联系方式
电子邮箱：qingzhang@fzu.edu.cn
通讯地址：福建省福州市福州大学城乌龙江北大道2号 福州大学机械工程及自动化学院
邮编：350108
个人简介
张青，福州大学机械工程及自动化学院副教授、硕士生导师，入选福建省2025届教育科研类引进生人才计划。主要研究方向包括工业信号统计建模、运载装备运行监测与可解释智能运维、光学相干层析信号处理与统计分析、数控机床健康保障与数据挖掘等。近年来，在Mechanical Systems and Signal Processing、IEEE Internet of Things Journal、Reliability Engineering and System Safety、IEEE Transactions on Industrial Informatics等TOP期刊发表学术论文10余篇，其中以第一作者发表5篇，获授权发明专利3项。主持州大学引进人员科研启动项目1项，深度参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目及“华中9型”数控系统研发项目等3项。担任Reliability Engineering and System Safety、Knowledge-Based Systems、IEEE Internet of Things Journal、Measurement、Neurocomputing等国际高水平期刊审稿人。
教育工作经历
2025/10-至今，福州大学，机械工程及自动化学院，副教授
2019/09-2025/09，华中科技大学，机械科学与工程学院，机械工程，博士
2023/11-2024/11，新加坡国立大学，工业系统工程与管理系，联合培养博士
2016/04-2019/06，厦门大学，王亚南经济研究院，统计学，辅修
2015/09-2019/06，厦门大学，机械设计制造及其自动化，学士（保研）
研究方向
1）工业循环平稳时序信号的参数化建模与统计分析
2）运载装备运行监测与可解释智能运维
3）光学相干层析信号处理与统计分析
4）数控机床健康保障与数据挖掘
主要科研项目
1）福州大学引进人员启动项目，循环平稳统计特性驱动的铁路货车轮对轴承状态监测方法研究（在研，主持）
2）国家重点研发计划课题，2020/10-2023/09，多源异构信息融合与运行状态动态监测（结题，主研）
3）国家数控系统工程技术研究中心，2019/09-2020/06，“华中9型”新一代智能数控系统百日攻关，数控机床主轴信号监测与健康保障（结题，主研）
4）国家自然科学基金面上项目，2022/01-2025/12，基于扩展MITC元和脉冲神经网络的板壳缺陷分析与识别方法（在研，参与，排名第二）
代表性论著
期刊论文：
[1] Qing Zhang, Xiaofei Liu, Tianqi Li, Jianqing Shi, Tan Chin-Hon, Xin Zhang, Tielin Shi, Jianping Xuan. Inference and quantification of cyclostationary impulses: a novel noise-sensitive mixed Gaussian cyclostationary model for compound fault detection. Mechanical Systems and Signal Processing, 2025, 229: 112501.（装备故障信号的循环平稳统计建模；SCI，IF=8.9，中科院一区TOP）
[2] Qing Zhang, Shaochen Li, Tan Chin-Hon, Xiaofei Liu, Jingyuan Shen, Tielin Shi, Jianping Xuan. Fault impulse inference and cyclostationary approximation: a feature-interpretable intelligent fault detection method for few-shot unsupervised domain adaptation. Reliability Engineering and System Safety, 2025, 253: 110568.（故障信号的循环平稳脉冲推断；SCI，IF=11.0，中科院一区TOP）
[3] Qing Zhang, Lv Tang, Tan Chin-Hon, Tielin Shi, Jianping Xuan, Cheng Yu-Chao. GCVIF: pioneering explainable domain-shared representation learning for fault signal detection in multiple working states simultaneously. IEEE Internet of Things Journal, 2024, 12(3): 2775-2789.（故障信号的可解释智能诊断决策；SCI，IF=10.6，中科院一区TOP）
[4] Qing Zhang, Lv Tang, Jianping Xuan, Tielin Shi, Rui Li. An uncertainty relevance metric-based domain adaptation fault diagnosis method to overcome class relevance caused confusion. Reliability Engineering and System Safety, 2023, 231: 109040.（统计度量优化下设备复合故障迁移诊断；SCI，IF=11.0，中科院一区TOP）
[5] Qing Zhang, Lv Tang, Menglin Sun, Jianping Xuan, Tielin Shi. A statistical distribution recalibration method of soft labels to improve domain adaptation for cross-location and cross-machine fault diagnosis. Measurement, 2021, 182: 109754.（统计分布重标定优化下设备故障迁移诊断；SCI，IF=5.6，中科院二区TOP）
[6] Lv Tang, Qing Zhang, Shaochen Li, Jianping Xuan, Tielin Shi. Blending-target domain adaptation for intelligent fault recognition with minimum cycle spiking encoding and adversarial attack. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 21(1): 673-682.（SCI，IF=11.7，中科院一区TOP）
[7] Lv Tang, Qing Zhang, Jianping Xuan, Tielin Shi, Rui Li. Multitarget domain adaptation with transferable hyperbolic prototypes for intelligent fault diagnosis. Knowledge-Based Systems, 2022, 257: 109952.（SCI，IF=7.6，中科院一区TOP）
[8] Zisheng Wang, Qing Zhang, Lv Tang, Tielin Shi, Jianping Xuan. Transfer reinforcement learning method with multi-label learning for compound fault recognition. Advanced Engineering Informatics, 2023, 55: 101818.（SCI，IF=9.9，中科院一区TOP）
[9] Tianao Zhang, Li Jiang, Jie Liu, Xin Zhang, Qing Zhang. A multi-scale deep feature memory and recovery network for multi-sensor fault diagnosis in the channel missing scenario. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 145: 110228.（SCI，IF=8.0，中科院一区TOP）
[10] Shaochen Li, Jianping Xuan, Qing Zhang, Zisheng Wang, Lv Tang. Open set transfer learning for bearing defect recognition based on selective momentum contrast and dual adversarial structure. Advanced Engineering Informatics, 2024, 62: 102641.（SCI，IF=9.9，中科院一区TOP）
[11] Shaochen Li, Jianping Xuan, Zisheng Wang, Qing Zhang, Lv Tang. Noisy open set adversarial domain adaptation for bearing fault diagnosis based on optimized divergence. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024, 73: 3529517.（SCI，IF=5.9，中科院二区TOP）
[12] Lv Tang, Jianping Xuan, Tielin Shi, Qing Zhang. EnvelopeNet: a robust convolutional neural network with optimal kernels for intelligent fault diagnosis of rolling bearings. Measurement, 2021, 180: 109563.（SCI，IF=5.6，中科院二区TOP）
国家发明专利：
[1] 一种面向多通道的轴承综合指标健康监测方法及系统，ZL202310420562.0.（第二发明人，授权）
[2] 一种实现离散希尔伯特变换的信号处理方法及系统，ZL202011337806.0.（第四发明人，授权）
[3] 一种时频分析方法和系统，ZL202011337810.8.（第四发明人，授权）
获奖情况
2024年获全国发明展览会奖铜奖；2024年获潍柴动力奖学金；2023年获国家建设高水平大学公派留学奖学金；2019年获福建省优秀毕业生；2018年获蔡文种奖学金等。
招生说明
课题组依托福建省太赫兹功能器件与智能传感重点实验室，拥有一流的科研实验平台和雄厚的师资力量。欢迎对工业统计、信号处理、故障诊断与深度学习等方向感兴趣的本科生和研究生加入（具有良好数理基础或相关深度学习算法经验的同学优先）。
我们是一支讲求平等交流、充满探索精神的团队。这里有严谨的科研，也有轻松的头脑风暴。既然已经看到这里，不妨写封邮件聊聊——也许，这里正是你开启新旅程的地方！
