电化学噪声（EN）技术适用于腐蚀现场的在线监测，通过分析EN测量信号可以进行腐蚀形式或腐蚀机制的判别。传统基于统计参量建立的模式识别体系无法有效区分不同的腐蚀机制，例如可以识别均匀腐蚀，但点蚀和钝化重叠严重，识别正确率为89.3%。课题组基于EN测量提出了一种好的模式识别系统，利用统计参量加散粒、小波、定量递归参量建立的模式识别体系明显区分了均匀腐蚀、点蚀和钝化三种腐蚀机制，正确率达99.3%。主成分分析表明：小波和定量递归参量在体系中的贡献最大。主成分降维后建立的识别体系同样可以区分上述三种腐蚀机制，但正确率下降至97.1%。应用表明：该模式识别体系在304不锈钢和Q235碳钢腐蚀体系中均可以精确判断腐蚀形式，同时可以定量表征物理变量对腐蚀机制的影响。 

基于统计参量建立的模式识别体系（a）与利用统计参量加散粒、小波、定量递归参量建立的模式识别体系（b, c, d）判别均匀腐蚀、点腐蚀及钝化三种腐蚀机制的对比