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學(xué)術(shù)身份

山東大學(xué)青年未來(lái)學(xué)者

學(xué)術(shù)和社會(huì)兼職

Brain-X期刊青年編委

中國(guó)人工智能學(xué)會(huì) 青委會(huì)委員

中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì) 轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)委員會(huì)理事

中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì) 故障診斷委員會(huì)理事

山東省發(fā)改委 工業(yè)重點(diǎn)領(lǐng)域咨詢專家

山東省工信廳航空產(chǎn)業(yè)咨詢專家

濟(jì)南市市中區(qū)掛職工信局副局長(zhǎng)

濟(jì)南市市中區(qū)區(qū)委黨校兼職教授

全國(guó)互聯(lián)網(wǎng)+大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽項(xiàng)目 國(guó)賽評(píng)審專家

IEEE Transaction on Cybernetics, IEEE Transactions on Industrial Informatics, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Mechanical Systems and Signal Processing, IEEE Transactions on Signal Processing等期刊審稿人

國(guó)內(nèi)外學(xué)習(xí)和工作經(jīng)歷

2016.06在南京航空航天大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院獲航空宇航推進(jìn)理論與工程專業(yè)博士學(xué)位，課題方向?yàn)椋汉娇瞻l(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)控制與仿真，航空發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度振動(dòng)與可靠性；
2014.09-2015.10受國(guó)家公派留學(xué)基金委（CSC）資助在英國(guó)南安普頓大學(xué)（University of Southampton）航空工程系（Aerospace Engineering）及流固耦合組（Fluid Structure Interaction Group）聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生.
2016.09-2018.11在清華大學(xué)機(jī)械工程系任助理研究員（Research Assistant），博士后師從褚福磊教授.

2018.11至2023.08在山東大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院任副研究員（Associate Researcher）

2023.09至今在山東大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院任副教授（Associate Professor）

主講課程

本科生：人工智能；企業(yè)實(shí)踐（山東省一流課程）

研究領(lǐng)域

人工智能算法與生物/機(jī)械信號(hào)處理算法
機(jī)電裝備故障診斷/剩余壽命預(yù)測(cè)/預(yù)測(cè)性維護(hù)（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）

增/等/減材智能制造（工業(yè)4.0）

腦機(jī)接口/醫(yī)工交叉/移動(dòng)協(xié)作共融機(jī)器人

旋轉(zhuǎn)機(jī)械動(dòng)力學(xué)與先進(jìn)控制算法

承擔(dān)科研項(xiàng)目情況

1.國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(51705275), 變轉(zhuǎn)速下旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障狀態(tài)的稀疏表示與深度學(xué)習(xí)診斷方法研究，2018.01-2019.12，22萬(wàn)元，主持；

2.國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51335006), 大型風(fēng)電裝備故障機(jī)理分析與診斷，2014.01-2018.12，320萬(wàn)元，參與（負(fù)責(zé)人：清華大學(xué)褚福磊教授，西安交通大學(xué)陳雪峰教授）;

3.國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(11872222), 高速動(dòng)載角接觸滾動(dòng)軸承打滑機(jī)理研究，2019.01-2022.12，63萬(wàn)元，參與（負(fù)責(zé)人：清華大學(xué)韓勤鍇副研究員）;

4.基于人工智能與多模態(tài)腦影像學(xué)的意識(shí)障礙診斷預(yù)測(cè)，山東大學(xué)齊魯醫(yī)院課題，在研，主持；

5.基于受體靶標(biāo)的腫瘤與代謝病新藥創(chuàng)制，山東大學(xué)青年交叉科學(xué)創(chuàng)新群體，在研，子課題負(fù)責(zé)人（基于人工智能技術(shù)的新型藥物設(shè)計(jì)）；

6.膽管癌預(yù)防與診治的精準(zhǔn)醫(yī)療集成應(yīng)用示范體系，山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（重大科技創(chuàng)新工程），在研，子課題負(fù)責(zé)人；

7.智能網(wǎng)聯(lián)新能源車輛關(guān)鍵技術(shù)研究，企業(yè)課題，在研，主持；

8.航空發(fā)動(dòng)機(jī)雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)機(jī)理及建模求解理論與方法，山東大學(xué)基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目，主持；

9.水基潤(rùn)滑材料與界面摩擦調(diào)控，山東省優(yōu)秀青年基金項(xiàng)目，在研，參與；

10.柔性生產(chǎn)線制造工藝優(yōu)化與智能調(diào)度算法軟件開發(fā)，高新技術(shù)企業(yè)課題，在研，主持；

11.增等減材柔性再制造生產(chǎn)線工藝優(yōu)化與分布式綠色動(dòng)態(tài)調(diào)度算法軟件開發(fā)及測(cè)試，高新技術(shù)企業(yè)課題，在研，主持；

科技競(jìng)賽：

1.作為指導(dǎo)教師申報(bào)的全國(guó)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽項(xiàng)目“軌道車輛智能運(yùn)維數(shù)字孿生解決方案（面向軌道車輛關(guān)重件的制造-服役-再制造全生命周期智能運(yùn)維系統(tǒng)）”獲得國(guó)賽入圍獎(jiǎng)，山東省賽金獎(jiǎng)（學(xué)生負(fù)責(zé)人：楊長(zhǎng)遠(yuǎn)；指導(dǎo)教師：馬賽，萬(wàn)熠，朱洪濤，韓勤鍇（清華大學(xué)），陳提（南京航空航天大學(xué)），王興元)

2. 作為指導(dǎo)教師申報(bào)的全國(guó)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽項(xiàng)目“基于云管一體化的核電站安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)（空陸云邊協(xié)同一體化核電站安全殼及關(guān)鍵裝備健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)）”獲得山東省賽銅獎(jiǎng)（學(xué)生負(fù)責(zé)人：朱鵬；指導(dǎo)教師：馬賽，萬(wàn)熠，朱洪濤，韓勤鍇（清華大學(xué)）)

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近期主要的代表性論文、著作、專利：

1. P. Zhu, S. Ma*, Q. Han and F. Chu, Deep Contrastive Transfer Learning for Rotating Machinery Fault Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 74, pp. 1-10, 2025: 3501510. (SCI影響因子IF=5.6).

2. Yang C, Ma S*, Han Q. Robust discriminant latent variable manifold learning for rotating machinery fault diagnosis[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 126: 106996. (SCI影響因子IF=8.0).

3. Ma S*, Han Q, Chu F. Sparse representation learning for fault feature extraction and diagnosis of rotating machinery[J]. Expert Systems with Applications, 2023: 120858. (SCI影響因子IF=8.5).

4. Yang C, Ma S*, Han Q. Unified discriminant manifold learning for rotating machinery fault diagnosis[J]. Journal of Intelligent Manufacturing, 2022: 1-12. (SCI影響因子IF=8.3).

5. Wang L, Ma S*, Han Q, et al. Unified Sparse Time–Frequency Analysis: Decomposition, Transformation, and Reassignment[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(11): 7675-7685. (SCI影響因子IF=12.3).

6. Wang L, Ma S*, Han Q. Enhanced sparse low-rank representation via nonconvex regularization for rotating machinery early fault feature extraction[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2022, 27(5): 3570-3578. (SCI影響因子IF=6.4).

7. L. Wang, S. Ma* and Q. Han, Reweighted Dual Sparse Regularization and Convex Optimization for Bearing Fault Diagnosis[J] IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 70, pp. 1-9, 2021. (SCI影響因子IF=4.0)

8. Ma S, Chu F, Han Q. Deep residual learning with demodulated time-frequency features for fault diagnosis of planetary gearbox under nonstationary running conditions[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 127: 190-201. (SCI影響因子IF=5.0)

9. Ma S, Chu F. Ensemble deep learning-based fault diagnosis of rotor bearing systems[J]. Computers in Industry, 2019, 105: 143-152. (SCI影響因子IF=4.7)

10. Ma S, Li S M, Xiong Y P. Uncertainty reduced novelty detection approach applied to rotating machinery for condition monitoring[J]. Shock and Vibration, 2015, 2015. (SCI影響因子IF=1.8)

11. Ma S, Li S M, Xiong Y P. Uncertainty extraction based multi-fault diagnosis of rotating machinery[J]. Journal of Vibroengineering, 2016, 18(1). (SCI Indexed)

12. Ma S, Li S M, Liu H L, et al. Vibration source model estimation and state specificity perception of a rotor structure[J]. 2015. (SCI Indexed)

13. Han Q，Ma S, Chu F. Kernel density estimation model for wind speed probability distribution with applicability to wind energy assessment in China[J]. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2019. (SCI影響因子IF=10.5)

14.馬賽,郭海東.航空發(fā)動(dòng)機(jī)壓氣機(jī)葉片振動(dòng)特征計(jì)算平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].航空計(jì)算技術(shù),2013,43(01):113-115.

15.馬賽, 褚福磊. 風(fēng)速時(shí)間序列模擬的模型有效性驗(yàn)證及代表性風(fēng)場(chǎng)實(shí)例分析[J]. 振動(dòng)與沖擊(EI), 2019, 38(15):7.

16.楊長(zhǎng)遠(yuǎn),馬賽*,韓勤楷. 基于多核監(jiān)督流形學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[J]. 航空動(dòng)力學(xué)報(bào)(EI)，2022

聯(lián)系方式

郵箱：massana@163.com

歡迎具有數(shù)學(xué)，理論物理，力學(xué)，電子，信息，計(jì)算機(jī)，控制以及機(jī)械等學(xué)科背景的同學(xué)加入課題組^_~