统的辨识方法以此作为依据，主要包括以下几种检测方法:门槛电压法、高频分量检测法、击穿延时检测法等。
１．门槛电压法
这是目前对放电间隙状态进行检测普遍使用的方法，是根据放电脉冲的波形不同来区分脉冲信号。在工具、工件材料、工作液及脉冲参数确定的情况下，如果放电加工过程稳定，其间隙电压的平均值处于一个区间[Vref1，Vref2]中，Vref1，Vref2分别是放电信号所设定的门槛电压值。当间隙电压超出上限Vref2，则认为放电状态为开路状态，如小于下限电压Vref1，则放电状态为异常火花放电状态。这里异常包括过渡电弧、稳定电弧和短路三种放电状态。对各种类型脉冲数目进行逻辑电路统计，得出加工状态好坏。这种方法简单实用，但对短路脉冲或者稳定电弧放电脉冲的反应灵敏度低，而且不能从稳定电弧和短路中分离出过渡电弧，要实现过渡电弧和稳定电弧的区分，需结合其他方法。
２．高频分量检测法
高频分量检测法是利用有效放电脉冲波形中含有高频分量的特性对有效放电脉冲进行鉴别的方法。在火花放电时，间隙电压存在着强而稳定的高频分量(频率从几兆到几十兆);而电弧放电时，间隙电压的高频分量很弱，甚至不存在。因此可将间隙电压上的高频信号进行提取、放大、比较，作为区分火花放电和电弧放电的依据。当放电信号中高频分量较强时，视为正常火花放电脉冲;存在少量的高频信号时，视为不稳定的过渡电弧放电;无高频信号时，视为空载脉冲、短路脉冲或稳定电弧放电脉冲。要把空载脉冲、短路脉冲及稳定电弧放电脉冲区分出来需要峰值电压检测法的配合。高频分量检测结果受加工中干扰信号的影响严重，而且实现高通滤波的电路比较复杂。
３．击穿延时检测法
击穿延时法是根据火花放电时存在一定的击穿延时时间，而电弧放电时一般没有击穿延时时间而设计的。但它不能区分过渡电弧放电与稳定电弧放电，并且对单个脉冲内出现的放电状态转换不能有效地区分。其优点是可对单个脉冲的放电状态进行判别，且检测电路为数字电路，抗干扰性及稳定性都很好，与电火花加工机床上的计算机控制系统连接也很方便。
二、基于人工智能化电火花放电状态识别方法
随着计算机技术的飞速发展和人工智能理论研究的不断深入，机器除了有高速的算术和逻辑功能外，还有定性分析、模式识别、综合判断、自组织学习、自然语言处理能力，其中模糊逻辑和神经网络是实现智能化的两个重要技术。模糊逻辑接近人的思维方式，擅长定性分析和推理，具有较强的自然语言处理能力;神经网络可分布式存储信息，具有很好的自组织、自学习能力。目前，人工智能技术已广泛运用到工业的各个领域，成效显著。这些智能技术也运用于电火花加工的放电间隙状态识别上，取得了良好的效果。
１．基于模糊逻辑理论的间隙辨识方法
模糊逻辑擅长处理自然语言和模糊不确定的信息，它可应用于非线性、时变和无法定义的系统。由于放电加工的随机性，被测的间隙电压量不可避免地具有不确定性和模糊性，因此采用模糊逻辑来进行放电间隙状态的判别是一种可行的研究方法。放电间隙的电压和电流作为识别器的输入值，这种识别技术中的模糊规则是根据专家经验和知识编写的，模糊规则可以增加和修改，而从增强了系统的适应性。
如图1，隶属度函数可以通过试验法来确定，Y.S.Tarng等人开发的模糊脉冲识别器运用了模拟退火算法来选取优化的隶属函数，成为非常有效的机器自学习方法。通过确定的隶属度函数和模糊规则，根据间隙电压、电流信号可以迅速识别间隙的放电状态。
２．基于非线性网络的间隙状态识别技术
神经网络是高度非线性系统，它不是建立在逻辑的基础上，而是建立在样本学习的基础上，因此即使在逻辑上不能明确表达问题，也可以通过样本学习得到答案。J.K.kao等人研制运用了BP神经网络在线监测放电间隙状态。图2为脉冲类型识别的神经网络模型，由四层组成，其中两个隐含层。输入层节点两个，代表间隙电压和电流;输出层有五个，分别代表五种间隙状态。通过训练样本建立的神经网络可以分辨不同工况下的间隙放电状态。
三、研究意义
虽然国外许多知名厂商都己生产出微细放电加工专用机床，但由于这类机床可以对特种材料进行微米级加工，因而发达国家一般将其列入对我国禁运的产品。鉴于国内目前还没有相对成熟的产品，一定程度上制约了我国在微细电火花加工工艺基础性研究制造方面的技术发展。因此，搭建微细加工机床并开展微细加工研究非常具有现实意义。国内针对微细电火花放电状态的研究非常少，主要通过常规电火花检测方法来实现微细电火花放电状态检测，其辨识准确率不高，影响了微细电火花的稳定性和加工效率。所以急需构建微细电加工设备平台，对深入研究微细电火花加工技术，总结目前尚不清楚的加工规律，探索微细电火花在实际生产中的应用与规律，更好地提高微细电火花的加工质量和促进微细电火花基础研究具有重要意义。
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