个人简介：

曾鸣，男，博士研究生学历（毕业于湖南大学）。现为中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院副教授，担任中国振动工程学会动态测试专业委员会青年委员。主持国家自然科学基金项目2项，在国内外期刊、会议上发表学术论文30余篇，其中在《Mechanical Systems and Signal Processing》、《IEEE Transactions on Industrial Electronics》、《Measurement‌》等 SCI收录期刊发表论文20余篇。

联系方式：

邮箱：zengming@cug.edu.cn

办公室：教二楼431

研究方向：

近年来主要研究方向为可解释性深度学习在机电、新能源及钻探装备状态监测与智能运维中的应用，涵盖异常检测、振动预测、寿命评估与故障诊断等。

每年硕士招生指标3~4人，欢迎对以上研究方向感兴趣的同学报考硕士研究生。

学术成果：

主持或参与的主要纵向科研项目：

（1）国家自然科学基金委员会，面上项目，52675729，2027-01至2030-12，主持

（2）深圳市科技创新委员会，自由探索类基础研究项目，2021Szvup157，2021-07至2024-06，主持

（3）国家自然科学基金委员会，青年基金项目，51705483，2018-01至2020-12，主持

（4）国家科技部，国家重点研发计划子课题，2018YFC0603402，2018-07至2021-06，参加

（5）中央高校基本科研基金项目，CUG170631，2016-07至 2019-07，主持

以第一作者或者通讯作者发表的代表性论文：

（1）Yuan Menghan, Wang Hao, Zeng Ming, He Zhiyi, Wen Long, Cheng Yiwei. An interpretable graph neural network inspired by graph signal processing for mechanical fault diagnosis[J]. Structural Health Monitoring, 2026. DOI: 10.1177/14759217261484143（通讯作者）

（2）Yuan Menghan, Zeng Ming, Rao Fengpei, He Zhiyi, Cheng Yiwei. An interpretable algorithm unrolling network inspired by general convolutional sparse coding for intelligent fault diagnosis of machinery[J]. Measurement, 2025, 244: 116332. （通讯作者）

（3）Yuan Menghan, Wang Cheng, Zeng Ming, He Zhiyi, Cheng Yiwei. An interpretable algorithm unrolling network inspired by group-based sparse coding for mechanical fault diagnosis[J]. Structural Health Monitoring, 2025. DOI: 10.1177/14759217251364718（通讯作者）

（4）Rao Fengpei, Zeng Ming, Cheng Yiwei. A novel interpretable model via algorithm unrolling for intelligent fault diagnosis of machinery[J]. IEEE Sensors Journal, 2024, 24(1): 495-505. （通讯作者）

（5）Chen Xiao, Zeng Ming. Convolution-graph attention network with sensor embeddings for remaining useful life prediction of turbofan engines[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(14): 15786-15794. （通讯作者）

（6）Zeng Ming, Wu Feng, Cheng Yiwei. Remaining useful life prediction via spatio-temporal channels and transformer[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, 23(23): 29176-29185.

（7）Zeng Ming, Wang Hao, Cheng Yiwei, Wei Jianyu. A compound fault diagnosis model for gearboxes using correlation information between single faults[J]. Measurement Science and Technology, 2024, 35(3): 036202.

（8）Zeng Ming, Chen Zhen. SOSO Boosting of the K-SVD denoising algorithm for enhancing fault-induced impulse responses of rolling element bearings[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(2): 1282-1292.

（9）Zeng Ming, Zhang Weimin, Chen Zhen. Group-based K-SVD denoising for bearing fault diagnosis[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(15): 6335-6343.

（10）Zeng Ming, Yang Yu, Zheng Jinde, Cheng Junsheng. Maximum margin classification based on flexible convex hulls for fault diagnosis of roller bearings. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 66-67: 533-545.

（11）Zeng Ming, Yang Yu, Luo Songrong, Cheng Junsheng. One-class classification based on the convex hull for bearing fault detection. Mechanical Systems and Signal

Processing, 2016, 81: 274-293.

（12）Zeng Ming, Yang Yu, Zheng Jinde, Cheng Junsheng. Normalized complex Teager energy operator demodulation method and its application to fault diagnosis in a rubbing rotor system. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, 50-51: 380-399.