那中丽，付冬梅,2，孟金桃，裴梓博

（1.北京科技大学 a.自动化学院 b.新材料技术研究院，北京 100083；2.北京市工业波谱成像工程中心，北京 100083）

在线监测技术的发展使得获取大气环境下金属材料的腐蚀数据成为可能[1]，采用适当的数据挖掘方法对这类数据进行挖掘，能够深入研究腐蚀和大气环境之间的复杂关系，对于理解大气腐蚀机理有重要意义[2]。

大多数学者已经利用现代数据分析方法对腐蚀和大气环境的关系进行了研究。Cao[3]利用灰色关联分析法确定了影响Q235钢大气腐蚀的重要环境因素。Li[4]利用最大信息相关系数说明了相对湿度和温度对腐蚀起着主导作用，SO2、NO2、PM2.5和PM10等大气污染物也对腐蚀产生影响。Zhi[5]建立随机森林模型分析了大气环境因素对低合金钢腐蚀的影响。Shi[6]分析了大气环境因素与腐蚀速率的Pearson相关系数的结果后，提出了用腐蚀指数来描述环境因素对腐蚀的综合影响。然而，上述的分析方法都属于时域分析方法，要求被分析的数据是平稳的，但是环境数据复杂多变，并不能长时间保持其平稳性[7-8]。另外，时域分析方法虽然直观，但是无法表征出能反映数据本质特征的频率域的相互关系。小波变换是一种非平稳数据分析方法，将时域中看似复杂的数据分解为多种周期分量的叠加，进而识别出时域分析方法不能识别的数据的波动周期及其随时间的变化[9]。在小波变换基础上，提出的小波相干能够量化两个非平稳数据在时间和频率上的瞬时关联程度[10]。……