个人介绍：
孟苓辉，博士，副教授，硕导，广东技术师范大学产业骨干引进人才，美国马里兰大学帕克分校CALCE中心访问学者，广东省科技厅、工信厅及工信局、广州市及佛山市科技局等入库专家。主持及参与工信部、装发、广东省及广州市等30多个省部级项目，为轨交、电网、核电等电力电子行业横向服务10余个项目，横向成果转化近千万元，以第一作者发表论文30多篇，其中SCI论文10余篇，申请发明专利10余项，牵头及参与制定国家及行业标准10余项。
研究方向：故障预测及健康管理、数字化仿真及故障孪生建模、可靠性测试分析及智能化运维。
学习/工作经历：（从本科填起）
2015/09-2016/09，美国马里兰大学帕克分校，访问学者
2011/09-2017/09，北京交通大学，电气工程，博士
2004/09-2007/06，北京交通大学，信息与计算科学，本科
联系方式：
电子邮箱：menglinghui@gpnu.edu.cn
第一作者代表性论文：（限5篇以内）
1.Empirical mode reconstruction: Preserving intrinsic components in data augmentation for intelligent fault diagnosis of civil aviation hydraulic pumps，Computers in Industry，2022, 134: 103557，(SCI收录，影响因子：9.1，JCR一区)；
2.Fault Diagnosis Model for Bearings under Multiple Operating Conditions Based on Feature Parameterization Weighting，Electronics，2024, 13, 2153:1-17，(SCI收录，影响因子：2.6，JCR二区)；
3.Multi-condition bearing fault diagnosis method based onRP–MBRN，Structural Health Monitoring，2022, 25(1), 456-467，(SCI收录，影响因子：5.7，JCR一区)；
4.Fault prediction for capacitor of power converters based on CEEMDAN and GWO-RELM，IEEE Access，2022, 10: 123971-123980，(SCI收录，影响因子：4.1，JCR二区)；
5.Segmental Degradation RUL Prediction of IGBT Based on Combinatorial Prediction Algorithms，IEEE Access, 2022, 10: 127845-127852，(SCI收录，影响因子：4.1，JCR二区)；
主持科研项目（限5个以内）
1.广东省自然基金面上项目，基于机理和数据融合的高速动车组IGBT模块寿命预测技术研究，2025/01-2027/12，主持。
2.广州市科技研究计划项目，基于多源智能信息融合的IGBT的PHM关键技术研究，2019/04-2021/03，主持。
3.国防科工局基础科研计划项目，基于数字孪生的SiC变流器健康评估及故障诊断，2022/01-2023/12，主持。
4.装备发展部共性技术项目，基于性能的机械与液压产品系统故障发现、控制一体化建模及仿真技术，2017/12-2020/12，主持。
5.工信部产业技术基础公共服务平台项目，面向轨道交通核心零部件产业技术基础服务平台建设，2019/12-2022/06，主持。
知识产权（限5个以内）
1.电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法，发明专利，ZL 2023 1 0541792.2。
2.牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质，发明专利，ZL 2022 1 1395520.8。
3.液压系统故障诊断系统及方法，发明专利，ZL201810236408.7。
4.列车牵引电传动系统的在线监测与故障预警系统及方法，发明专利，ZL201610907633.X。
5.一种列车动力系统在线监控故障诊断的系统及其方法，发明专利，ZL201410150808.8。
