个人简介：

张丹威，博士，讲师，硕士生导师，本人博士毕业于东北大学流程工业综合自动化全国重点实验室，导师柴天佑院士，研究领域：复杂工业过程建模、过程监控与异常监测，博士期间参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金联合基金项目以及横向课题数项，以第一作者身份以及通讯作者在IEEE汇刊以及EI期刊论文数篇，申请发明专利三项，授权两项，其中参与的西北某国企复杂工业过程状态监控项目在2023年受到中央广播电视台采访，参与的中国大学生创新创业大赛获得金奖，参与的2024年东北大学科研报国团队，获得优秀团队奖。

研究方向：复杂工业过程建模、异常工况识别、过程监控

电子邮件：zhangdanwei@nchu.edu.cn

教育经历：

[1] 2019.09-2026.01 东北大学 控制科学与工程 博士 导师: 柴天佑院士

[2] 2016.09-2019.07昆明理工大学 控制工程 硕士 导师:王晓东教授 吴建德教授 万人领军人才(中组部)

[3] 2013.09-2015.12 郑州大学 电力系统及其自动化 学士

[4] 2012.09-2015.07 郑州电力高等专科学校  电气自动化专业

工作经历：

[1] 2026-04 至今，南昌航空大学，信息工程学院，讲师

人才称号：

[1] 无

学术兼职：IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Advanced Engineering Informatics等期刊审稿专家

科研/教学奖励：

[1] 无

主持或参与的代表性科研项目：

[1] 国家自然科学基金重大项目，重大耗能设备智能系统研发与关键技术验证， 参与，结题

[2] 国家自然科学基金联合基金项目，大数据驱动的流程工业过程异常工况智能诊断与自愈控制，参与，结题

[3] 国家自然科学基金重点研发项目，流程工业端边云协同的交互式智能控制系统技术，参与，结题

[4] 国家自然科学基金重大项目，复杂环境下重大耗能设备运行工况智能识别方法，参与，结题

代表性论文（10篇以内）：

[1]  D. Zhang, W. Yu, Q. Xu and T. Chai. Spatio-Temporal Attention-Adversarial Autoencoders for Enhanced Anomaly Detection in High-Pressure Grinding Rolls[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics,2024,do10.1109/TII.2024.3514161.(SCI，中科院1区TOP，IF=11.7)

[2]  D. Zhang, H. Sun, W. Yu, Q. Xu and T. Chai. A Coattention Enhanced

Multimodal Feature Fusion With Inner Feature for Anomaly Detection[J. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,2024,doi: 10.1109/TMECH2024.3491172.(SCI，中科院1区TOP，IF=6.1

[3] D. Zhang, W. Yu, Q. Xu and T. Chai. Multi-Modal Data Fusion Approach for Real-Time Monitoring of Industrial Equipment [J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2025,doi: 10.1109TET2025.3593874.(SCI，JCR1区，IF=6.5)

[4] 李明宇，张丹威.高压辊磨运行工况识别算法研究[J].金属矿山，2022 (04):188-194.

[5] 孙洪硕,张丹威,徐泉,等.参数寻优自适应重构特征的高压辊磨机运行故障诊断[J].东北大学学报(自然科学版),2025,46(11):1-11.

[6]  Q. Xu, K. Zhang, M. Li, Y. Chu and D. Zhang.Multi-Objective Robust Optimization for Planning of Mineral Processing under Uncertainty[C]202133rd Chinese Control and Decision Conference (CCDC),2021, pp.4020-4027,doi:10.1109/CCDC52312.2021.9601660.

[7] 张丹威,王晓东,黄国勇.相关系数SVD增强随机共振的单向阀故障诊断[J].电子学报,2018,46(11):2696-2704.

代表性授权专利（10篇以内）

[1] 柴天佑，张丹威，刘强；一种矿山机械振动信号采集及工况识别的系统和方法，专利号CN202210940428.9，发明专利