电火花线切割加工的优点是通过介质能够切割形状复杂,传统切割难以加工的工件并保证较好的加工质量,是一种优秀的非传统加工方法。近年来水雾介质的应用使得线切割在多次切割领域有了很大的进步,相比于单一乳化液介质的切割加工质量要更好,同时水雾介质对环境不会造成污染,因此水雾介质的切割特性具有研究意义。通过对线切割间隙放电状态检测得到对应加工结果参数的变化趋势,在此基础上分析对应的切割特性规律,对优化加工参数从而提高加工效率、加工质量和加工机理的进一步明确起到指导作用。本文利用水雾中实际切割实验得到的间隙电信号的波形,选取代表性的波形用于分析加工过程中不同状态的电压和电流波形,总结分类出五种典型放电状态波形,并根据波形确立线切割放电状态判别的根据。对水雾中切割同液中、气中切割进行了加工机理的分析对比,提出了关于不同介质阈值设定保证检测的准确性。根据状态的分类特征,利用分类相性较好的PNN神经网络作为检测系统程序的基础,结合前期研究的实验数据的电压电流信号值进行编程学习和训练得到合格的算法。检测系统的搭建涵盖软件和硬件方面。结合实验条件和参数,匹配相应的采集元件实现电信号的采集与传输,通过LABVIEW虚拟平台设计驱动软件功能和程序实现对间隙放电状态的实时检测。加入工艺预测模块丰富了系统的功能性,设计了较优秀的系统主界面。最终使用搭建的检测系统检测不同参数因素的多次切割实验结果,实验主要进行两种精加工实验,一类是相同厚度工件的不同介质精加工切割对比实验,过实验结果研究不同介质的切割特性相似性与差异性。另一类是采用15ml/min蒸汽水雾介质切割中厚度工件单因素实验,研究精加工五个主要加工参数(脉宽、峰值电流、脉冲间隔比、偏移量和工作台空载速度)对三个加工质量评定指标(表面粗糙度、切割速度和火花率分布)影响趋势,对工艺指标提升有指导作用。