1、基本介绍
刘朝华，男，1983年生，湖南衡阳人，博士、教授、博士生导师、湖南省“芙蓉学者”特聘教授、湖南省“湖湘青年英才”（湖南省科技创新人才）、英国谢菲尔德大学大学访问学者、湖南科技大学学科带头人（湘江学者特聘教授）、IEEE 高级会员、中国自动化学会高级会员、中国人工智能学会智能空天专委会委员、中国人工智能学会智能自动化专委会委员。现为湖南科技大学信息与电气工程学院党委委员、湖南省新能源发电装备智能感知与主动并网工程技术研究中心主任、湖南省十大技术攻关项目“深远海超大功率直驱式永磁海上风电机组关键技术”顾问专家。以第1完成人获湖南省先进制造业科技创新人物奖、中国自动化学会自然科学二等奖、中国发明协会创新二等奖、湖南省普通高校“双带头人”标兵、中国研究生电子设计竞赛华中赛区优秀指导老师、湘潭市五四青年奖章等奖励荣誉。
刘朝华博士主要从事新能源装备智能监测与控制技术研究，提出多参数满秩辨识、深度域适应诊断和容错控制的机电系统智能监测与安全控制理论与技术。近年来，主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题、湖南省重点研发等国家省部级项目10余项及企业委托横向开发多项。研究成果以第一作者/通信作者，在IEEE 系列汇刊、《自动化学报》等权威期刊上发表SCI/EI论文60余篇，授权国家发明专利10余项，成果转化应用3项，授权软著10余项，出版著作2部，主持湖南省一流课程1门，获湖南省教学成果奖1项，获得CISC2021、MLCCIM2022等国际学术会议最佳论文奖2篇。
联系方式(Email)： zhaohua.liu@hnust.edu.cn;163liuzhaohua@163.com;zhaohualiu2009@hotmail.com.
2、研究方向
新能源装备智能监测与控制、风电人工智能、人工智能与机器学习、智能故障诊断。
3、代表性科研工作
3.1 主持的代表性科研项目
(1) 湖南省重点研发计划：云边协同下数字孪生驱动的风电机组健康预测与平台研发（2022WK2006），2022/01-2024/12，主持。
(2)国家重点研发计划:面向智能运维的风力机关键部件全域感知、信息集成与协同诊断技术（2019YFE0105300）中的“课题三”，主持。
(3) 国家自然科学基金面上项目：风电传动系统故障诊断的深度域自适应学习方法及并行处理研究（61972443），2019/09-2023/12，2020/07-2023/06，主持。
(4) 国家自然科学基金青年项目：永磁风电系统复合故障的免疫检测与深度学习诊断方法研究（61503134），2015/09-2018/12, 主持。
(5) 湖南省科技人才专项-湖湘青年英才人才项目（2018RS3095），2018/09-2021/08，主持。
(6) 湖南省自然科学基金面上项目：免疫深度网络协同演化的风电系统故障诊断及并行处理方法研究（2018JJ2134），2018/01-2020/12,主持。
(7) 湖南省自然科学基金青年项目：基于免疫智能的直驱式风力发电系统状态监测与故障诊断方法研究（14JJ3107），2014/01-2016/12, 主持。
(8)湖南省教育厅科学基金优秀青年项目：基于SCADA数据深度学习的风电机组故障诊断方法研究（15B087），2015/01-2017/12, 主持。
(9)中国博士后科学基金项目特别资助：大型风电机组传动系统故障检测的实时免疫信息系统研究（2014T70767），2014/01-2015/12, 主持。
(10)中国博士后科学基金面上项目（一等资助）：时变非线性多物理参数识别的鲁棒并行免疫智能算法研究（2013M540628），2013/01-2014/12, 主持。
(11)汽车车身先进设计制造国家重点实验室开放基金：智能汽车的网络安全新技术研究（31715010），2018/01-2020/12, 主持。
3.2 代表性科研论著
[1] Zhao-Hua Liu, Chang-Tong Wang, Hua-Liang Wei, Bing Zeng, Ming Li, Xiao-Ping Song,A wavelet-LSTM model for short-term wind power forecasting using wind farm SCADA data, Expert Systems with Applications ,247(2024)123237,2024.【中科院SCI一区】
[2] Shi-Zheng Yuan,Zhao-Hua Liu*, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Ming-Yang Lv, Xiao-Hua Li. A Variational Auto-Encoder-Based Multisource Deep Domain Adaptation Model Using Optimal Transport for Cross-Machine Fault Diagnosis of Rotating Machinery, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , 2024, 73:1-11.【中科院SCI二区】
[3] Zhao-Hua Liu, Liang Chen , Hua-Liang Wei , Fa-Ming Wu , Lei Chen , Ya-Nan Chen , A Tensor-based Domain Alignment Method for Intelligent Fault Diagnosis of Rolling Bearing in Rotating Machinery, Reliability Engineering and System Safety ，2023,230 (2023) 108968. 【中科院SCI一区】
[4] Zhao-Hua Liu, Qi Chen, Hua-Liang Wei, Ming-Yang Lv, Lei Chen,Channel-Spatial attention convolutional neural networks trained with adaptive learning rates for surface damage detection of wind turbine blades, Measurement, 2023,217(2023)113097.【中科院SCI二区】
[5] Zhong Liao, Zhaohua Liu*, Lei Chen, Mingyang Lyu,Zhengheng Wang,Dian Wang, Faming Wu, Hualiang Wei,An Integrated Observer Framework Based Mechanical Parameters Identification for Adaptive Control of Permanent Magnet Synchronous Motor, Complex System Modeling and Simulation ,2022, 2(4):354-367
[6]Zhao-Hua Liu, Liang Chen, Hua-Liang Wei,Ying Zhang,Lei Chen,Ming-Yang Lv. A Coarse-to-Fine Bilevel Adversarial Domain Adaptation Method for Fault Diagnosis of Rolling Bearings, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , 2022,vol. 71, pp. 1-14,Art no. 3527014, doi: 10.1109/TIM.2022.3214624.【中科院SCI二区】
[7]Zhao-Hua Liu,Jie Nie,Hua-Liang Wei,Lei Chen,Fa-Ming Wu,Ming-Yang Lv.Second-Order ESO-Based Current Sensor Fault-Tolerant Strategy for Sensorless Control of PMSM With B-Phase Current, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics , 2022, 27(6)：5427-5438，【中科院SCI一区】
[9]Zhao-Hua Liu, Bi-Liang Lu, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Xiao-Hua Li, Matthias Rätsch. Deep Adversarial Domain Adaptation Model for Bearing Fault Diagnosis, IEEE Transactions on Systems , Man and Cybernetics: Systems , 2021, 51(7):4217-4226. 【中科院SCI一区】
[10]Zhao-Hua Liu, Bi-Liang Lu, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Xiao-Hua Li, Chang -Tong Wang. A Stacked Auto-Encoder Based Partial Adversarial Domain Adaptation Model for Intelligent Fault Diagnosis of Rotating Machines, IEEE Transactions on Industrial Informatics , 2021,17(10): 6798-6809.【中科院SCI一区 】
[11]Zhao-Hua Liu, Lin-Bo Jiang, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Xiao-Hua Li. Optimal Transport-Based Deep Domain Adaptation Approach for Fault Diagnosis of Rotating Machine, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , 2021,70:1-12,Art no. 3508912 ,doi: 10.1109/TIM.2021.3050173.【中科院SCI二区 】
[12]Zhao-Hua Liu, Jie Nie, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Xiao-Hua Li, Hong-Qiang Zhang. A Newly Designed VSC based Current Regulator for Sensorless Control of PMSM Considering VSI Nonlinearity, IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics , 2021, 9(4):4420-4431.【中科院SCI二区 】
[13]Bi-Liang Lu, Zhao-Hua Liu*, Hua-Liang Wei, Lei Chen, Hongqiang Zhang, Xiao-Hua Li. A Deep Adversarial Learning Prognostics Model for Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearing, IEEE Transactions on Artificial Intelligence , 2021,2(4):329 - 340.【IEEE人工智能顶级】
[14]Zhao-Hua Liu, Xu-Dong Meng, Hua-Liang Wei, Liang Chen, Bi-Liang Lu, Zhen-Heng Wang, Lei Chen. A Regularized LSTM Method for Predicting Remaining Useful Life of Rolling Bearings, International Journal of Automation and Computing , 2021, 2021, 18(4):581-593.【CSCD】
[15]Changtong Wang,Zhaohua Liu*,Hualiang Wei,Lei Chen,Hongqiang Zhang.Hybrid Deep Learning Model for Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Time Series Decomposition and Gated Recurrent Unit, Complex System Modeling and Simulation, 2021,1(4):308-321.
[16]Zhao-Hua Liu, Bi-Liang Lu, Hua-Liang Wei, Xiao-Hua Li, Lei Chen. Fault Diagnosis for Electromechanical Drivetrains Using a Joint Distribution Optimal Deep Domain Adaptation Approach, IEEE Sensors Journal , 2019, 19(24):12261-12270.中【科院SCI二区】
[17]Zhao-Hua Liu, Hua-Liang Wei, Xiao-Hua Li, Kan Liu, Qing-Chang Zhong. Global Identification of Electrical and Mechanical Parameters in PMSM Drive based on Dynamic Self-Learning PSO, IEEE Transactions on Power Electronics , 2018, 33 (12):10858-10871. 【中科院SCI一区】
[18]Zhao-Hua Liu, Hua-Liang Wei, Qing-Chang Zhong, Kan Liu, Xiao-Shi Xiao, Liang-Hong Wu. Parameter Estimation for VSI-Fed PMSM based on a Dynamic PSO with Learning Strategies, IEEE Transactions on Power Electronics , 2017, 32(4): 3154-3165.中【科院SCI一区】
[19]Zhao-Hua Liu, Hua-Liang Wei, Qing-Chang Zhong, Kan Liu, Xiao-Hua Li. GPU Implementation of DPSO-RE Algorithm for Parameters Identification of Surface PMSM Considering VSI Nonlinearity, IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics , 2017, 5(3):1334-1345.【中科院SCI二区】
[20]Zhao-Hua Liu, Xiao-Hua Li, Hong-Qiang Zhang, Liang-Hong Wu, Kan Liu. An Enhanced Approach for Parameter Estimation Using Immune Dynamic Learning PSO Based on Multi-core Architecture. IEEE Systems, Man, and Cybernetics Magazine , 2016, 2(1):26-33.【SCI源刊】
[21]Zhao-Hua Liu, Xiao-Hua Li, Liang-Hong Wu, Shao-Wu Zhou, Kan Liu. GPU-Accelerated Parallel Co-evolutionary Algorithm for Parameters Identification and Temperature Monitoring in permanent magnet synchronous machines, IEEE Transactions on Industrial Informatics , 2015,11(5):1220-1230. 【中科院SCI一区】
[22]Zhao-Hua Liu, Jing Zhang, Shao-Wu Zhou, Xiao-Hua Li, Kan Liu. Coevolutionary Particle Swarm Optimization Using AIS and Its Application in Multi-parameter estimation of PMSM, IEEE Transactions on Cybernetics , 2013, 43(6): 1921-1935. 【中科院SCI一区】
[23]Changtong Wang,Zhaohua Liu*,Hualiang Wei,Lei Chen,Hongqiang Zhang.Hybrid Deep Learning Model for Short-Term Wind Speed Forecasting Based on Time Series Decomposition and Gated Recurrent Unit, Complex System Modeling and Simulation , vol.1,no.4,pp.308-321,Dec .2021.
[24]Zhong Liao,Zhaohua Liu*, Lei Chen,Mingyang Lyu,Zhengheng Wang, Dian Wang, Faming Wu, Hualiang Wei.An Integrated Observer Framework Based Mechanical Parameters Identification for Adaptive Control of Permanent Magnet Synchronous Motor, Complex System Modeling and Simulation , 2022， 2（4）：354-367.
[25]Ying Zhang,Jinchao Chen,Tao You,Yingjie Zhang,Zhaohua Liu, Chenglie Du,Energy-Aware Optimization of Connected and Automated Electric Vehicles Considering Vehicle-Traffic Nexus, IEEE Transactions on Industrial Electronics ,2024，71(1):282-293.【中科院SCI一区】
[25]刘朝华,孟旭东,陆碧良,李小花,童成意. 基于节点优化型DAG-LDM 的机组滚动轴承故障诊断方法,控制与决策,2019,34(7): 1394-1400.【中文权威】
[26]刘朝华,李小花,张红强,周少武.基于并行动态学习型免疫算法的永磁同步电机状态监测,自动化学报，2015,41(7): 1283-1294.【中文顶级】
[27]刘朝华,李小花, 周少武,刘侃. 面向永磁同步电机参数辨识的免疫完全学习型粒子群算法 ,电工技术学报, 2014,29(5):118-126.【中文顶级】
[28]刘朝华,周少武,刘侃,章兢.基于双模态自适应小波粒子群的永磁同步电机多参数辨识与温度监测方法.自动化学报,2013, 39(12):2121-2130.【中文顶级】
[29]刘朝华,混合免疫智能算法理论及应用,电子工业出版社, 24万字, 2014.
[30]刘朝华，吕明阳，陈磊，许岳兵，大数据智能分析与先进计算，中南大学出版社，37.8万字, 2022.
3.3 授权代表性国家发明专利
（1）刘朝华,陈亮,陈磊,张红强,吕明阳,李小花.云边端协同的旋转部件对抗域自适应故障诊断方法,国家发明专利授权, ZL202110147034.3 ,2024.
（2）刘朝华,廖忠,陈磊,吕明阳,李小花.基于扩展滑模观测器的永磁同步电机机械参数辨识方法,国家发明专利授权,ZL202111165630.0,2023.
（3）刘朝华,陆碧良,王畅通,陈磊,李小花,张红强.一种基于部分域对抗的滚动轴承迁移学习故障诊断方法,国家发明专利授权,ZL202010740816.3,2023.
（4）刘朝华,蒋林博,王畅通, 吴亮红, 陈磊, 张红强, 李小花.基于最优输运的传动链无监督域适应故障诊断方法,国家发明专利授权,ZL202011152085.7 ,2023.
（5）刘朝华,陆碧良,王畅通,张红强,吴亮红,陈磊,李小花.基于深度生成式对抗网络的滚动轴承剩余寿命预测方法,国家发明专利授权,ZL201911201619.8,2023.
（6）刘朝华,夏琦玮, 廖忠, 陈磊,吕明阳, 李小花.滑模观测器与电流预测的永磁同步电机控制装置及方法,国家发明专利授权, ZL202111165761.9,2023.
（7）刘朝华,夏琦玮,王畅通,陈磊,张铸,张红强,李小花.基于转矩信号模糊智能学习的PMSM退磁故障诊断方法,国家发明专利授权, ZL202010968338.1,2023.
（8）刘朝华，聂杰，陈磊，吴亮红，吕明阳，李小花，张铸.变结构电流调节器的PMSM驱动系统无传感器控制方法,国家发明专利授权，ZL202110679406.7,2022
（9）刘朝华,聂杰,陈磊,吴亮红,吕明阳,李小花,张红强.速度和电流双闭环模糊控制的PMSM无传感器控制方法,国家发明专利授权，ZL202110681046.4,2022
（10）刘朝华,陆碧良,李小花,陈超洋,吴亮红,张红强. 一种基于深度生成对抗网络的风电传动系统故障诊断方法, 国家发明专利授权,ZL201811452746.0, 2020. (已转化)
（11）刘朝华,陆碧良,李小花,孟旭东,李鑫.一种基于深度联合适配网络的风电机组轴承故障诊断方法，国家发明专利授权，ZL 201810400868.9, 2019. (已转化)
3.4、代表性奖励荣誉
（1）湖南省“芙蓉学者奖励计划”特聘教授，2023年度；
（2）湖南省先进制造业科技创新大赛创新人物奖，2023；
（3）湖南省“湖湘青年英才”（青年科技创新人才），2018；
（4）湖南省高校党支部书记“双带头人标兵”，2019；
（5）湖南省优秀硕士学位论文获得者，2012；
（6）中国自动化学会自然科学二等奖：永磁电驱动系统无传感器在线状态监测与安全控制理论方法，排名第1，2023年度；
（7）中国发明协会创新二等奖：风电传动系统智能故障诊断与安全控制关键技术及应用，排名第1，2023年度；
（8）第十八届中国研究生电子设计竞赛华中赛区优秀指导老师，2023；
（9）湘潭市青年五四奖章，2020；
（10）湘潭市高层次人才计划，2019；
（11）湖南科技大学“优秀青年教师奖”，2020;
（12）湖南科技大学科研优秀个人，2022。
4、教学研究
4.1 主持的教学研究课题
1、2023 年度湖南省普通高等学校教学改革研究项目（重点）：双碳目标下地方综合性大学自动化专业课程体系建设的改革与实践（HNJG-20230628），2023.11-2027.12,，湖南省教育厅，主持.
2、2018年湖南省普通高等学校教学改革研究项目:新工科背景下地方高校自动化专业人才培养体系研究与实践(湘教通[2018]436号-362),2019.9-2022.9，湖南省教育厅，主持.
3、湖南省高水平研究生教材项目：大数据智能分析与先进计算,2020-2022,湖南省教育厅，中南大学出版社遴选为社级优秀教材，2022，主持.
4、湖南省虚拟仿真实验教学一流课程:兆瓦级风力发电机组运行控制虚拟仿真实验，2021.9-2023.9，湖南省教育厅，主持.
5、湖南科技大学校级教学改革项目：新工科背景下自动化专业人才培养模式研究与实践（904-G31707），2017.9-2018.5，主持.
4.2 指导的代表性竞赛获奖
1、第十届中国研究生能源装备创新设计大赛，面向风机叶片损伤的轻便型智能检测装置，国家三等奖,2023;
2、第三届全国机械工业设计创新大赛（中国机械工业联合会），城市深埋电缆的故障点协同精准定位仪器，国家铜奖，2023
3、第十八届中国研究生电子设计竞赛，基于多尺度时域双波法的电缆精准定点系统，华中赛区一等奖，2023;
4、第十八届中国研究生电子设计竞赛，多角度多动作协同的运动指导轻量化系统华中赛区一等奖，2023。
5、湖南省研究生人工智能创新大赛，运载装备驾驶员行为安全预警装置，省二等奖，2021。
