一、个人基本信息

姓名：肖志怀

性别：男

出生年月：1968年3月

学历：博士研究生

学位：工学博士

职称：教授 博士生导师

联系电话：027-68772274

E-mail：xiaozhihuai@126.com

二、学习及工作经历

1987年9月—1991年7月，原武汉水利电力大学获水电站动力工程专业学士学位；

1991年9月—1994年4月，原武汉水利电力大学获水力发电工程专业硕士学位；

2000年9月—2004年6月，华中科技大学水电与数字化学院获水利水电工程专业博士学位；

1994年4月—1997年4月，原武汉水利电力大学助教；

1997年4月—2002年12月，武汉大学动力与机械学院讲师；

2002年12月—2015年12月，武汉大学动力与机械学院副教授；

2008年1月—2008年12月，加拿大卡尔加里大学电气工程学院做访问学者；

2015年12月—今，武汉大学教授。

三、主要研究方向

1、发电系统建模仿真与优化控制；

2、发电设备状态监测、故障诊断与健康管理；

3、大数据、深度学习和人工智能应用研究。

四、开设课程

1、水电站自动化（本科生）

2、抽水蓄能电站（研究生）

3、动力设备建模与仿真（研究生）

五、近年的科研项目、专著与论文、获奖

（一）科研项目

近年来主持的主要科研项目：

1. 国家科技支撑计划“电动汽车基础设施标准规范和测试技术研究”2015—2017；

2. 国家自然科学基金“基于多小波与贝叶斯网络的水电机组故障诊断研究”2014—2017；

3. 国家自然科学基金“复杂多变网构下水电机组稳定性机理与机网协调控制研究”，2020—2023；

4. 国家948项目“大型泵机组全方位在线监测与诊断系统”2013—2016；

5. 三峡集团合作项目“基于复杂多变网构的调速系统试验及诊断分析平台研究”2019-2020；

6. 三峡集团合作项目“水轮机调速器测试仿真仪设计及应用”2019-2020；

7. 华电集团合作项目“流域多厂站多机型多模态水轮机调节系统仿真与培训平台研究及应用”2020-2021；

8. 国家电投集团合作项目“水轮机调速系统仿真与调节参数优化研究”2021-2022；

9. 国家电投集团合作项目 “水电站机组负荷分配寻优研究及应用”2021-2022；

10. 国家电网公司合作项目“功率模式下水轮机调节系统建模、稳定性分析与非线性滑模控制策略研究”2019-2020；

11. 国家电网公司合作项目“基于虚拟现实的抽水蓄能电站机组大修数字化管理系统研究与应用”2020-2021；

12. 国家电投集团合作项目 “混流式水电机组全工况数据库、故障预警及诊断系统研发”2022-2023；

13. 三峡集团合作项目“葛洲坝电站两台机组转轮室流道测绘分析”2022-2023

14. 国家电网公司合作项目“水轮发电机组稳定性测试与转子动力学分析研究” 2020-2021；

15. 国家电网公司合作项目“抽蓄机组状态大数据平台规范及数据挖掘研究与应用2019-2020；

16. 三峡集团合作项目“基于大数据平台的水电机组风险评价指标研究”2018-2019；

17. 国家电网公司合作项目“机组状态监测数据的特征提取与故障诊断方法研究”2017-2018；

18. 三峡集团合作项目“液压启闭机振动检测仪安装及数据采集”，2019-2020；

19. 南方电网合作项目“适应水轮机多工况的一次调频考核方法研究”2015-2016

20. 国家电网公司合作项目“基于流速仪法和超声波发的水电厂流量效率测试研究” 2016-2017；

（二）代表性论著

1. Chen, JB; Xiao, ZH; Liu, D; Hu, X; Ren, G; Zhang, H. Nonlinear modeling of hydroturbine dynamic characteristics using LSTM neural network with feedback[J]. Energy Science And Engineering, 2021, 9(11):1961-1972.

2. Tang, G; Wu, YF; Li, CS; Wong, PK; Xiao, ZH; An, XL. A Novel Wind Speed Interval Prediction Based on Error Prediction Method[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, PP(99):1-1.

3. Liu, D; Lai, X; Xiao, ZH; Hu, X; Zhang, P. Fault Diagnosis of Rotating Machinery Based on Convolutional Neural Network and Singular Value Decomposition[J]. Shock and Vibration, 2020, 2020(4):1-13.

4. Liu, D; Wang, X; Peng, YS; Zhang, H; Xiao, ZH; Han, XD; Malik, OP. Stability analysis of hydropower units under full operating conditions considering turbine nonlinearity[J]. Renewable Energy, 2020, 154.

5. Hu, X; Xiao, ZH; Liu, D; Tang, YJ; Malik, OP; Xia, XC. KPCA and AE Based Local-Global Feature Extraction Method for Vibration Signals of Rotating Machinery[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2020, 2020.

6. Liu, D; Xiao, ZH; Li, HT; Hu, X; Malik, OP. Accurate Parameter Estimation of a Hydro-Turbine Regulation System Using Adaptive Fuzzy Particle Swarm Optimization[J]. Energies, 2019, 12(20):3903-.

7. Liu, D; Xiao, ZH; Hu, X; Zhang, CX; Malik, OP.Feature extraction of rotor fault based on EEMD and curve code. MEASUREMENT,ISSN:0263-2241,WOS:000468747300073,MAR 2019,Page(s):712-724. Vol.135

8. Lu, N; Zhang, GT; Xiao, ZH; Malik, OP.Feature Extraction Based on Adaptive Multiwavelets and LTSA for Rotating Machinery Fault Diagnosis. SHOCK AND VIBRATION,ISSN:1070-9622,WOS:000482105700001

9. Liu, D; Zeng, HT; Xiao, ZH; Peng, LH; Malik, OP.Fault diagnosis of rotor using EMD thresholding-based de-noising combined with probabilistic neural network. JOURNAL OF VIBROENGINEERING,ISSN:1392-8716,WOS:000419833600020,2017,Page(s):5920-5931. Vol.19

10. Lu, N; Xiao, ZH; Malik, OP.Feature extraction using adaptive multiwavelets and the synthetic detection index for rotor fault diagnosis of rotating machinery. Mechanical Systems and Signal Processing,ISSN: 0888-3270,WOS:000345472500026,2015,Page(s): 393-415. Vol.52-53

11. Zhihuai, X; Yufan, C; Yanan, Y; Malik, OP.Application of wavelet fractal algorithm to feature extraction of hydro-turbine vibration signals. JOURNAL OF OPTOELECTRONICS AND ADVANCED MATERIALS JOURNAL OF OPTOELECTRONICS AND DVANCED MATERIALS,ISSN:1454-4164,WOS: 000350006000014,JAN-FEB 2015,Page(s):93-102. Vol.17

12. Xiao, ZH; Meng, SL; Lu, N; Malik, OP.One-Step-Ahead Predictive Control for Hydroturbine Governor. MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING,ISSN: 1024-123X,WOS:000362033700001

13. Xiao, ZH; Sun, ZH; Song, LB; Zhang, XJ; Malik, OP.Simulated annealing-wavelet neural network for vibration fault diagnosis of hydro-turbine generating unit. JOURNAL OF OPTOELECTRONICS AND ADVANCED MATERIALS JOURNAL OF OPTOELECTRONICS AND ADVANCED MATERIALS,ISSN: 1454-4164,WOS:000357766600035,MAY-JUN 2015,Page(s):734-740. Vol.17

14. Xiao, ZH; He, XY; Fu, XQ; Malik, OP.ACO-Initialized Wavelet Neural Network for ibration Fault Diagnosis of Hydroturbine Generating Unit. MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING,ISSN: 1024-123X,WOS:000362016500001

15. Lu, Na; Xiao, Zhi-Huai; Zhang, Guang-Tao; Sun, Zhao-Hui.Rotating machinery fault feature extraction based on adaptive multi-wavelets and synthesis distance evaluation index. Journal of Vibration and Shock, ISSN: 10003835,EI: 20142817936459,June 28, 2014,Page(s):193-199+210. Vol.33

16. Deng, Youhan ; Xiao, Zhihuai ; Cheng, Yuanchu; Zhang, Xinlong .AC-DC multiplexing Crowbar LVRT scheme based on DBR. Electric Power Automation Equipment,ISSN: 10066047,EI: 20142717902866.June 2014,Page(s):15-19+24. Vol.34

17. 胡晓,肖志怀,刘东,赵文利,王海,蒋文君.基于EEMD-SDCC Ⅰ-HMM的水电机组振动故障识别方法[J].振动与冲击,2022,41(03):165-175+230.DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2022.03.020.

18. 刘东,赖旭,胡晓,肖志怀.基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究[J].水利学报,2021,52(04):461-473.DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20200298.

19. 胡晓,肖志怀,刘东,吴道平,查海涛,廖志芳.基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法[J].水利学报,2021,52(04):474-485.DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20200427.

20. 刘冬,张辉,任刚,丁萁琦,陈上,肖志怀.特征线法及其变体在水轮机及引水系统非线性建模中的对比研究[J].水利学报,2020,51(04):448-457.DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20190596.

21. 蒋文君,胡晓,张培,邓盛名,肖志怀.基于EEMD近似熵的水电机组振动信号特征提取[J].水力发电学报,2020,39(06):18-27.

22. 刘冬,胡晓,曾荃,周昊恺,肖志怀.基于输入-输出修正的水轮机特性曲线精细化模型[J].水利学报,2019,50,05:555-564.

23. 刘冬,黄建荧,王昕,黄一冲,熊祺,肖志怀.基于神经网络的轴流转桨式水轮机传递系数[J].水利学报,2018,08:966-974.

24. 刘东,王昕,黄建荧,张晓静,肖志怀.基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断研究[J].水力发电学报,2019,02:112-120.

25. 陆丹,肖志怀,刘东,胡晓,邓涛.基于EEMD-GA-BP的水电机组状态趋势预测[J].中国农村水利水电,2021(08):186-194.

26. 夏襄宸,肖志怀,刘少华,陈佳,袁喜来.抽蓄机组数字化检修管理研究与应用[J].中国农村水利水电,2022(03):232-238.

27. 陈上,陈金保,王安林,丘涛基,陈齐灯,肖志怀.多种水轮机模型的仿真对比分析[J].中国农村水利水电,2021(11):203-208.

28. 刘少华,肖志怀,夏襄宸,陈佳,袁喜来.基于虚拟现实的抽水蓄能机组检修标准化作业仿真[J].中国农村水利水电,2021(11):209-213+219.

29. 王安林,丘涛基,陈齐灯,陈上,陈金保,肖志怀.基于虚实结合的水轮机调节系统仿真平台[J].中国农村水利水电,2021(12):198-202.

30. 胡志平,张成华,肖志怀.抽水蓄能电站机组数字化检修吊装作业推演技术研究[J].中国农村水利水电,2021(03):168-172.

31. 蒙淑平,刘冬,丁萁琦,吴道平,肖志怀.孤网模式下水轮机调节系统参数敏感性分析[J].水电能源科学,2020,38(10):129-132+128.

32. 高菘,杨虎,付恩狄,刘冬,黄一冲,肖志怀.基于生物地理学算法的水电机组PID参数优化[J].中国农村水利水电,2020(10):242-247.

33. 胡晓,肖志怀,刘东,蒋文君,刘冬,袁喜来.基于VMD-CNN的水电机组故障诊断[J].水电能源科学,2020,38(08):137-141.

34. 安周鹏,肖志怀,章品勋,吴景辉,廖文亮,仝建伟.改进小波阈值函数在水电机组振动信号降噪中的应用[J].中国农村水利水电,2020(07):163-166+172.

35. 吴道平,鄢波,刘冬,肖志怀.适用于水电机组的改进滑模控制策略研究[J].水力发电学报,2020,39(10):82-91.

36. 刘东,王昕,黄建荧,胡晓,肖志怀.基于小波变换与SVD的水电机组振动信号特征提取研究[J].中国农村水利水电,2018,12:169-172.

37. 姚泽,李玺,徐广文,肖志怀,孟岁利.基于Matlab的水电机组一次调频考核分析平台设计与实现[J].中国农村水利水电,2018,08:204-207.

38. 刘冬,肖志怀,陈光大,王邦旭.基于LabWindows CVI的水轮机流量效率测试系统[J].水力发电学报,2017,11:13-22.

（三）教材

1. 《中小型水力机组辅助设备及自动化》，中国电力出版社2006.05

2. 《水电厂自动运行》，中国水利电力出版社2009.12

（四）荣誉与奖励

1. “大型水轮发电机组状态监测及故障诊断理论与应用研究”， 2003年湖北省科技进步二等奖;

2. “抽水蓄能电站机组数字化检修关键技术研究与应用”，2021年国网新源控股有限公司科技进步奖二等奖