张靖，何玮，张涛，董杰，仝亚辉
（安徽建筑大学土木工程学院，安徽 合肥 230601）
摘要：在非线性动态特性较强的损伤检测场景中，难以从一维时间序列中高效地捕捉到信号特征.提出了一种基于无阈值递归灰度矩阵样本增强数据集的半监督学习范式，通过对多种外部激励和损伤位置的模型实测，将获得的动力信号进行相空间重构和灰度归一化处理以实现数据升维，进一步采用半监督学习范式实现数据集增强.通过质量评估和对比试验研究可知，采用生成的无阈值递归灰度矩阵样本对原训练数据集增强后，对于结构微损伤的识别精度从76.5%提升至95.1%.该方法在不同的外部激励和损伤位置情况下，表现出了优秀的损伤识别可靠度和泛化性能.
关键词：递归矩阵；生成对抗训练；深度神经网络；半监督学习；结构损伤识别
中图分类号：TU317
文献标识码：A
文章编号:1673-2103（2026）02-0053-13
收稿日期：2025-12-05
基金项目：安徽省高校自然科学研究重点项目（2024AH050241）；安徽省住房城乡建设科学技术计划项目（2023-YF016）
作者简介：张靖（2000—），男，安徽宿州人，硕士，研究方向：结构损伤检测，E-mail：18225963279@163.com.
通信作者：何玮（1987—），男，安徽安庆人，副教授，博士，研究方向：结构损伤检测、风车桥耦合振动，E-mail:hewei@ahjzu.edu.cn.
