中南大学王子胜

个人简介

王子胜，安徽芜湖人，中南大学机电工程学院智能所副教授，何清华教授（山河智能装备股份有限公司创始人，股票代码002097）团队成员。面向国家重大战略需求与复杂工程系统，依托中南大学（牵头）极端服役性能精准制造全国重点实验室，主要从事智能制造与自动化制造、具身智能与机器人系统、工业大模型多智能体、多物理场耦合仿真分析、预测性维护与智能运维等方向研究，致力于推动高端装备与智能系统向高精度、高可靠、自主化和智能化发展。

先后入选清华大学“水木学者”人才计划、国家资助博士后研究人员计划、中国仪器仪表学会青年科技人才工程计划、中国科协青年科技人才工程计划。近五年发表学术论文30余篇，其中以独立第一作者或通讯作者在《机械工程学报》、IEEE Transactions、MSSP、RESS、AEI、MMT、ASOC、ESWA等期刊发表SCI/EI论文23篇，包括中科院一区TOP SCI论文12篇、影响因子大于10的论文9篇、ESI高被引论文3篇、ESI热点论文1篇。申请及授权发明专利18项，独著《高端制造装备智能状态感知与运维》专著1部，参编《医学具身智能：系统架构与临床应用》著作1部。参与起草制定3项国家标准，其中1项国家标准《智能服务预测性维护多模态模型数据集构建方法》已公开发布。

曾获全国发明金奖、银奖、铜奖，日内瓦国际发明金奖，北京发明创新大赛铜奖，中国发明创业协会创新创业奖等奖项。现担任中国专利保护协会技术创新专业委员会委员，可协助企业、高校及科研人员开展专利成果转化与技术合作。合作联系：wangzs@csu.edu.cn。

科研项目

主持国家自然科学基金青C、国家博士后面上、国家资助博士后研究人员计划、中央高校基本科研、清华大学“水木学者”计划等10余项科研项目。

参与国家自然科学基金重点国际合作“面向复杂任务场景的智能无人系统可靠性管理”、国家科技重大专项“华中9型——新一代智能型数控系统研究开发及应用验证”、广东省重点研发计划“高速直驱高精度数控机床的研发及应用”、国家重点研发计划“大型旋转机组健康管理系统软件”、国家重点研发计划“制造基础技术与关键部件”重点专项“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术”等10余项重大科研项目。同时参与华为技术有限公司与清华大学网络可靠性运维创新研究、国家市场监督管理总局相关科研任务、北京起重运输机械设计研究院有限公司等单位的10余项技术攻关项目。

科研经历

先后在华中科技大学机械科学与工程学院轩建平教授、史铁林教授（原华中科技大学机械科学与工程学院书记）团队，清华大学机械工程学院李彦夫教授团队（清华大学质量与可靠性研究院院长），以及山东大学左明健教授团队（加拿大工程院院士）开展科研工作。

招生信息（研究生补助平均每月1000元以上，欢迎中南本科生进组）

招生专业包括机械工程、控制工程、自动化、交通工程及相关专业，欢迎对智能制造、具身智能、工业大模型、多智能体系统、智能运维、高端装备可靠性等方向感兴趣的本科生和研究生联系交流，欢迎本科生提前进入团队参与科研。

团队注重培养学生解决实际工程问题、科研创新、学术表达和系统开发能力。目前已指导学生以第一作者发表中科院一区TOP SCI论文。重视学生科研贡献，充分保障学生在科研工作中的成果署名与个人发展空间。

个人寄语

青年为朝阳，敢想筑梦，敢做立业。

部分代表性成果

部分科研项目：

国家自然科学基金青年科学基金C类项目，机理约束下多物理场大模型赋能的五轴精密机床主轴预测性维护研究，2027/01-2029/12，30万元，在研，主持；
中央高校基本科研项目，高端装备故障预测与智能运维的多模态大语言模型技术及应用，2026/04-2031/04，80万元，在研，主持；
国家资助博士后研究人员计划项目，基于数字孪生与强化学习的高端数控机床关键部件故障诊断研究，2024/01-2025/12，28万元，结题，主持；
国家博士后科学基金面上项目，多物理场耦合效应下五轴联动数控机床主轴系统的复合故障解耦诊断方法，2024/01-2025/12，8万元，结题，主持；
清华大学“水木学者”计划项目，面向大数据的高端数控机床主轴复合故障盲迁移识别诊断方法研究，2024/01-2025/12，60万元，结题，主持；
国家自然科学基金重点国际合作项目，面向复杂任务场景的智能无人系统可靠性管理，2026/01-2030/12，120万，在研，参与；
国家自然科学基金面上项目，基于扩展MITC元和脉冲神经网络的板壳缺陷分析与识别方法，2022/01-2025/12，58万元，结题，参与；
国家重点研发计划“制造基础技术与关键部件”重点专项项目，面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术，2020/10-2023/09，1271万元，结题，参与；
广东省重点领域研发计划项目，高速直驱高精度数控机床的研发及应用，2020.01-2023.12，结题，参与；
华为技术有限公司合作项目，华为-清华网络可靠性运维创新研究，2021.09-2025.06，1019.7万元，结题，参与。

近五年12项代表性中科院1区TOP/中文T1期刊论文：

Zisheng Wang, Junjie Chen, Chisen Wang, Cong Peng, Jianping Xuan, Tielin Shi, Mingjian Zuo. CNC-VLM: An RLHF-optimized industrial large vision-language model with multimodal learning for imbalanced CNC fault detection[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2026, 245: 113838. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, ESI热点和高被引, IF: 10.2)
Chaojun Xu, Zisheng Wang*, Yaqiang Jin, Meng Rao, Weihang Nong. An adaptive industrial large language model for mechanical fault diagnosis under variable operating conditions. Advanced Engineering Informatics, 2026,74: 104821. (通讯作者, SCI, 中科院一区TOP, ESI高被引, IF: 11.5)
王子胜*, 许朝俊, 靳压强, 饶猛. 工业大模型赋能的旋转机械装备变工况故障诊断方法. 机械工程学报, 2026. (第一兼通讯作者, EI, 机械工程领域中文T1顶刊)
Zisheng Wang*, Jianping Xuan, Tielin Shi. An autonomous recognition framework based on reinforced adversarial open set algorithm for compound fault of mechanical equipment. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 219:111596. (第一兼通讯作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 10.2)
Zisheng Wang, Shaochen Li, Jianping Xuan, Tielin Shi. Biologically inspired compound defect detection using a spiking neural network with continuous time-frequency gradients. Advanced Engineering Informatics, 2025, 65:103132. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, ESI高被引, IF: 11.5)
Zisheng Wang, Jianping Xuan, Tielin Shi, Yan-Fu Li. Multi-label domain adversarial reinforcement learning for unsupervised compound fault recognition. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 254:110638. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 13.7)
Zisheng Wang, Jianping Xuan, Tielin Shi. Transfer reinforcement learning method with multi-label learning for compound fault recognition. Advanced Engineering Informatics, 2023, 55:101818. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 11.5)
Zisheng Wang, Jianping Xuan, Tielin Shi. Multi-label fault recognition framework using deep reinforcement learning and curriculum learning mechanism. Advanced Engineering Informatics, 2022, 54:101773. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 11.5)
Zisheng Wang*, Jianping Xuan, Tielin Shi. Domain reinforcement feature adaptation methodology with correlation alignment for compound fault diagnosis of rolling bearing. Expert System with Application, 2024, 262:125594. (第一兼通讯作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 9.4)
Zisheng Wang, Jianping Xuan. Intelligent fault recognition framework by using deep reinforcement learning with one dimension convolution and improved actor-critic algorithm. Advanced Engineering Informatics, 2021, 49:101315. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 11.5)
Zisheng Wang, Jianping Xuan, Tielin Shi. Multi-source information fusion deep self-attention reinforcement learning framework for multi-label compound fault recognition. Mechanism and Machine Theory, 2023, 179:105090. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 5.9)
Zisheng Wang, Jianping Xuan, Tielin Shi. Alternative multi-label imitation learning framework monitoring tool wear and bearing fault under different working conditions. Advanced Engineering Informatics, 2022, 54:101749. (第一作者, SCI, 中科院1区TOP, IF: 11.5)

部分会议报告：

王子胜. 特邀报告：工业大模型在设备智能运维中的研究与应用[C]. 全国设备监测诊断与维护学术会议, 黄山, 中国, 8月14-17日, 2026年. (大会组织委员)
王子胜. 邀请报告：工业大模型在设备智能运维中的研究与应用[C]. 中国结构健康监测技术大会, 铜陵, 中国, 11月22-24日, 2025年. (大会组织委员, 大模型与智能运维专题秘书长)
王子胜. 特邀报告：复杂工程系统的故障预测和健康管理技术——以高速切削系统为例[C]. 全国设备监测诊断与维护学术会议, 大理, 中国, 8月24-27日, 2024年.
Zisheng Wang. A prompt-driven industrial large model for intelligent operation and maintenance of high-end equipment[C]. 2025 International Conference on Equipment Intelligent Operation and Maintenance, Urumqi, China, August 1-4, 2025. (分会场主席/主持人)
Zisheng Wang. Compound fault recognition based on wavelet packet transform and the transferable combination of ResNet50 and multi-label classifier. The 12th International Conference on Prognostics and System Health Management (PHM 2021), Nanjing, China, 2021-10-15 to 2021-10-17. (Oral report)