孙梅迪，女，汉族，中共党员，1992年出生于河北省衡水市，博士。

2014年6月毕业于湖南大学自动化专业，获学士学位，2017年6月毕业于湖南大学，获控制工程专业硕士学位，2021年10月毕业于湖南大学，获控制科学与工程专业博士学位。2021年11月起任教于新利luck在线·（中国）有限公司官网电气与信息工程学院自动化系。

深度参与完成国家重点研发计划项目、国家自科基金项目、国家国际科技合作专项等，在智能故障诊断、深度学习、负荷识别、电力电子变换技术等方面积累了丰富的科研经验。依托上述课题取得了一系列创新性研究成果，在国内外重要期刊上发表SCI、EI论文多篇。担任IEEE Transactions on Industrial Electronics、IET Electric Power Applications、Measurement等国际学术期刊审稿人。

主要研究方向：（1）电机故障诊断（2）深度学习（3）电力电子技术

    主要成果及代表作： 

    [1] Meidi Sun, Hui Wang, Ping Liu, Shoudao Huang. "Stack Autoencoder Transfer Learning Algorithm for Bearing Fault Diagnosis Based on Class Separation and Domain Fusion." IEEE Transactions on Industrial Electronics. (IF=8.236,Top期刊)

[2] Meidi Sun, Hui Wang, Ping Liu, Shoudao Huang. "A sparse stacked denoising autoencoder with optimized transfer learning applied to the fault diagnosis of rolling bearings." Measurement, 146(2019):305-314. (IF=3.927)

[3]王辉，孙梅迪，何哲文，黄守道，荣飞，袁小芳. 混合动力挖掘机能量管理系统控制策略研究，湖南大学学报(自然科学版)，2018. 45 (2)：78-86.

[4]王辉，孙梅迪，黄守道，高剑，李幸. 高频链矩阵整流器的研究综述，电网技术，2017.41(3)：969-977.

[5] 王辉,孙梅迪,黄守道,等. 一种采用高频链矩阵变换器的V2G充电器及其控制方法. 中国发明专利：CN201710329700.9, 2017-05-11.

[6]王辉,罗卿,孙梅迪.基于图像处理的非侵入式电力负荷特征提取、识别方法、系统及介质. 中国发明专利：CN201910412402.5, 2021-02-23.

电话：15116282022

Email：sunmeidi_smd@163.com

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