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A Conditional Variational Autoencoder Algorithm for reconstructing defect data of Magnetic Flux Leakage 32

A Conditional Variational Autoencoder Algorithm for Reconstr...

引用

32nd Chinese Control And Decision Conference (CCDC)

作者： Lu, Senxiang Wu, Jing Zhang, Jianan Northeastern Univ Sch Informat Sci & Engn Shenyang 110004 Peoples R China Liaoning Prov Inst Measurement Shenyang 110004 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781728158556

Magnetic flux leakage (MFL) testing is widely used in pipeline nondestructive testing. The acquisition quality of MFL signal is an important prerequisite for the accuracy of pipeline detection and evaluation. However, data loss often occurs in the process of detection, due to the interference of external environmental factors. Therefore, it is important to reconstruct the missing data. This paper analyzes four types of MFL data loss, and presents a conditional variational autoencoder algorithm to reconstruct defect data of MFL for these types of loss. The algorithm effectiveness is tested by comparing with traditional variational autoencoder method. The results demonstrate that the proposed method can improve the accuracy of reconstructing defect data loss.

关键词： Magnetic Flux Leakage data Loss Conditional Variational Autoencoder defect data reconstructing

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A Conditional Variational Autoencoder Algorithm for reconstructing defect data of Magnetic Flux Leakage

A Conditional Variational Autoencoder Algorithm for Reconstr...

引用

第32届中国控制与决策会议

作者： Senxiang Lu Jing Wu Jianan Zhang School of Information Science and Engineering Northeastern University Liaoning Provincial Institute of Measurement

Magnetic flux leakage（MFL） testing is widely used in pipeline nondestructive *** acquisition quality of MFL signal is an important prerequisite for the accuracy of pipeline detection and ***,data loss often occurs in the process of detection,due to the interference of external environmental ***,it is important to reconstruct the missing *** paper analyzes four types of MFL data loss,and presents a conditional variational autoencoder algorithm to reconstruct defect data of MFL for these types of *** algorithm effectiveness is tested by comparing with traditional variational autoencoder *** results demonstrate that the proposed method can improve the accuracy of reconstructing defect data loss.

关键词： Magnetic Flux Leakage data Loss Conditional Variational Autoencoder defect data reconstructing

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