张超，男，1978年5月，河北安国人，汉族，中共党员，工学博士，教授，博士研究生导师。国家公派访问学者，自治区“高等学校青年科技领军人才”，包头市“鹿城英才”第三批后备骨干专业技术人才，内蒙古科技大学“青年科技骨干”，自治区机电系统智能诊断与控制重点实验室学术骨干。自治区机电系统智能诊断与控制工程技术研究中心学术骨干。

现任内蒙古科技大学机械工程学院副院长，负责学院学科建设及研究生相关工作，分管学科办，联系过程装备与控制工程系。兼任中国振动工程协会转子动力学专业委员会常务理事，中国设备管理协会设备诊断工程委员会常务委员，中国振动工程学会故障诊断分委会理事。

教育经历：

1998.09 – 2002.07 内蒙古科技大学，信息工程学院，自动化系，学士

2007.09 – 2008.07 西安电子科技大学，机电工程学院机械电子工程专业，硕士

2008.09 – 2012.12 西安电子科技大学，机电工程学院机械电子工程专业，博士

工作经历:

2018.12 至今 内蒙古科技大学，机械电子工程系，教授

2019.9-2019.12 英国哈德斯菲尔德大学，访问学者

2015.12-2018.11 内蒙古科技大学，机械电子工程系，副教授

2015.08 – 2016.08 澳大利亚新南威尔士大学，机械工程学院，国家公派访问学者

2007.12-2015.11 内蒙古科技大学，通信与电子信息系，讲师

2002.07-2007.11 内蒙古科技大学，通信与电子信息系，助教

科研方向：振动信号处理；旋转机械故障诊断、状态监测及寿命预测。

承担科研项目：

国家自然科学基金项目，间歇式低速变载直驱风机主轴承故障演化机理及状态监测理论研究（51965052），2020-2023,主持

国家自然科学基金项目，基于噪声参数最优ELMD方法多核多特征融合的风电机组齿轮箱状态监测关键技术研究（51565046），2016-2019，主持

中央引导地方科技发展资金项目，基于数字栾生技术实时数据驱动的低速变载直驱风机主轴承虚实融合寿命预测关键技术研究（2022ZY0221），2022-2025，主持

内蒙古自治区科技计划发展项目，协整分析下基于大数据的风电机组齿轮箱故障诊断与性能预测研究（NMGKJJH007），2018-2021，主持

内蒙古自治区高等学校青年英才项目（A类：青年领军人才）（NJYT-18-A10），2018-2019，主持

内蒙古自治区留学人员创新启动支持计划项目，基于深度学习的轴承故障诊断，2020-2022，主持

自治区重点研发和成果转化计划项目，光伏电站积尘智能清扫决策及运维环境监测系统自主研发，2022-2025，参与

内蒙古自然科学基金面上项目，噪声参数最优的ELMD方法及其在轴承故障诊断中的关键技术研究（2015MS0512），2015-2017，主持

内蒙古高等学校科学研究项目，噪声参数最优复数域ELMD方法及在滚动轴承故障诊断中的应用研究（NJZY146），2015-2017，主持

内蒙古高等学校科学研究项目，基于经验模态分解的旋转机械故障诊断方法研究（NJZY1148），2011-2013，主持

代表性论著:

[1]Zhao Wentao, Zhang Chao, Fan Bin, Wang Jianguo, Gu Fengshou, Oscar García Peyrano, Wang S, Lv D. Research on rolling bearing virtual-real fusion life prediction with digital twin[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023,198,110434.

[2]Zhao Wentao, Zhang Chao，Wang Jianguo, Oscar García Peyrano, Fengshou Gu, Shuai Wang and Da Lv. Research on main bearing life prediction of direct-drive wind turbine based on digital twin technology[J]. Measurement Science and Technology, 2023, 34(2):025013.

[3] Zhao Wentao, Zhang Chao, Wang Shuai, et al. Rolling Bearing Remaining Useful Life Prediction Based On Wiener Process[J]. Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics, 2022: 229-236.

[4]Zhang Chao，Peng Zhogxiao, Chen Shuai, Li Zhixiong, Wang Jianguo. A gearbox fault diagnosis method based on frequency-modulated empirical mode decomposition and support vector machine[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C-Journal of Mechanical Engineering Science, 2018, 232(2): 369-380.

[5]Zhang Chao，Li Zhixiong, Hu Chao, Chen Shuai, Wang Jianguo, Zhang Xiaogang. An optimized ensemble local mean decomposition method for fault detection of mechanical components[J]. Measurement Science and Technology, 2017, 28(3):1-12.

[6]Zhang Chao，Li Zhixiong, Chen Shuai, Wang Jianguo, Zhang Xiaogang. Optimised ensemble empirical mode decomposition with optimised noise parameters and its application to rolling element bearing fault diagnosis[J]. Insight, 2016, 58(9):494-501.

[7]Jiang, Yu; Li, Zhixiong; Zhang, Chao; Hu, Chao; Peng, Z. On the bi-dimensional variational decomposition applied to nonstationary vibration signals for rolling bearing crack detection in coal cutters[J]. Measurement Science and Technology, 2016, 27(6):1-12.

[8]Jiang, Yu; Zhang, Xiaogang; Zhang, Chao; Li, Zhixiong; Sheng, Chenxing. Progress on Fault Mechanisms for Gear Transmissions in Coal Cutting Machines: From Macro to Nano Models[J]. Journal of Nanoscience and Nanotechnology. 2017, 17(4):2274-2284.

[9]Jianguo Wang, Shuai Chen, Chao Zhang*, Wenxing Zhang, Bo Qin, Wenjing Liu, Bin Yang. Application of Stochastic Resonance and Variational Mode Decomposition in Rolling Bearing Fault Diagnosis[C]. 30th International Conference Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, Preston, UK , 2017.7.10-7.14

[10]HE Yuan-yuan, ZHANG Chao*,WANG Jian-guo and ZHU Teng-fei. Application of Adaptive Variable Scale Stochastic Resonance in Bearing Fault Diagnosis[C]. 31th International Conference Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, Sun City, South Africa , 2018.7.1-7.5.

[11]ZHANG Chao, HE Yuanyuan, WANG Jianguo, ZHU Tengfei. Application of Human Cognitive Self Regulating Particle Swarm Optimization and Stochastic Resonance in Bearing Fault Diagnosis[C]. Xiamen,  China, 2017.12.24-12.25.

[12]王建国，陈帅，张超. 噪声参数最优 ELMD 与 LS-SVM 在轴承故障诊断中的应用与研究[J]. 振动与冲击，2017，36(5):72-78+86.

[13]张超，基于振动分析的旋转机械故障诊断原理及应用[M]，电子科技大学出版社，2014

所获荣誉：

国家公派访问学者

中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事

内蒙古自治区高等学校“青年科技领军人才”

包头市“鹿城英才”第三批后备骨干专业技术人才

内蒙古科技大学“青年科技骨干”。

主讲课程：《机械工程控制基础》

《机械工程测试技术基础》