教育背景/經(jīng)歷　Education

2009.09-2014.06 華南理工大學(xué) 博士生（碩博連讀）
2005.09-2009.07 華僑大學(xué) 本科生

工作經(jīng)歷　Work Experience

科研情況　Scientific

主要研究方向機(jī)械故障診斷、健康監(jiān)測管理、智能制造、深度學(xué)習(xí)等
1.高能粒子環(huán)境靶體拖車系統(tǒng)貧信息狀態(tài)的深度特征強(qiáng)化表征研究（51975121），國家自然科學(xué)基金面上項目，直接經(jīng)費60萬元，2020.1-2023.12，主持；
2.基于深度置信網(wǎng)絡(luò)診斷模型構(gòu)建及在風(fēng)電齒輪傳動系統(tǒng)狀態(tài)識別的應(yīng)用研究（51605406），國家自然科學(xué)基金青年項目，2017/01-2019/12，直接經(jīng)費：20萬元，主持；
3.基于稀疏自編碼理論的風(fēng)電齒輪傳動系統(tǒng)故障診斷及其壽命預(yù)測研究（2018J01531），福建省自然科學(xué)基金（面上項目），8萬元，2018/01-2021/12，主持；
4.面向增材制造裝備精密傳動的深度遷移學(xué)習(xí)健康監(jiān)測研究（2019M652881），中國博士后科學(xué)基金，8萬元，2018/03-2020/03，主持；
5.廣東省普通高校重點領(lǐng)域?qū)ｍ棧ㄐ乱淮畔⒓夹g(shù)）（2020ZDZX3029），12.5萬元，2021/01-2022/12，主持；
6.生物大數(shù)據(jù)人體狀態(tài)智能健康管理（TDQN2019008），東莞理工學(xué)院青年團(tuán)隊項目，30萬，2019/12-2021/12，主持；
7.模具智能制造工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)成果育成團(tuán)隊（196100045017），企業(yè)項目，30萬，2019/12-2021/12，主持。

出版物　Publications

發(fā)表主要論文40多篇，SCI收錄30多篇，其中SCI中科院一區(qū)TOP期刊5篇；獲得發(fā)明專利授權(quán)3件。
1. Zhang S, Sun Z, Wang M, Long J, Bai Y, Li C. Deep Fuzzy Echo State Networks for Machinery Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Early Access, 2019, DOI: 10.1109/TFUZZ.2019.2914617.
2. Shaohui Zhang, Zhenzhong Sun, Chuan Li, Diego Cabrera, Jianyu Long, and Yun Bai. Deep hybrid state network with feature reinforcement for intelligent fault diagnosis of delta 3D printers, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Early Access, 2019, DOI: 10.1109/TII.2019.2920661.
3. Shaohui Zhang, Xiang Duan, Chuan Li, Ming Liang. Pre-classified reservoir computing for the fault diagnosis of 3D printers, Mechanical Systems and Signal Processing, Accept, 2020.
4. Guo J, Li X, Liu Z, Zhang S*, Wu J, Li C, Long J. A novel doublet extreme learning machines for Delta 3D printer fault diagnosis using attitude sensor. ISA Transactions, in press, 2020.
5. Pu Z, Li C, Zhang S*, Bai Y. Fault diagnosis for wind turbine gearboxes by using deep enhanced fusion network. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, in press, 2020.
7. Chuan Li, Shaohui Zhang*, Qing Yi, A systematic review of deep transfer learning for machinery fault diagnosis, Neurocomputing, Accept.
8. Zhang S, Sun Z, Long J, et al. Dynamic condition monitoring for 3D printers by using error fusion of multiple sparse auto-encoders, Computers in Industry, 2019, 105: 164-176.
9. Zhang S, Wang M, Yang F, Li W. Manifold Sparse Auto-Encoder for Machine Fault Diagnosis. IEEE Sensors Journal, in press, 2019.
10. J Guo, Z Lao, M Hou, C Li, S Zhang*. Mechanical Fault Time Series Prediction by using EFMSAE-LSTM Neural Network, Measurement, in press, 2020.
11. Jianyu Long, Zhenzhong Sun, Chuan Li, Ying Hong, Yun Bai, Shaohui Zhang*. A novel sparse echo auto-encoder network for data-driven fault diagnosis of delta 3D printers, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, pp: 1-10, 2019.
12. 張紹輝，李巍華，基于特征空間降噪的局部保持投影算法及其在軸承故障分類中的應(yīng)用，機(jī)械工程學(xué)報，2013，(03)：92-99.
13. 張紹輝，李巍華，可變近鄰參數(shù)的局部線性嵌入算法及其在軸承狀態(tài)識別中的應(yīng)用，機(jī)械工程學(xué)報，2013，(01)：81-87.
15. 張紹輝，基于多路稀疏自編碼的軸承狀態(tài)動態(tài)監(jiān)測，振動與沖擊，2016，35 (19): 125-131.
16. 張紹輝. 集成參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整及隱含層降噪的深層RBM算法. 自動化學(xué)報, 2017, 43(5): 855-865.
17. 張紹輝，羅潔思. 基于頻譜包絡(luò)曲線的稀疏自編碼算法及在齒輪箱故障診斷的應(yīng)用. 振動與沖擊, 2018, 4: 037.
18. 李巍華，翁勝龍，張紹輝. 一種螢火蟲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及在軸承故障診斷中的應(yīng)用，機(jī)械工程學(xué)報，2014，51(2)：1-7.
19. 李巍華，李靜，張紹輝，連續(xù)隱半馬爾科夫模型在軸承性能退化評估中的應(yīng)用，振動工程學(xué)報，2014，(04)：613-620.
20. 李巍華，戴炳雄，張紹輝，基于小波包熵和高斯混合模型的軸承性能退化評估，振動與沖擊，2013，(21)：35-40+91.
21. 李川，張紹輝, José Valente de Oliveira. 基于次優(yōu)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的3D打印機(jī)故障診斷，機(jī)械工程學(xué)報，2019.
22. 羅潔思，張紹輝，李葉妮. 多分辨奇異值分解在滾動軸承振動信號解調(diào)分析中的應(yīng)用，振動工程學(xué)報，2019，6(32)：1114-11120.

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