刘朝华，男，1983年4月出生，工学博士、教授、博士生导师、IEEE 高级会员（Senior member），现为湖南科技大学信息与电气工程学院党委委员、自动化系主任。2012年6月在湖南大学控制科学与工程专业获得博士学位进入湖南科技大学担任讲师，2015年国家公派去英国谢菲尔德大学大学做访问学者1年，2016年12月晋升副教授，2021年12月晋升教授。入选湖南省“湖湘青年英才”（青年科技创新人才）、湖南省高校“双带头人”标兵、湘潭市五四青年奖章获得者、湖南科技大学高层次人才。湖南省虚拟仿真实验教学一流课程负责人，湖南省高水平研究生教材负责人。

主要从事新能源装备智能控制与系统安全领域研究，实现了从“优化控制-智能诊断-故障容错”闭环的研究思路与体系。近年来，主持承担国家重点研发计划、国家科技支撑计划、国家自然科学基金、中国博士后特别资助、湖湘青年英才人才专项、湖南省重点研发计划、湖南省自然科学基金等国家省部级项目10多项及多项企业委托项目。出版学术专著1部、研究生教材1部，以第一作者/通信作者在IEEE Transactions/Journal/Magazine、《自动化学报》等权威期刊上发表SCI/EI论文50余篇，申请国家发明专利10余项（发达国家国际专利2项），授权国家发明专利3项、软件著作权10余项，成果转化国家发明专利2项，与英国、美国、德国、挪威等著名研究机构及国内高技术公司建立了稳定的研究合作关系。

研究成果得到数十余位中国工程院士、英国皇家工程院士、加拿大两院院士、丹麦科学院院士和IEEE/ASME Fellow等知名科学家的正面评价和借鉴应用（“attractive、the best experiences、popularly developed、new achievements、achieved good results”）。研发相关技术正在中车风电、哈电风能、金风科技等大型企业转化应用。担任《Signals》、《ASP Transactions on Computer》等期刊客座编辑/副主编，兼任中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员，湖南省系统仿真学会副秘书长，湖南省仪器仪表学会常务理事等。同时担任国家自然科学基金评审专家、多个省市科技项目评审专家、吴文俊人工智能奖励评审专家及IEEE TII、IEEE Tcyb、IEEE TNNLS、IEEE TIM、IEEE TSMC-S、IEEE TIE、IEEE TEC、IEEE TPEL、IEEE TEVC、IET、ASME、Elsiver、《计算机学报》、《电子学报》、《控制理论与应用》等 30余个领域内国际国内顶级期刊稿件评审人。

联系方式(Email)：

zhaohua.liu@hnust.edu.cn;163liuzhaohua@163.com;zhaohualiu2009@hotmail.com.

一、研究领域

风电装备智能控制与系统安全、人工智能与信息处理、 故障诊断与容错控制。

二、代表性科研工作

2.1 主持的代表性科研项目

Ø 纵向项目

(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，在研，主持。

(2)国家重点研发计划项目: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”（负责人），2020/07-2023/06，在研。

(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），2020/01-2023/12，在研，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），2016/01-2018/12,结题，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，，结题，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, 结题，主持。

(7) 湖南省自然科学基金项目：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, 结题，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, 结题，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, 结题，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, 结题，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, 结题，主持。

Ø 横向项目/成果转化

(1) 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，发明专利转化，2021，主持。

(2) 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，发明专利转化,2021，主持.

(3) 基于工业互联网的矿山装备智能运维体系架构研发，企业委托开发,2021/06-2024/06，主持.

2.2代表性科研论著

[1] Zhao-HuaLiu,JieNie,Hua-LiangWei,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, doi: 10.1109/TMECH.2022.3182134

[2] Zhao-Hua Liu,Jie Nie,Hua-Liang Wei,Lei Chen,Xiao-Hua Li,Ming-Yang Lv.Switched PI Control Based MRAS for Sensorless Control of PMSM Drives Using Fuzzy-Logic-Controller, IEEE Open Journal of Power Electronics,2022，3:368-381.

[3] 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.

[4] 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.

[5] 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.

[6] 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，Art no. 3508912:1-12.

[7] 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.

[8] 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.

[9]Zhao-Hua Liu, Xu-Dong Meng, Hua-Liang Wei,Liang Chen, Bi-Liang Lu. A Regularized LSTM Method for Predicting Remaining Useful Life of Rolling Bearings. International Journal of Automation and Computing, 2021, 2021,18(4):581-593.

[10]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.

[11]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.

[12]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.

[13]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.

[14]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.

[15]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.

[16]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.

[17]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.

[18]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.

[19]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.

[20]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[J].自动化学报，2013,39(12):2121-2130.

[21]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.

2.3 授权的代表性发明专利

（1）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,专利号 ZL201811452746.0, 2020. (已转化)

（2）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，专利号 ZL 201810400868.9, 2019. (已转化)

（3）张红强，何昕杰，吴亮红，周少武，刘朝华，陈磊，周游.一种三维群无人机并行多目标搜索协同作业方法,国家发明专利授权，专利号:ZL202010363535.0，2022.

2.4、代表性奖励荣誉

(1)刘朝华，湖南省“湖湘青年英才”支持计划（青年科技创新人才）湖南省委组织部、湖南省科技厅等5部门，2018；

(2)刘朝华，湖南省高校党支部书记“双带头人标兵”，湖南省委教育工委，2019；

(3)刘朝华，湖南省优秀硕士学位论文获得者，湖南省学位办、湖南省教育厅，2012；

(4)刘朝华，湘潭市青年五四奖章、湘潭市团委、湘潭市青年联合会，2020;

(5)刘朝华，湘潭市高层次人才计划，湘潭市委人才领导小组，2019；

(6)刘朝华，湖南科技大学“十佳思政教育工作者”，湖南科技大学，2020；

(7)刘朝华，湖南科技大学“优秀共产党员称号”，湖南科技大学，2018、2020；

(8)刘朝华，湖南科技大学“优秀青年教师奖”，湖南科技大学，2020。

三、教学研究

Ø 主持的教学研究课题

1、刘朝华,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.

2、刘朝华,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,出版中（2022）.

3、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（湘教通【2021】218号）,2021.9-2023.9,湖南省教育厅.

4、刘朝华，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.

Ø 发表的教学研究论文

[1] 刘朝华,李小花,陈磊,潘昌忠,张红强.面向新工科的地方高校智能自动化技术人才培养模式探索[J].当代教育理论与实践,2021,13(03):68-72.

[2] 刘朝华,李小花,张红强,陈超洋.新工科背景下地方高校自动化专业人才培养机制探究[J].当代教育理论与实践,2018,10(03):69-72.

[3] 刘朝华,李小花,肖小石,周少武.面向智能电网的电气专业大数据人才培养探究[J].当代教育理论与实践,2016,8(07):69-71.

[4] 刘朝华,李小花,吴亮红,张红强,周少武.大数据背景下地方高校自动化专业人才培养探究[J].当代教育理论与实践,2016,8(06):70-72.