张良伟
副教授，硕士生导师，现为工业工程系主任
中国系统工程学会系统可靠性工程专业委员会委员、中国振动工程学会动态测试专业委员会委员
美国项目管理协会认证项目管理专家（Project Management Professional, PMP）
办公地点：松山湖校区12B401-1
邮箱：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
工作经历 Work Experience：
2017.04 -至今，天博线上，教师
2018.07-2019.12，瑞典吕勒奥工业大学, 土木、环境与自然资源工程学院运营与维修工程系, 兼职讲师
2009.07-2013.06，瑞典斯凯孚（SKF中国），系统可靠性设备资产管理部，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. 2022.10-2025.09，广东省基础与应用基础研究基金（区域联合基金-地区培育项目），苛刻工况下散裂中子源中子斩波器的状态监测研究，在研，主持；
2. 2019.01-2021.12，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，已结题，主持；
3. 2018.01-2019.12，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，已结题，主持；
4. 2018.10-2020.09，天博线上博士科研启动项目，基于非监督式深度学习的旋转机械异常检测，已结题，主持；
5. 2020.01-2023.12，国家自然科学基金面上项目，高能粒子环境靶体拖车系统贫信息状态的深度特征强化网络表征研究,，在研，参与；
6. 2019.07-2022.06，广东省教育厅自然科学研究项目，智能制造预测健康管理创新团队，已结题，参与；
7. 2019.01-2021.12，国家自然科学基金青年基金项目，基于生产不确定性概率预测的车间多尺度实时鲁棒调度方法研究，已结题，参与；
8. 2019.01-2021.12，国家自然科学基金青年基金项目，多源迁移学习的贝叶斯网络预测方法与应用研究，已结题，参与；
9. 2018.05-2021.04，广东省自然科学基金项目，大数据驱动的风力机剩余寿命预测与视情维修调度研究，已结题，参与；
10. 2006-2010，国防“十一五”计划课题，“XXX快速响应制造”，已结题，参与。
论文（第一/通讯作者）：
1、Zhang, L., Fan, Q.*, Lin, J., Zhang, Z., Yan, X., & Li, C. (2023). A nearly end-to-end deep learning approach to fault diagnosis of wind turbine gearboxes under nonstationary conditions. Engineering applications of artificial intelligence, 119, 105735. (SCI收录，影响因子7.802)
2、Zhang, L., Zhang, J., Peng, Y., & Lin, J.* (2022). Intra-Domain Transfer Learning for Fault Diagnosis with Small Samples. Applied Sciences, 12(14), 7032. (SCI收录，影响因子2.838)
3、Shao, H., Lin, J., Zhang, L*., Galar, D., & Kumar, U. (2021). A novel approach of multisensory fusion to collaborative fault diagnosis in maintenance. Information Fusion, 74, 65-76. (SCI收录，影响因子17.564)
4、Zhang, L., Lin, J*., Shao, H., Zhang, Z., Yan, X., & Long, J. (2021). End-to-end unsupervised fault detection using a flow-based model. Reliability Engineering & System Safety, 215, 107805. (SCI收录，影响因子7.247)
5、Long, J., Mou, J., Zhang, L.*, Zhang, S., & Li, C. (2021). Attitude data-based deep hybrid learning architecture for intelligent fault diagnosis of multi-joint industrial robots. Journal of manufacturing systems, 61, 736-745. (SCI收录，影响因子8.633)
6、Zhang, L., Lin, J., Liu, B*., Zhang, Z., Yan, X., & Wei, M. (2019). A review on deep learning applications in prognostics and health management. IEEE Access, 7, 162415-162438. (SCI收录，影响因子3.367).
7、Liu, B., Lin, J., Zhang, L.*, & Kumar, U. (2019). A dynamic prescriptive maintenance model considering system aging and degradation. IEEE Access, 7, 94931-94943. (SCI收录，影响因子3.367).
8、Zhang, L.*, Lin, J., & Karim, R. (2018). Adaptive kernel density-based anomaly detection for nonlinear systems. Knowledge-Based Systems, 139, 50-63. (SCI收录，影响因子8.038)
9、Zhang, L.*, Lin, J., & Karim, R. (2017). Sliding window-based fault detection from high-dimensional data streams. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 47(2), 289-303. (SCI收录，影响因子13.451)
10、Zhang, L.*, Lin, J., & 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, 482-497. (SCI收录，影响因子7.247)
获奖情况：
2018-2019学年天博线上，优秀教师
2018年度天博线上青年教师教学技能竞赛，一等奖
2017-2018学年天博线上教师教学技能竞赛，二等奖
所授课程包括：《应用统计学》、《机器学习及其工业应用》、《生产计划与控制》、《精益生产》、《设备维修与管理》、《工业工程专业英语》，多次学生评教位于学院前3名。
