东莞理工学院机械工程学院：张良伟

发布时间：2021-11-23 编辑：考研派小莉推荐访问：

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东莞理工学院机械工程学院：张良伟正文

张良伟副教授

办公室电话 Office Phone：

E-mail：

liangwei.zhang@dgut.edu.cn

教育背景/经历　Education

2013.09-2017.01 瑞典吕勒奥工业大学博士生

工作经历　Work Experience

2017.04 至今东莞理工学院教师
2009.07-2013.06 斯凯孚（SKF）中国设备管理咨询师

科研情况　Scientific

主要研究方向有故障预测与健康管理、异常检测、机器学习、e维修等
1. 2019-2021国家自然科学基金青年基金项目：针对非线性系统的自适应核宽度异常检测方法研究，主持
2. 2018-2019广东省教育厅高等学校“创新强校工程”青年人才项目: 高维空间中基于角度的子空间异常检测，主持
3. 2018-2020 东莞理工学院博士科研启动项目：基于非监督式深度学习的旋转机械异常检测，主持

出版物　Publications

1. Zhang, L., Lin, J., Liu, B.*, Zhang Z., Yan, X., and Wei, M., 2019, A Review on Deep Learning Applications in Prognostics and Health Management, IEEE Access, 7, pp. 162415-162438. (SCI收录，JCR分区表一区期刊，期刊2018年影响因子4.098).
2. Zhang, L. *, Lin, J. and Karim, R., 2018, Adaptive Kernel Density-based Anomaly Detection for Nonlinear Systems, Knowledge-based Systems, 139, pp. 50-63. (SCI收录，JCR分区表一区期刊，期刊2018年影响因子5.101)
3. Zhang, L. *, Lin, J. and Karim, R., 2017, Sliding Window-based Fault Detection from High-dimensional Data Streams. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: System, 47(2), pp. 289-303. (SCI收录，JCR分区表一区期刊，期刊2018年影响因子7.351)
4. Zhang, L. *, Lin, J. and Karim, R., 2015. An Angle-based Subspace Anomaly Detection Approach to High dimensional Data: With an Application to Industrial Fault Detection. Reliability Engineering & System Safety, 142, pp.482-497. (SCI收录，JCR分区表一区期刊，期刊2018年影响因子4.039)

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