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邓艾东，四川仪陇人，工学博士、教授、博士生导师，大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心主任。科技部\教育部\基金委\中科院\中国科协\北京\上海\江苏等若干部委省市科技专家，国家人工智能标准化总体组全权成员单位代表，国家能源灵活智能发电技术研发中心学术委员会委员，中国华电新型电力工控系统创新联合体专家咨询委员会委员，中国机械工程学会高级会员，江苏省风电产业专家委员会副主任，江苏省重点智库“碳中和发展研究院”理事，江苏省能源研究会\江苏省可再生能源学会等专委会副主委，《太阳能学报》编委，《中国电机工程学报》、《机械工程学报》等十多家重要学术期刊特约审稿人。长期从事发电装备状态监测与故障诊断、智能运维、测控技术、工业大数据等研究，主持完成国家及省部级课题9项、国内外科技与工程项目200多项，获省部级科技一等奖4项，省部级鉴定成果6项，授权发明专利25项，发表论文160多篇，其中SCI/EI论文80余篇，合著学术专著2部。参与了我国第一代汽轮机状态监测与保护系统的研制，研发了国内第一代智能化电厂状态监控和故障诊断系统，牵头完成的“大型发电机组故障诊断及检测技术研发及应用”成果在燃煤火电、燃气轮机、核电、风电等主力发电机型上均得到应用。近年来提出知识与数据联合驱动的预警、诊断、预测、健康评估、寿命分析等一系列智能运维新方法，促进了我国能源系统数字化智能化发展。
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本科生专业课程：《风能利用技术》，《专业人才论坛》通识课程：《风力发电技术》
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江苏省双碳专项: 百万千瓦级海上风电集群安全高效协同控制与优化关键技术及应用，课题负责人，2024.7-2027.6江苏省双碳专项: 江苏省火电行业深度节能降碳技术的重大科技示范，子课题负责人，2023.9-2026.8国家自然科学基金-面上：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，主持，2019.1-2022.12国家自然科学基金-面上：复杂传播结构和噪声环境下的旋转机械碰摩声发射识别与定位研究，主持，2011.1-2013.12科技部863计划：大型发电机组安全稳定运行关键技术及保障系统研究，课题负责人，2007.10-2010.6国家发改委国家工程中心创新能力建设项目：发电机组安全监控平台，课题负责人，2010.7-2012.12中国工程院咨询研究项目：新一代人工智能基础性、突破性发展战略研究，子课题负责人，2019.3-2020.9江苏省双碳专项: 10MW级轻量化超长柔性叶片海上风电机组研发及产业化，课题负责人，2021.4-2024.9江苏省重点研发计划：10MW级中速传动海上风电机组轻量化设计及状态评估关键技术研究，课题负责人，2020.6-2023.6国家自然科学基金-青年：稠密气固两相流多源多尺度数据融合及流动特性研究，参与，2010.1-2012.12主持完成国内发电企业科技攻关或工程项目、海外电厂测控系统工程项目等200多项主持完成省部级科技鉴定项目6项东南大学课程思政校级示范课改革试点立项建设项目1项东南大学第三批通识选修课程建设项目1项
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论文：[1] Liu， Yang，Deng， Aidong，Deng， Minqiang，Shi， Yaowei，Li， Jing. Transforming the Open Set Into a Pseudo-Closed Set: A Regularized GAN for Domain Adaptation in Open-Set Fault Diagnosis[J] IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT，2023，72:7355-7366.[2] Xu Meng， Shi Yaowei， Deng Minqiang， Liu Yang， Ding Xue， Deng Aidong. An improved multi-scale branching convolutional neural network for rolling bearing fault diagnosis [J]. PLOS ONE，2023，18(9)：1-21.[3] Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Li Jing，Xu Meng，Zhang Shun， Xu Shuo. Domain transferability-based deep domain generalization method towards actual fault diagnosis scenarios [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics，2022，19(6):7355-7366.[4] Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Xu Meng，Liu Yang，Ding Xue，Bian Wenbin. Domain augmentation generalization network for real-time fault diagnosis under unseen working conditions [J]. RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY，2023，235：109188[5] Deng Minqiang， Deng Aidong， Shi Yaowei， Xu Meng. Correlation regularized conditional adversarial adaptation for multi-target -domain fault diagnosis [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics， 2022， 18(12)： 8692-8702. [6] Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Xu Meng，Liu Yang，Ding Xue，Bian Wenbin. Instance adaptive multisource transfer for fault diagnosis of rotating machinery under variable working conditions [J]. MEASUREMENT，2022，202：111797[7] Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Xu Meng，Liu Yang，Ding Xue，Li Jing. Transferable adaptive channel attention module for unsupervised cross-domain fault diagnosis[J]. Reliability Engineering & System Safety，2022，226：1-12. [8] Deng Minqiang， Deng Aidong， Shi Yaowei， Liu Yang， Xu Meng. A novel sub-label learning mechanism for enhanced cross-domain fault diagnosis of rotating machinery [J]. Reliability Engineering & System Safety， 2022， 225：108589. [9] Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Xu Meng，Liu Yang，Ding Xue. A novel multiscale feature adversarial fusion network for unsupervised cross-domain fault diagnosis [J]. MEASUREMENT，2022，200：111616[10]Deng Minqiang， Deng Aidong， Shi Yaowei， Liu Yang， Xu Meng. Intelligent fault diagnosis based on sample weighted joint adversarial network [J]. Neurocomputing， 2022， 488：168-182. [11]Shi Yaowei，Deng Aidong，Ding Xue，Zhang Shun，Xu Shuo，Li Jing .Multisource domain factorization network for cross-domain fault diagnosis of rotating machinery： An unsupervised multisource domain adaptation method[J]. MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING，2022，164：108219 [12]Deng Minqiang，Deng Aidong，Zhu Jing，Shi Yaowei，Liu Yang. Intelligent fault diagnosis of rotating components in the absence of fault data： A transfer-based approach[J]. MEASUREMENT，2021，173：1-15 [13]Deng Minqiang，Deng Aidong，Zhu Jing，Shi Yaowei，Liu Yang，Chen Qiang. Resonance-based bandwidth Fourier decomposition method for gearbox fault diagnosis[J]. Measurement Science and Technology，2021，32（3）：1-15 [14]Shi Yaowei，Deng Aidong，Deng Minqiang，Zhu Jing，Liu Yang，Cheng Qiang. Enhanced Lightweight Multiscale Convolutional Neural Network for Rolling Bearing Fault Diagnosis[J].IEEE ACCESS，2020，8：217723-217734. [15]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[J]. PLOS ONE，2020，15（4）：1-20 [16]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[J]. Journal of Mechanical Science and Technology，2020，34（11）：4465-4474[17]Deng Minqiang，Deng Aidong，Zhu Jing，Zhai Yimeng，Sun Wenqing，Chen Qiang，Liu Yang. Bandwidth Fourier decomposition and its application in incipient fault identification of rolling bearings[J]. Measurement Science and Technology， 2020，31（1）：1-18 [18]Minqiang Deng，Aidong Deng，Jing Zu and Wenqing Sun. Adaptive Bandwidth Fourier Decomposition Method for Multi-Component Signal Processing [J]. IEEE ACCESS，2019，7： 109776-109791 [19]Qiang Cheng，Aidong Deng，Jing Li，Yimeng Zhai. Application of Gradient Boosting Decision Tree in Wind Turbine Drivetrain Recognition[C].Lect. Notes Comput. Sci. ICAIS 2019，2019 - July 28，New York city，United states，v 11632 LNCS：585-594[20]Chen G，Hao HT，Deng AD. Linear and nonlinear modeling of self-excited acoustic oscillations in a T-shaped thermoacoustic engine[J]. AIP ADVANCES，2021，8(11)：[21]Yang Weibo，Li Jing，Peng Wei，Deng Aidong. A Rub-Impact Recognition Method Based on Improved Convolutional Neural Network[J]. CMC-COMPUTERS MATERIALS & CONTINUA，2020，（63）：283-299 [22]Jing Li，Aidong Deng，Yong Yang，Xinmin Cheng，Dongying Liu，and Li Zhao. A new iterative near-field coherent subspace method for rub-impact fault localization using AE technique[J]．Journal of Mechanical Science and Technology，2017，31(5)：2035-2045. [23]Li Jing，Deng Aidong，Liu Dongying，Zhang Rui，Zhao Li. Near-field multiple signal classification algorithm for acoustic emission source localization in rolling element rub-impact fault diagnostics[J]. 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[61]董路南，邓艾东，范永胜，等. 基于VMD和改进DenseNet的滚动轴承故障诊断[J]. 动力工程学报，2023，43(11)：1500-1505.[62]马天霆，孙振波，邓敏强，邓艾东. 基于RSBLMD算法的风机滚动轴承早期故障诊断[J].动力工程学报，2020，40(12)：982-987.[63]朱静，邓艾东，邓敏强，翟怡萌，孙文卿，王姗. 基于RSIFICA的行星齿轮箱故障诊断方法[J].东南大学学报(自然科学版)，2020，50(02)：377-384 [64]孙文卿，邓艾东，邓敏强，朱静，翟怡萌，程强，刘洋. 基于随机森林和自编码的滚动轴承多视角特征融合（英文）[J] .东南大学学报(英文版)，2019，35（3）：302-309 [65]张瑞，邓艾东，司晓东，刘东瀛，李晶. 一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法[J]. 振动与冲击，2018，37（4）：75-81[66]刘东瀛，邓艾东，刘振元，李晶，张瑞，黄宏伟．基于EMD与相关系数原理的故障声发射信号降噪研究[J]. 振动与冲击，2017，36（19）：71-77 [67]秦康，邓艾东，张红星，颜喜．基于压缩感知技术的旋转机械碰摩声发射信号压缩[J]．中国电机工程学报，2013，33（增刊）：160-165．[68]彭威，李晶，刘卫东，邓艾东. AE声谱图特征的转子碰摩故障识别方法研究[J]. 振动工程学报，2019，32(06)：1094-1103. [69]李晶，邓艾东，杨勇，赵力，郭如雪．近场子空间聚焦的碰摩故障声发射定位方法[J].声学学报，2017，42（6）：703-712[70]蒋章，邓艾东．以赫斯特指数与近似熵为声发射特征参数的碰摩故障识别[J]．中国电机工程学报，2010，30(29)：96-102．[71]蒋章，邓艾东，蔡宾宏．基于梯度法的自适应广义形态滤波在碰摩声发射信号降噪中的应用[J]．中国电机工程学报，2011，31(8)：87-92．合著：《Acoustic Emission》．ISBN：978-953-51-0056-0， Publisher：InTech，2012-3《能源动力工程导论》. ISBN978 7 5198 6807 9，中国电力出版社，2022年9月第一版
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| 授权发明专利：1、邓艾东、包永强、傅行军、赵力、魏昕．基于离散分数余弦变换的碰摩声发射信号降噪方法．发明专利，ZL 2008 1 0023809.02、邓艾东、包永强、傅行军、赵力、魏昕．旋转机械碰摩声发射信号的分形特征分析方法．发明专利，ZL 2008 1 0023808.63、邓艾东、包永强、赵力．一种转子碰摩声发射源定位方法．发明专利，ZL 2009 1 0025081.X4、邓艾东、赵力、包永强．基于参数有效性的转子碰摩声发射信号模糊综合判别方法．发明专利，ZL 2009 1 0027845.95、邓艾东、赵力、包永强．基于模态波和高斯混合模型的转子碰摩声发射识别方法．发明专利，ZL 2009 1 0027182.06、邓艾东、蒋章．转子碰摩声发射信号降噪方法．发明专利，ZL 2010 1 0536492.87、邓艾东，童航，秦康，曹浩．一种利用时延估计进行转子碰摩声发射源定位的方法．发明专利，ZL 2012 1 0397465.68、王志芳，郭瑞，傅行军，杨建刚，邓艾东，邢海波．一种可控压力体积修正式汽轮机油含气量的测量计算方法．发明专利，ZL 2015 1 0200530.59、邓艾东，刘东瀛，李晶，张瑞，朱静，龙磊，黄宏伟.基于相关系数和EMD滤波特性的碰摩声发射信号降噪方法．发明专利，ZL 201710062593.810、邓艾东，朱静，邓敏强，孙文卿，程强，刘洋．基于共振稀疏分解和FastICA算法的行星齿轮箱故障诊断方法. 发明专利，ZL 201910604394.411、邓艾东，王小彤，崔舒欣．叶轮前测风装置．发明专利，ZL 201910382864.712、邓艾东，朱静，邓敏强，史曜炜，程强，刘洋．一种基于共振稀疏分解改进算法的齿轮箱故障诊断方法．发明专利，ZL 202010418939.513、邓艾东，邓敏强，朱静，许千寿，王珊，孙文卿，王明春．一种基于模态叠加法的风电机组塔架应力状态计算方法．发明专利，ZL 201811330507.814、邓艾东，刘洋，程强，邓敏强，朱静，史曜炜，冯志刚，马天霆，王煜伟．一种基于空间池化网络的滚动轴承故障诊断方法．发明专利，ZL 202011436394.715、邓艾东，卞文彬，刘洋，刘东川，赵敏．基于改进深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断方法．发明专利，ZL 202111630326.916、邓艾东，王鹏程，刘洋，邓敏强，凌峰．一种滚动轴承故障振动信号分析方法．发明专利，ZL 202111627847.9 |
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n2024年，中国电力科学技术进步奖一等奖，“重型燃气轮机控制与运维关键技术研究及应用”，3/15n2015年，江苏省科学技术一等奖，“大型发电机组故障检测与诊断技术研发及应用”，1 /11n2001年，江苏省科技进步一等奖，“大型汽轮发电机组疑难振动故障的诊断治理技术”，10/12n2019年工程建设科学技术进步奖一等奖，“低风速高切变风电资源关键技术研究及应用”，7/14n2019年工程建设科学技术进步奖二等奖，“风电机组塔架安全状态评估关键技术研发及应用”，3/9n2019年度电力建设科学技术进步三等奖，“风电机组塔架状态监测及安全评估系统”，3/6n1995年度东南大学首次开课优秀教师n东南大学第二批“课程思政”校级优秀示范课n2019-2020学年东南大学“闵瑜校友奖励基金”n2021-2022学年东南大学“能源与健康奖教金”指导学生参赛获奖：n第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛全国总决赛—国际赛道研究生创意组铜奖n第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，“行星”级（全国二等奖）n第十八届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛，江苏省星系级（江苏省特等奖）n第十六届全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛，港澳台及国际赛道银奖
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博士研究生：1. 李晶，《基于声发射的状态评价与定位技术研究》，2014-2018（联合培养）2. 朱静，《基于信号分解和数据驱动的风电传动系统故障诊断与退化趋势研究》，2017-20213. 邓敏强，《基于数据驱动与机理建模的风电传动链运行状态评估》，2018-20224. 史曜炜，《风电传动系统故障跨域智能诊断研究》，2019-20235. 马天霆，在读，2019-6. 许猛，在读，2020-7. 刘洋，在读，2021-8. 丁雪，在读，2022-9. 卞文彬，在读，2023-10. 王照阳，在读，2023- 硕士研究生：1. 曹浩，《基于以太网分布式旋转机械状态监测系统研制》，2003-2006 2. 王金平，《嵌入式旋转机械状态监测系统的设计与研究》，2004-20073. 邬昌明，《基于Matlab的风力发电机组多体系统建模与仿真》, 2006-2009 4. 李晨炀，《基于Profibus旋转机械状态监测系统的研制》， 2006-2009 5. 蒋章，《转子碰摩声发射信号的检测与处理技术研究》， 2008-2011 6. 童航，《旋转机械碰摩声发射定位研究》， 2009-2012 7. 葛壮，《基于嵌入式系统的多参数数据采集与分析仪》， 2010-2012 8. 秦康，《旋转机械碰摩声发射信号定位及信号压缩的研究》， 2011-2014 9. 颜喜，《基于嵌入式系统的风力发电机组状态监测系统的设计》， 2012-2014 10. 张瑞，《旋转机械碰摩声发射故障诊断研究》， 2014- 2016 11. 刘东瀛，《风电传动系统滚动轴承故障诊断研究》， 2014- 2017 12. 龙磊，《风电机组振动监测系统研究》， 2015- 2018 13. 朱静，《风电机组传动系统故障检测及诊断研究》， 2015-2017 14. 翟怡萌，《风电传动系统退化状态评估和剩余寿命预测研究》， 2016-2019 15. 孙文卿，《基于多源信息融合风电机组滚动轴承故障诊断》， 2017- 202016. 程强，《基于多源深度模型预测的风电传动链健康管理》， 2018- 202117. 刘洋，《基于时间序列分析的传动系统退化状态评估研究》， 2018-2021 18. 丁雪，2019- （转硕博连读）19. 张顺，《基于时间序列预测的风电滚动轴承健康状态评估》， 2019-2022 20. 徐硕，《数据驱动的风电传动系统状态评估及趋势预测》， 2019-202321. 凌峰，《风电传动系统齿轮故障诊断研究》，2019-202222. 卞文彬，2020- （转硕博连读）23. 刘东川，《基于深度森林的电厂辅机设备滚动轴承状态评估研究》，2020-202324. 王寅杰，《基于声信号的风电机组滚动轴承故障诊断研究》，2020-202325. 赵敏，《基于深度学习的滚动轴承故障诊断和剩余寿命预测研究》，2020-202326. 王鹏程，《基于信号处理与卷积神经网络的风电滚动轴承故障诊断研究》，2020-202327. 高原，《基于声音信号的滚动轴承降噪及异常检测研究》，2020-202328. 董路南，《基于稠密连接网络的风电机组滚动轴承故障诊断研究》，2020-202329. 占可，《基于深度学习的滚动轴承状态评估研究》，2020-202330. 周忠志，在读，2021-31. 王敏，在读，2021-32. 张宇剑，在读，2021-33. 薛原，在读，2021-34. 章力，在读，2021-35. 夏卫平，在读，2022-36. 胡沁怡，在读，2022-37. 饶朗，在读，2022-38. 肖凯文，在读，2023-39. 吴一凡，在读，2023-40. 沈洋，在读，2023-毕业生去向：华为\中兴等大厂，电力系统，高校，公务员
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