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基于小波包分解和支持向量机的石油套管缺陷智能识别

丁攀 , 吕福在 , 项占琴

钢铁研究学报

针对石油套管缺陷超声无损检测（NDT）中缺陷回波的特点，提出了一种基于小波包分解和支持向量机（SVM）的缺陷智能识别新方法。分析了Gabor、小波和小波包3种信号时频变换分解方法的特点，并进行了基于3种方法生成的特征数据可分性比较，确定了小波包分解方法效果最好。根据SVM解决分类问题的原理，采用SVM法对3种时频分解提取的缺陷信号特征数据进行识别。试验表明，基于小波包分解局部熵的特征提取结合SVM模式智能识别的组合方法，可应用于石油套管上的4种典型缺陷的识别。

关键词: 超声无损检测 , 小波包分解 , 支持向量机 , 缺陷智能识别

高纯铝在含Cl-溶液中电化学噪声的小波包子带能量特征

冯哲圣 , 陈金菊 , 卢云

中国腐蚀与防护学报

建立了基于小波包分解的电化学噪声子带能量表征方法，测 试了高纯铝在含Cl-溶液中不同条件下的电化学噪声，分析了所测电化学噪声信号的时域 特征、PSD特征及小波包分解子带能量特征.PSD分析显示：随着浸泡时间的增加，当蚀孔开 始生长后，孔核的生长期缩短，消亡期延长，而SO2-4对孔核的生长期及消亡期没 有显著影响.与PSD方法相比，子带能量特征向量可以刻画电化学噪声信号的高频“指纹”特 征，对腐蚀体系、腐蚀类型及腐蚀状态有较强的敏感性.通过对第一子带能量变化分析显示 ，SO2-4会降低高纯铝在含Cl-溶液中孔核的发生频数.

关键词: 电化学噪声 , wavelet packets decomposition , su bbands' energy , high-purity aluminum , Cl-

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