个人信息：
姓名： 朱静
性别：女
学历：博士 学位：博士研究生
专业： 动力工程及工程热物理
E-mail：1907175086@qq.com
个人简介：
从事新能源（风能）、大数据与机器学习、旋转机械故障诊断等方面的研究，熟练使用python、matlab等编程软件，熟悉各类机器学习、深度学习大模型。
教育与工作经历：
2011.09-2015.06 南京师范大学（211）能源与环境学院·（专业：动力工程及工程热物理）（学士本科）
2015.09-2017.06 东南大学（985） 能源与环境学院·（研究方向：新能源）（硕士研究生）
2017.09-2021.06 东南大学（985） 能源与环境学院·（研究方向：新能源）（博士研究生）
研究方向：
智能运维、故障诊断、深度学习、新能源
研究项目：
(1) 河南省教育厅, 科技攻关, 252102240042, 面向数据样本匮乏场景的风电传动系统跨域智能诊断系统
研发及其应用, 2025-01 至 今, 0万元, 在研, 主持
(2) 河南省科技厅, 河南省科技攻关项目, 232102240033, 基于多源信息融合的风电传动系统健康状态监
测系统研发及其应用, 2023-01 至 2024-09, 0万元, 结题, 主持
(3) 变工况下多源信息深度融合的风电传动系统运行状态评估研究 2019.1～2022.12
批准号/学科代码1：51875100/ E050302
项目来源：国家自然科学基金.面上项目
（4）谏壁电厂辅助设备智能监控平台算法研究 2019年8月-2020年8月
项目来源：国电江苏谏壁发电有限公司
(4）国华电力太仓电厂设备状态智能评估系统研发 2019年11月-2020年12月
项目来源：国华太仓发电有限公司
（5）“互联网+智慧电厂研究”科技项目 2020年4月-2020年7月
项目来源：中煤新集利辛发电有限公司
（1）深能源高邮风电场工程两张塔架形式监测及评估系统研究及应用 2018年8月-2019年5月
项目来源：深圳能源南京控股公司
代表性论文：
(1) Zhu, Jing; Li, Ou; Chen, Minghui; Xing, Lili ; Rolling bearing fault diagnosis based on
correlated channel attention-optimized convolutional neural networks, MEASUREMENT SCIENCE AND
TECHNOLOGY, 2024, 35(9) (期刊论文) ( 本人标注: 唯一第一作者 )
(2) Jing Zhu; Ou Li; Minghui Chen; Bingbing Hu; EnHui Ma ; Rolling bearing fault diagnosis
method based on adaptive signal diagnosis network and its application, Eksploatacja i
Niezawodność–Maintenance and Reliability, 2025, 27(2) (期刊论文) ( 本人标注: 唯一第一作者
)
(3) Zhu, Jing; Deng, Aidong; Li, Jing; Deng, Minqiang; Sun, Wenqing; Cheng, Qiang; Liu, Yang
; Resonance-based sparse adaptive variational mode decomposition and its application to the
feature extraction of planetary gearboxes, PLOS ONE, 2020, 15(4) (期刊论文) ( 本人标注: 唯
一第一作者 )
(4) Zhu, Jing; Deng, Aidong; Li, Jing; Deng, Minqiang; Sun, Wenqing; Cheng, Qiang; Liu, Yang
; Resonance-based sparse improved fast independent component analysis and its application to the
feature extraction of planetary gearboxes, JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY, 2020,
34(11): 4465-4474 (期刊论文) ( 本人标注: 唯一第一作者 )
(5) Zhu, Jing; Deng, Aidong; Xing, Lili; Li, Ou ; Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on
Multi-source Information Fusion, JOURNAL OF FAILURE ANALYSIS AND PREVENTION, 2024, 24(3): 1470-
1482 (期刊论文) ( 本人标注: 唯一第一作者 )
