【摘 要】
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面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求，为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节，提出了一种基于声发射和生成对抗网络-卷积神经网络（GAN-CNN）的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测方法。首先，搭建管道泄漏标定和数据采集实验台，利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次，采用生成对抗网络生成样本数据扩充原始数据，并利用统计特征评估样本生成质量。最后，将生成的样本数据与原始数据设置为不同
【基金项目】
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内蒙古自治区高等学校科学技术研究项目（NJZY22530）；
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面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求，为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节，提出了一种基于声发射和生成对抗网络-卷积神经网络（GAN-CNN）的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测方法。首先，搭建管道泄漏标定和数据采集实验台，利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次，采用生成对抗网络生成样本数据扩充原始数据，并利用统计特征评估样本生成质量。最后，将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集，基于卷积神经网络构建智能分类检测模型，应用于管道泄漏检测。同时，设置了新的泄漏工况，以及比较了小样本智能分类支持向量机模型的分类结果，以验证所提出方法的适用性和有效性。结果表明，基于生成对抗网络和卷积神经网络的智能分类模型能够有效识别管道法兰连接松动泄漏，验证了所提出方法的有效性。
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