基于MAGAIN的管道漏磁数据插补方法

【摘要】 随着物联网与人工智能技术的快速发展，管道漏磁检测作为无损检测领域的关键技术，在保障能源运输安全中发挥着至关重要的作用。然而在实际应用中，由于传感器故障、异常干扰等会导致数据缺失，影响检测质量。为解决这一问题，文中提出一种基于生成对抗插补网络的漏磁数据插补方法（MAGAIN）。首先将全连接层替换为卷积层，更好地捕捉数据中的局部特征，从而提高插补精度；接着引入编码器-解码器结构，增强浅层细节信息的传递，提升修复效果；此外，采用空间注意力机制增强模型对关键区域的关注，使其能更精准地恢复重要数据；最后，采用结构相似性损失函数优化数据恢复的结构一致性，进一步提高修复质量。实验结果表明，当缺失率为30%时，所提方法的RMSE和MAE分别为66.78和21.71，相较于传统插补方法，显著提高了数据恢复的精度和一致性。更多还原