张志强，博士，讲师/硕士生导师，河南信阳人。中国自动化学会，中国人工智能学会、中国计算机学会等会员，安徽省自动化学会副秘书长。

一、教育经历

2016.09-2022.06，西安交通大学，控制科学与工程，博士

2012.09-2016.06，合肥工业大学，       自动化，         学士

二、工作经历

2026.01-至今，高端装备机械传动全国重点实验室，访问学者

2022.07-至今，合肥工业大学电气与自动化工程学院，讲师

三、主要研究方向

（1）故障诊断与智能运维 (面向风电齿轮箱、电力机车、工业机器人等)

（2）新型电力系统（分布式光伏、新型储能技术、配网优化与调度等）

四、科研项目

（1）面向匮乏保密数据的RV减速器可信诊断研究，高端装备机械传动全国重点实验室开放课题，2026.01-2027.12，主持。

（2）基于可信深度学习的海上风电齿轮箱故障智能识别研究，国家自然科学基金青年科学基金项目，2024.01-2026.12，主持。

（3）面向稀缺保密数据的工业机器人RV减速器联邦协同诊断研究，中国博士后科学基金第75批面上资助项目，2024.07-2025.12，主持。

（4）可解释深度学习方法及其在机械故障诊断中的应用研究，青年教师科研创新启动专项A项目，2023.05-2025.04，主持。

（5）多变工况下电力机车轴承复合故障智能识别方法研究，学术新人提升计划A项目，2023.04-2024.12，主持。

（6）分布式储能参与光伏台区电压调控研究，企业委托，2025.07-2025.12，主持。

（7）面向380V非自然人用户的分布式光伏一体化控制关键技术研究，企业委托，2025.06-2026.12，主持。

（8）大数据驱动下分布式光伏发电与用电负荷协同预测研究及应用，企业委托，2024.08-2025.07，主持。

（9）电动自行车充电风险监控智能插座，企业委托，2024.07-2024.12，主持。

五、代表性论文（一作/通讯）

（1）Zhiqiang Zhang, Hongji He, Lisheng Yin*, Shuiqing Xu, Qian Zhang, Zhi Li, Zhenhuan Sun. Masked Convolutional Neural Network: An Explainable Fault Diagnosis Method for Rotating Machinery [J]. IEEE Sensors Journal, 2026. (SCI 收录)

（2）Wei Sun, Song Liu, Hengfeng Zhang, Zhiqiang Zhang*, Fei Lin. Fault Classification and Localization in Distribution Networks Under Sparse Measurements Using Graph-Based Methods [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2026. (SCI收录) 

（3）Chenglong Ye, Wei Sun, Xinyu Qiu, Zhiqiang Zhang*, Yue Li, Zhen Zhang. Wavelet entropy-based adaptive compression of transient waveform data in distribution networks [J]. International Journal of Sensor Networks, 2026. (SCI收录)

（3）Liping Chen, Chuang Liu, Ant´onio M. Lopes, Zhiqiang Zhang*, YangQuan Chen. Non-Fragile Consensus Strategy for Variable Fractional-Order Multi-Agent Systems Based on Disturbance Observer [J]. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2025, 12(02): 1709-1720. (SCI收录)

（4）Zhiqiang Zhang, Hongji He, Shuiqing Xu*, Lisheng Yin, Xueping Dong. A reusable decoder network penalized by smooth group lasso and its applications to large-scale fault diagnosis of machinery [J]. Control Engineering Practice, 2024, 153: 106127. (SCI收录).

（5）Zhiqiang Zhang, Yuxiang Shen, Shuiqing Xu*. Unsupervised learning of part-based representations using sparsity optimized auto-encoder for machinery fault diagnosis [J]. Control Engineering Practice, 2024, 145: 105871. (SCI收录) 

（6）Zhiqiang Zhang, Shuiqing Xu*, Hongtian Chen. Discriminative feature learning and selection with label-induced sparse filtering for intelligent fault diagnosis of rotating machinery[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023, 196: 110338. (SCI收录)

（7）张志强, 储昭碧*, 陈立平, 杨清宇. 一种用于旋转机械故障特征提取的簇紧凑自编码器[J]. 控制与决策, 2024, 39(07): 2251-2258. (EI收录)

（8）Liping Chen, Yingjie Song, Ant´onio M. Lopes, Xinyuan Bao, Zhiqiang Zhang*, Yong Lin. Joint estimation of state of charge and state of energy of lithium-ion batteries based on optimized bidirectional gated recurrent neural network[J]. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 2024, 10(1): 1605-1616. (SCI收录)

（9）Liping Chen, Jinhui Gao, Ant´onio M. Lopes, Zhiqiang Zhang*, Zhaobi Chu, Ranchao Wu. Adaptive fractional-order genetic-particle swarm optimization Otsu algorithm for image segmentation[J]. Applied Intelligence, 2023, 53(22): 26949-26966. (SCI收录)

（10）Zhiqiang Zhang, Qingyu Yang*, Zongze Wu. Sparse filtering with adaptive basis weighting: A novel representation learning method for intelligent fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems. 2022, 52(2): 1019-1025. (SCI收录)

（11）Zhiqiang Zhang, Qingyu Yang*, Yanyang Zi, Zongze Wu. Discriminative Sparse Autoencoder for Gearbox Fault Diagnosis Towards Complex Vibration Signals[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-11. (SCI收录)

（12）Zhiqiang Zhang, Qingyu Yang*. Unsupervised feature learning with reconstruction sparse filtering for intelligent fault diagnosis of rotating machinery[J]. Applied Soft Computing, 2022, 115: 108207. (SCI收录)

（13）Zhiqiang Zhang, Qingyu Yang*, Yanyang Zi. Multi-scale and multi-pooling sparse filtering: A simple and effective representation learning method for intelligent fault diagnosis[J]. Neurocomputing, 2021, 451: 138-151. (SCI收录)

（14）张志强, 杨清宇*. 一种用于机械故障特征提取的多尺度稀疏滤波网络[J]. 控制与决策, 2022, 37(05): 1267-1278. (EI收录)

六、奖励及荣誉

（1）2025年12月，安徽省自动化学会优秀青年人才奖；

（2）2025年10月，电力科学技术进步奖一等奖（省部级，排名7/15）;

（3）2024年10月，安徽省机器人学会优秀专业青年教师奖；

（4）2024年5月，西安交通大学优秀博士学位论文奖；

（5）2023年11月，“学习宣传贯彻党的二十大精神”主题征文比赛教工组二等奖；

（6）2022年6月，陕西省优秀毕业生；

（7）2021年10月，博士研究生国家奖学金。

七、教学业绩

（1）2025年10月，指导的2023级硕士生沈宇翔获国家奖学金；

（2）2025年6月，指导省级大创1项，校级大创1项；

（3）2024年8月，指导学生获安徽省大学生创新大赛（2024）总决赛铜奖1项，第十八届iCAN大学生创新创业大赛(安徽赛区)三等奖1项；

（4）2024年11月，获电气学院青年教师教学基本功比赛获二等奖；

（5）2024年9月，指导的本科毕设获评省自动化学会优秀本科毕业论文奖。

八、招生信息

欢迎自动化、数学、机械、电气、计算机、仪器科学等相关专业背景的学生报考（招生专业：控制科学与工程、控制工程、电子信息），要求对Python或Matlab语言较熟悉，目前每年招硕士生4-5人。团队科研经费充足，为每个学生配备具有高性能显卡的台式机，劳务费按时足额发放且远超学院平均水平，鼓励学生参加各种高质量的学术会议，支持到国外知名高校交流学习和深造。

九、联系方式

Email：zhiqiangzhang@hfut.edu.cn

QQ：641087578