1. 个人简介

马森财，男，1994年生，中共党员，2025年6月博士毕业于中国矿业大学机械工程专业，同年7月进入兰州理工大学机电工程学院工作。现为兰州理工大学讲师、在站博士后。主要从事大型机电装备健康监测与故障预诊、工业数据挖掘与可视化、动态测试技术开发等方面的研究。近年来以第一作者在Advanced Engineering Informatics、Expert Systems with Applications、ISA Transactions、Measurement、《振动、测试与诊断》等国内外高质量期刊发表研究论文8篇，累计发表SCI/EI论文15篇；申请发明专利5件。主持甘肃省自然基金青年项目一项，青年教师学科交叉研究培育项目一项，作为主要成员参与国家自然科学基金项目2项、企事业单位合作项目4项。获甘肃省电工技术学会科学技术奖（二等）一项。

2. 部分科研项目

1.时变工况与样本不完备下风机主传动系统故障知识解耦及可解释诊断方法研究（省自然基金），26JRRA539，在研，主持。

2.多模态数据驱动的风电机组智能运维与能源调度协同优化研究（交叉培育项目），LUTXKJC-26018，在研，主持。

3.复杂工况下采煤机截割系统轴承多源融合量化预诊方法研究（自然基金）52304179，在研，参与。

4.复杂冲击下采煤机截割传动系统多源融合深度迁移诊断方法研究（自然基金）52204178，结题，参与。

5.采煤机摇臂状态监测关键技术研究及软件一期开发（企事业单位合作项目），结题，参与。

6.采煤机摇臂状态监测关键技术研究及软件二期开发（企事业单位合作项目），结题，参与。

7.带式输送机关键零部件故障诊断系统（企事业单位合作项目），结题，参与。

8.多级齿轮传动系统状态特征空间建模及评估方法研究（企事业单位合作项目）结题，参与。

3. 部分科研成果

1. MA S, ZHAO RZ, DENG LF; LI Y, ZHANG YF; Research on modular cloud transformation fault diagnosis for mechanical equipment considering the simultaneous long-tailed and high-dimensional factors, ISA Transactions, 2026, 171: 92-107. (中科院二区Top， IF=6.5)

2. MA S, CHENG G, HONG M, LI Y, ZHANG Q, Gu Z. Research on the low-dimensional visualization and identification method of the equipment’s conditions by cloud-based screening and hypergraph embedding[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024,62: 102673. (中科院一区 Top， IF=8)

3. MA S, CHENG G, LI Y, Huang Y, ZHUANG D. Research on multi-granularity imbalanced knowledge condition monitoring for mechanical equipment based on hierarchical ELM in multi-entropy space[J]. Expert Systems with Applications, 2024,238: 121817. (中科院一区Top， IF=7.5)

4. MA S, CHENG G, LI Y, ZHAO R. Dimension reduction method of high-dimensional fault datasets based on C_M_t-SNE under unsupervised background[J]. Measurement, 2023,214: 112835. (中科院二区Top， IF=5.2)

5. MA S, CHENG G, LI Y, AN H, LIU C. The interpretable health condition monitoring method of gear transmission system embedded in feature cloud-guided hypergraph structure under the extremely small-sample background, ISA Transactions. 2025. 162. 272-286. (中科院二区Top， IF=6.5)

6.马森财, 赵荣珍, 吴耀春. 云模型和集成分类结合的故障数据不平衡学习[J]. 振动、测试与诊断, 2023,43(06): 1114-1120. (EI，T2)

7.马森财, 赵荣珍, 吴耀春. 强差异性神经网络集成的转子故障识别方法[J]. 振动、测试与诊断, 2021,41(6): 1112-1118. (EI，T2)

8.马森财, 赵荣珍, 吴耀春, 邓林峰. 基于云理论和Relief-F的滚动轴承故障识别方法[J]. 振动、测试与诊断, 2021,41(04): 667-672. (EI，T2)

9. LI Y, CHENG G, MA S, LI X. Bearing fault diagnosis method based on complete center frequency distribution feature[J]. Structural Health Monitoring, 2023,22(6): 4100-4116. (中科院一区 Top)

10. LI Y, CHENG G, MA S, LI X. Research on bearing fault diagnosis method based on SCVMD and CGLF under various rotating speeds[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2024,46(5): 824-831. （JCR 3 区）

11. LI Y, ZHANG H, MA S, Cheng G, YAO Q, ZUO C. A Novel Method Based on Stepwise Variational Modal Decomposition and Gramian Angular Difference Field for Bearing Health Monitoring[J]. Arabian journal for science and engineering (2011), 2024. （JCR 2 区）

12. 李勇,张宏耀,马森财,程刚.一种低速重载工况下的轴承故障诊断方法[P].江苏省:CN202410086655.9,2024-06-28.（授权，发明）

4. 联系方式

办公地点：兰州理工大学彭家坪校区机电大楼527室

邮箱：masencai@lut.edu.cn

欢迎对本人研究方向感兴趣的同学联系，共同学习，共同进步！！！