微等离子体氧化技术是一种新的金属材料表面处理方法，它是将Al、Ti、Mg等有色金属及其合金材料，置于特殊的电解质溶液中，利用特殊的电源设备，使该材料表面微孔中产生等离子体放电，在热化学、电化学和等离子化学的共同作用下原位生长陶瓷氧化膜的新方法。该工艺可根据不同的需要，控制电解质溶液的成分、浓度、温度、输入电流和电压的大小以及氧化时间等参数以获得不同性能的氧化膜。本研究室已对四种体系的微等离子体氧化电解液进行了系列研究，筛选了电解质的有效成分。本研究是该系列研究之一，针对硅酸盐体系电解液的微等离子体氧化工艺进行系统研究，内容包括对电解液的基本组成物质和辅助添加剂的各组分浓度进行正交实验，确定了其组分浓度，然后在电解质成分及浓度不变的条件下，对处理过程的温度、电参数及处理时间对膜层厚度和显微硬度的影响进行了实验研究，得到了有意义的规律。同时利用所得的实验数据用自适应神经模糊推理方法建模，该方法的特点是无须预先给定公式的类型，而是直接从实验数据中获取模糊规则，并从系统输入输出的数值关系中通过“结构学习”和“参数学习”进行自适应修正，将所得的规则经过训练后获得一个反映实验数据的数学模型。利用实验数据对模型进行了检验，发现其精度在10%以内，说明本系统能描述微等离子体氧化的电参数、氧化时间与膜层厚度及显微硬度之间的关系。在同样的试验条件下，用铝合金支架铸件对模型进行中试验证，发现其精度也在10%以内，从而说明可将本模型用于工艺控制，在电解质组分及浓度一定的条件下，用控制电参数及处理时间参数来预测或控制膜层厚度及显微硬度。