基于CO2腐蚀形貌特征的腐蚀预测方法研究

• 作者: 孙丽丽 张旭昀 梁辉 毕凤琴 王勇 贾蕊
• 来源期刊: 化工机械
• 学科: 工学
• 关键词: 腐蚀形貌 特征提取 BP神经网络 预测方法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 数值分析
• 页码范围: 347-350,395
• 分类号: TQ050.9+6
• 字数: 2637字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-6094.2012.03.023

摘要

采用灰度数据矩阵统计、小波变换及二值化等方法对不同油管钢经CO2腐蚀后的表面形貌图像进行特征提取.采用二值特征提取算法计算出以像素点个数表示的孔蚀面积,采用像素点集合求得蚀孔数目,并用能量灰度数据矩阵统计特征值,反映孔蚀表面腐蚀形貌凹凸起伏变化的复杂特征.结合多层前馈式反向传播BP神经网络,以腐蚀形貌图像的各向异性能量参数和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立了基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,诊断结果与实验结果基本吻合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旭昀	东北石油大学机械科学与工程学院	61	170	6.0	8.0
2	王勇	东北石油大学机械科学与工程学院	85	241	7.0	10.0
3	孙丽丽	东北石油大学机械科学与工程学院	38	110	6.0	8.0
4	毕凤琴	东北石油大学机械科学与工程学院	59	182	7.0	9.0
5	贾蕊	东北石油大学机械科学与工程学院	3	10	2.0	3.0
6	梁辉	大庆油田装备制造集团	1	4	1.0	1.0