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翟晓东  博士/讲师

2023年9月毕业于同济大学控制科学与工程专业，人工智能学院教师。参与国家自然科学基金3项（重大项目1项、重点项目1项、面上项目1项），国家科技重大专项1项，国家重点研发计划1项，国家重大科技基础设施项目1项。近年来，在国内外学术期刊及会议上以第一作者（或导师第一）发表论文7篇，授权国家发明专利2项。主要研究方向为基于工业大数据的设备健康管理，涉及大数据处理与分析、设备状态评估、故障预测、故障诊断等。

电子邮箱：xdzhai@henu.edu.cn

教育及工作经历：

2017.09-2023.09  同济大学 控制科学与工程 博士

2023.11-                河南大学 人工智能学院

研究领域：

工业大数据处理与分析、状态评估、故障预测、故障诊断

主讲课程：

电路实验

论文：

[1] Xiaodong Zhai, Fei Qiao, Yumin Ma and Hong Lu. A novel fault diagnosis method under dynamic working conditions based on a CNN with an adaptive learning rate [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71:1-12. (SCI)

[2] 乔非, 翟晓东, 王巧玲. 面向多维特性数据的缺失值检测及填补方法对比分析[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2022.

[3] Xiaodong Zhai, Fei Qiao. A Deep Learning Model with Adaptive Learning Rate for Fault Diagnosis [C]. 2020 IEEE 9th Data Driven Control and Learning Systems Conference (DDCLS), Liuzhou, China, 20-22 November, 2020. (EI)

[4] 翟晓东,刘雨青,吴燕翔,曹守启. 水产品活体运输智能监控系统的设计, 上海海洋大学学报, 2017, 26(3):473-480.

专利：

[1] 乔非, 翟晓东. 基于深度学习的具有自适应学习率的设备故障诊断方法[P]. 中国专利授权号: CN111079926B, 授权公告日: 2023.09.26.

[2] 乔非, 张连连, 翟晓东. 一种基于工业大数据的设备健康状态评估与预测方法[P]. 中国专利授权号: CN109886430B, 授权公告日: 2023.07.07.

[3] 乔非, 翟晓东. 多部件状态融合驱动的系统级健康状态评估方法及设备[P]. 国际专利, 申请号:PCT/CN2022/134841, 2022.

[4] 乔非, 翟晓东. 一种面向多维特性数据的缺失值检测及填补方法[P]. 中国专利: CN202210841731.3, 公开日: 2022.11.01.

科研项目：

[1] 国家科技重大专项“2018-工信部两机重大专项项目子课题任务”（项目号：2017-V- 0011-0063），主要参与人

[2] 海底科学观测网国家重大科技基础设施项目，参与

[3] 国家自然科学基金重大项目课题“互联网与大数据环境下面向高端装备制造的智能工厂运营优化”（项目号：71690230/71690234），参与

[4] 国家自然科学基金重点项目课题“工业生产系统全要素融合的交互学习和协同决策”（项目号：62133011），参与

[5] 国家重点研发计划，科技创新 2030-“新一代人工智能”重大项目“复杂制造人机物的虚实融合与自适应生产调度”（项目号：2018AAA0101704），参与

[6] 国家自然科学基金面上项目课题“数据驱动的智能车间闭环调度机制”（项目号：61873191），参与