個人簡述
陳祝雲，太阳成集团tyc234cc “青年百人”高層次引進人才，副教授/碩士生導師，太阳成集团tyc234cc劉強院長智能制造團隊；華南理工大學-魯汶大學(KU Leuven)聯培博士，華南理工大學機械與汽車工程學院李巍華院長博士、博士後/副研究員，省部共建精密電子制造技術與裝備國家重點實驗室核心成員，入選廣州市科協青年托舉人才、人社部國際交流計劃派出項目(2024, 2021)。主研方向為複雜系統的智能故障診斷與預測性維護、工業人工智能/工業大模型/可解釋性人工智能、工業大數據/時序信号處理、數字孿生、工藝性能優化等。
主持國家自然科學基金面上項目、青年基金項目、廣東省/廣州市基金、企業合作等項目10餘項；作為核心成員參與國家自然科學基金聯合基金重點項目/面上項目、國家重點研發計劃課題、廣東省重點領域研發計劃、校企合作重大項目等10餘項。目前在IEEE TNNLS、IEEE TCYB、IEEE TII、MSSP、REES、機械工程學報等高水平期刊發表論文 70餘篇，含ESI高被引論文10篇，Google學術累積被引4800餘次，H-index: 28，受理/授權發明專利20餘件，連續入選2023/2024 斯坦福大學全球前2%頂尖科學家年度榜單；擔任廣東省機械工程學會設備與維修工程分會副秘書長、廣州市機電工程學會設備與維修工程分會副秘書長、中國振動工程學會故障診斷分會青年工作組成員、廣東省機械工程學會制造業信息化分會理事；擔任儀器測量領域頂刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》副編輯(Associate Editor)、《Chinese Journal of Mechanical Engineering》(機械工程學報英文版)、《Instrumentation》(儀器儀表學報英文版)、《工程科學與技術》、《機械科學與技術》、《機電工程技術》等8個期刊(首屆)青年編委、《Journal of Dynamics，Monitoring and Diagnostics》青年編委會副主任，《Measurement Science and Technology》、《Nondestructive Testing and Evaluation》、《Computers, Materials Continua》等10餘個國内外期刊的客座主編/編輯、ICSMD 2022/2023、IEEE PHM-Beijing 2024、ICEIOM 2023等國際會議的分會主席等，國際會議SIGNAL 2022-2024的技術委員會成員等；榮獲2024年中國振動工程學會科學技術一等獎、英國皇家物理學會 "Emerging Leader Award（青年領軍人獎）"、中國汽車工程學會優秀博士學位論文提名獎、多次國内外期刊/會議最佳論文、優秀論文、優秀青年編委、傑出審稿人等榮譽。
科研項目
1. 國家自然科學基金面上項目, 貧信息下機理知識輔助的核電循環水泵可解釋智能故障診斷方法研究, 執行期限: 2025.01-2028.12. (項目負責人)
2. 國家自然科學基金青年科學基金項目, 非完備數據下基于圖神經網絡的直升機傳動系統智能故障診斷方法研究, 執行期限: 2023.01-2025.12. (項目負責人)
3. 廣州市科學技術協會青年科技人才托舉工程項目，新一代人工智能驅動的高端裝備智能運維關鍵技術研究, 執行期限：2024.4-2026.3. (項目負責人)
4. 廣東省海上風電聯合基金-面上項目，海上風電機組雙彈性支撐傳動系統貧信息下的故障特征增強與可信診斷方法研究, 執行期限：2023.11-2026.10. (項目負責人)
5. 廣州市基礎與應用基礎研究專題(“續航”項目), 機理與數據聯合驅動的動力傳動系統智能故障診斷與健康評估研究, 執行期限: 2025.01-2026.12. (項目負責人)
6. 博士後國際交流計劃派出項目, 數字孿生驅動的複合齒輪系統智能診斷與預示方法, 執行期限: 2021.06-2023.09. (項目負責人)
7. 廣東省基礎與應用基礎研究基金, 基于關聯知識圖遷移網絡的直升機傳動系統智能診斷方法研究, 執行期限: 2021.10-2024.09. (項目負責人)
8. 廣州市基礎研究計劃基礎與應用基礎研究基金, 面向直升機傳動系統的深度遷移強化學習健康監測方法研究, 執行期限: 2022.04-2024.03. (項目負責人)
9. 北京信息科技大學機電系統測控北京市重點實驗室開放課題，數字孿生驅動的風電齒輪箱智能故障診斷方法研究, 執行期限：2021.09-2022.12. (項目負責人)
10. 企業合作項目，基于數字孿生的智能網聯系統測試技術開發，執行時間：2023.12-2025.12. (項目負責人)
參與項目
1. 國家自然科學基金區域創新發展聯合基金重點項目, 核電泵群運行安全與智能運維基礎理論和方法研究, 執行期限: 2024.01-2027.12, 任務二負責人/核心骨幹
2. 國家重點研發計劃項目, 大數據挖掘與知識發現的重大裝備服役性能智能預測方法, 執行期限: 2019.01-2022.12, 核心骨幹
3. 廣東省重點領域研發計劃, 工業過程大數據邊雲協同智能處理軟件平台研究及應用, 執行期限: 2020.10-2023.10, 核心骨幹
4. 國家自然科學基金面上項目, 基于深度遷移學習的機械系統智能診斷方法研究, 執行期限: 2019.01-2022.12, 核心骨幹
5. 企業合作項目, 工業級多模智能感知系統關鍵技術與邊雲協同, 來源:工業富聯股份有限公司(富士康)，執行期限:2020.01-2022.12, 核心骨幹
代表性論文與專著
[1] Lin, H., Huang, X., Chen, Z*(通訊作者)., He, G., Xi, C., & Li, W. (2024). Matching Pursuit Network: An Interpretable Sparse Time–Frequency Representation Method Toward Mechanical Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. (IF=10.20，JCR 一區)
[2] Chen, Z., Liao, Y., Li, J., Huang, R., Xu, L., Jin, G*., & Li, W*. (2023). A multi-source weighted deep transfer network for open-set fault diagnosis of rotary machinery. IEEE Transactions on Cybernetics, 53(3), 1982-1993. (IF=11.80, JCR 一區); ESI高被引論文
[3] Chen, Z., Xia, J., Li, J., Chen, J., Huang, R., Jin, G., & Li, W. (2023). Generalized open-set domain adaptation in mechanical fault diagnosis using multiple metric weighting learning network. Advanced Engineering Informatics, 57, 102033. (IF=8.8，JCR 一區); ESI高被引論文
[4] Ma, S., Leng, J., Chen, Z*(共同通訊作者)., Li, B., Li, X., Zhang, D., ... & Liu, Q*. (2024). A novel weakly supervised adversarial network for thermal error modeling of electric spindles with scarce samples. Expert Systems with Applications, 238, 122065. (IF=8.5, JCR 一區)
[5] Ma, S., Leng, J., Zheng, P., Chen, Z*(共同通訊作者)., Li, B., Li, W., ... Liu, Q*, & Chen, X. (2024). A digital twin-assisted deep transfer learning method towards intelligent thermal error modeling of electric spindles. Journal of Intelligent Manufacturing, 1-30. (IF=8.3, JCR 一區)
[6] Qin, W., Pan, J., Ge, P., Liu, F., & Chen, Z*(通訊作者). (2024). Dynamic characteristics modeling and optimization for hydraulic engine mounts based on deep neural network coupled with genetic algorithm. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 130, 107683. (IF = 8.0，JCR 一區)
[7] Chen, Z., Gryllias, K., & Li, W*. (2020). Intelligent fault diagnosis for rotary machinery using transferable convolutional neural network. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(1), 339-349. (IF=12.30, JCR 一區); ESI高被引論文
[8] Chen, Z., Mauricio, A., Li, W., & Gryllias, K. (2020). A deep learning method for bearing fault diagnosis based on cyclic spectral coherence and convolutional neural networks. Mechanical Systems and Signal Processing, 140, 106683. (IF=8.40, JCR 一區); ESI高被引論文
[9] Chen, Z., He, G., Li, J., Liao, Y., Gryllias, K., & Li, W. (2020). Domain adversarial transfer network for cross-domain fault diagnosis of rotary machinery. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 69(11), 8702-8712. (IF=5.60, JCR 一區); ESI高被引論文
[10] Chen, Z., Gryllias, K., & Li, W. (2019). Mechanical fault diagnosis using convolutional neural networks and extreme learning machine. Mechanical systems and signal processing, 133, 106272. (IF=8.40, JCR 一區); ESI高被引論文
代表性發明專利
1. 陳祝雲, 李巍華, 楊萬勝, 夏景演, 王汝艮. 一種基于深度對抗遷移網絡的廣義開放集故障診斷方法. 發明專利, 授權号: ZL 202111470692.2
2. 陳祝雲, 李巍華, 夏景演, 何琛, 王汝艮, 楊萬勝. 一種基于多源信息深度融合的旋轉機械故障自動識别方法. 發明專利, 授權号: ZL 202111470717.9
3. 陳祝雲, 李巍華, 王汝艮, 夏景演, 何琛. 基于深度對抗卷積神經網絡的旋轉機械新故障診斷方法. 發明專利, 授權号: ZL202111470695.6
4. 李巍華, 陳祝雲. 基于多傳感器數據融合遷移網絡的機械故障診斷方法. 發明專利, 授權号: ZL 202010928119.0
5. 李巍華, 陳祝雲. 基于遷移卷積神經網絡的機械故障診斷方法、設備及介質. 發明專利, 授權号: ZL 201910142412.1
6. 劉強, 馬帥, 陳祝雲, 嚴都喜, 冷傑武, 張定, 趙榮麗, 一種基于遷移成分回歸的生産線與裝備的預測方法，發明專利, 授權号: ZL202211513604.7
7. 劉強, 馬帥, 陳祝雲, 冷傑武, 張定, 嚴都喜, 趙榮麗，基于聯合分布自适應的機床熱誤差預測方法與系統，發明專利, 授權号: ZL 202310189184.X
8. 劉強, 馬帥，陳祝雲, 冷傑武, 張定, 趙榮麗, 一種高速電主軸小樣本熱誤差建模的弱監督域對抗網絡，發明專利, 授權号: ZL202311087693.8
9. 李巍華, 王汝艮, 陳祝雲. 一種基于雙向注意力生成對抗網絡的故障診斷方法及應用. 發明專利, 授權号: ZL 202210620387.5
10. 李巍華, 梁靖康, 陳祝雲, 廖奕校, 陳浚彬. 一種旋轉機械故障診斷方法、系統、裝置及存儲介質. 發明專利, 授權号: ZL 202210620387.5
學生招聘
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代表性學生
2022級馬帥博士-太阳成集团tyc234cc(與劉強院長聯合培養)
• 3 年以一作發表一區/TOP SCI頂刊論文7篇；中文領軍期刊《機械工程學報》1篇
• 2024年博士研究生國家獎學金學院評選排名第一
• 2024年太阳成集团tyc234cc研究生“十大攀撐學子”位列第一
• 2024年太阳成集团tyc234cc“研究生拔尖創新人才培育計劃”期滿考核通過
• 2024年全省教育大會太阳成集团tyc234cc碩博士唯一代表
講授課程
人工智能(本科)、機器視覺（本科）、Matlab基礎及應用(本科)等
聯系方式
辦公地點：太阳成集团tyc234cc大學城工學2号館309室
通訊地址：廣州市番禺區廣州大學城外環西路100号
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