微弧氧化是一种广泛应用于各类工业领域的有效阀金属及其合金表面处理方法。然而，为获得理想的氧化膜性能，通常需要进行大量实验以确定最佳工艺参数，这使得微弧氧化过程在时间和资源上都非常消耗。本研究在硅酸盐体系电解液中，对包覆纯铝的D16AT铝合金板进行了微弧氧化过程的声发射监测。通过分析声发射信号的特征，实现了对微弧氧化过程中，尤其是初期阶段的详细划分。借助t-SNE算法，对声发射信号在不同电流密度条件下进行了分类，揭示了放电行为、信号类型与膜层形成阶段之间的对应关系。研究将有效成膜过程划分为四个主要阶段：初始阶段、弱微弧放电、稳定微弧放电和大弧放电，并进一步细化为五个子阶段，包括常规阳极氧化、弱辉光放电、弱到强辉光放电的过渡、强辉光到弱微弧的过渡以及弱微弧放电。通过AE信号的频率分布可识别这些阶段的转变点，不同的放电机制对应着四种典型的AE信号类型。此外，本研究采用多因素实验设计和回归分析方法，探讨了电流密度、氧化时间以及AE信号幅值对氧化膜形貌和性能（如膜厚δ和表面粗糙度Ra）的影响。提出了一个新的AE监测参数——从AE信号幅值达到最大值或最小值起至氧化结束的时间间隔。引入该参数显著提高了通过回归模型预测膜层性能的准确性。研究结果表明，AE技术不仅能够实现对微弧氧化过程的实时监测和阶段划分，还可作为优化氧化膜性能的重要预测工具。
 

微弧氧化,声发射,放电类型,t-SNE