社会/学術のアルバイト:機械システムと信号処理、メカトロニクスに関する IEEE/ASME トランザクション、産業情報学に関する IEEE トランザクション、産業用エレクトロニクスに関する IEEE トランザクション他の雑誌の査読者。

教育経験:

2010.08－2014.06北京化工大学、機械電気工学部、学士号

2014.09－2017.07北京化工大学機械電気工学部修士課程

2017.08－2021.04シドニー工科大学、機械工学部、博士号

職歴:

2021.05-2023.09清華大学、生産工学部、博士研究員

2023.10-プレゼントaテキサスポーカールール、機械工学部、特別准教授

代表作:

(1) 紙

[1] Zhang, Y および Li, YF、2022 年。深層学習手法を使用したリチウムイオン電池の予後と健康管理: レビュー。再生可能および持続可能なエネルギーのレビュー、161、p112282。

[2]Zhang,Y、Li,YF、Zhang,M、および Wang,H、2024 年。リチウムイオン電池の健全性評価のためのグラスマン多様体の優不変部分空間による新しい健康指標、人工知能の工学応用、130、107698。

[3]Zhang,Y、Zhang,M、Liu,C、Feng、ZP and Xu,YC、2024。深い特徴の分位分布による不確実性を考慮したリチウムイオン電池の健全性評価モデルの信頼性向上、信頼性工学とシステム安全性、245、110002。

[4]Zhang, Y および Zhang, L、2022 年。新しい離散状態空間を使用した往復コンプレッサーのインテリジェントな故障検出。機械システムと信号処理、169、p108583。

[5]Zhang, Y および Ji, J、2020 年。モード分離畳み込み深層信念ネットワークを使用した往復コンプレッサーのインテリジェントな故障診断。 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics、26(3)、pp1668-1677。

[6]Zhang, Y、Ji, J、および Ma, B、2020 年。新しいアンサンブル経験的モード分解 - 畳み込み深層信念ネットワークを使用した往復コンプレッサーの故障診断。測定、vol156、p107619。

[7]Zhang Y, Ji, J および Ma, B、2020 年。最適化された畳み込み深層信念ネットワークを使用した往復コンプレッサーの故障診断。振動と制御のジャーナル、p1077546319900115。

[8] 馬博、張英そしてユウ・レイ, 2018. 往復コンプレッサーの位相空間LDA異常検出におけるモデルの応用。機械設計・製造、(5)、12-15 ページ。

[9]張英、馬博、張明、楊露偉そしてヤン・ジュンリン, 2015.に基づくEMDそしてPCA転がり軸受の故障信号の特徴抽出に関する研究。機械電気工学、32(10)、pp1284-1289。

（2）特許

[1]ディリクレ混合モデルに基づく回転機械の運転状態の異常検出手法。認証番号：ZL201610751063X。

[2]スマートメーターの異常検出方法およびシステム。認証番号：ZL202310790273X

[3]フローチャートの読み取り方法および装置、電子機器および記憶媒体。認証番号： ZL 2023100847750

功績と栄誉:

2017 年度海外留学基金奨学金による留学