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作者：桑瀚;朱健;胡庆龙;包瑞新;关凯及;张军;杨昊晔;
单位：辽宁石油化工大学机械工程学院;抚顺市特种设备监督检验所;中国人民解放军第六四零九工厂;
摘要：针对储罐底板超声导波检测数据集获取困难，数据质量难以保障等问题，提出一种基于W-GAN的超声导波数据增强方法，并使用ResNet验证其数据增强的性能。以损伤板材的导波检测数据为样本，包含无缺陷、针孔缺陷、裂纹缺陷和腐蚀缺陷4种类别。通过W-GAN对数据集进行增强，最终得到2 048条扩展数据，并对增强数据进行PSNR和Wilcoxon秩和检验。结果表明，由W-GAN生成的增强数据与原始数据具有较高的特征相似性和较强同分布性，原始数据和增强数据的分类准确率分别为96%,93%。测试结果表明，增强数据能够有效保留原始数据的损伤特征，在分类器中展现与原始数据相当的可识别性能。本研究可为储罐底板超声导波检测提供一种高效的数据增强手段。
关键词：储罐底板;;超声导波;;数据增强;;W-GAN;;ResNet
基金资助：辽宁省自然科学基金计划项目(2024-BS-223)
