姓 名：文成林
性 别：男
最高学位/职称：博士/国家二级教授
出生年月：1963.04
电子邮箱：wencl@gdupt.hdu.edu.cn
专业领域：电子信息-控制工程/人工智能
研究方向：故障诊断与智能信息处理，工业过程控制与工程软件，人工智能算法
主讲课程：本科生课程：自动控制原理；现代控制基础
研究生课程：应用泛函分析，参数辨识与状态估计，多源信息融合，人工智能算法
已培养硕士学位研究生160余人，博士学位毕业生30余人。
主要荣誉：广东省高层次人才特殊支持计划领军人才，浙江省级有突出贡献中青年专家，河南省特聘教授，浙江省级新世纪151人才工程；中国自动化学会认知计算与系统专业委员会副主任委员、中国自动化学会粒计算与多尺度分析委员会副主任委员、中国自动化学会过程的故障诊断与技术专业委员会委员、中国自动化学会智能控制专业委员会委员、中国智能学会认识与信息处理/智能服务专业委员会。
出版著作及代表性论文：（著作、论文分别填写，代表作限填10篇）
[01]文成林, 周东华. 多尺度估计理论及其应用. 清华大学出版社, 2002
[02]文成林, 徐晓滨. 多源不确定信息融合理论及应用-故障诊断与可靠性评估, 科学出版社, 2012
[03] 文成林, 孙晓辉. 非高斯强非线性系统滤波器设计理论及其应用. 科学出版社, 2023.7
[04] 周福娜，文成林, 胡雄，王天真. 基于工业大数据分析的故障诊断方法及应用 ，科学出版社, 2024
[05]文成林, Xingshuo Cheng, Daxing Xu, Chuanbo Wen. Filter design based on characteristic functions for one class of multi-dimensional nonlinear non-Gaussian systems. Automatica 82 (2017) 171–180（SCI二区, TOP国际期刊）
[06]文成林, Quanbo Ge, Xingshuo Cheng, Daxing Xu. Filters Design Based on Multiple Characteristic Functions for the Grinding Process Cylindrical Workpieces. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(6):4671- 4679（SCI一区, TOP国际期刊）
[08] Ma Xue ,文成林*. An Asynchronous and Real-time Update Paradigm of Federated Learning for Fault Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(12) 8531-8540（SCI一区, TOP国际期刊）
[09] Yang Li,文成林*. Multilevel fine fingerprint authentication method for key operating equipment identification in cyber-physical systems. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 19(2):1217-1225
[10] Li C,文成林*, Ma X. A Novel Fault-Type Intrinsic Feature Decoupling Method for Rotating Machinery Fault Diagnosis Using Decoupling Generative Adversarial Network[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025（录用待发，SCI一区, TOP国际期刊））
近5年主持承担科研项目及经费：（已结题、正承担的课题应分别注明）
[01] 国家重点研发计划“智能机器人”重点专项项目（共性关键技术类）：机器人关节驱控一体化芯片（No.2023YFB4704000），项目总经费4300万元，项目负责人文成林教授，项目执行期：2023.11.01-2027.10.31
[02]国家自然科学基金重点项目：面向虚拟编组的城轨列车群调控一体化理论与关键技术（U22A2046），2023-2026，100/258万元，在研究，参加（2/10）
[03] 国家自然科学基金重点项目（No. 61933013）大型石化装置异常工况智能诊断、预测与维护，2020.01-2025.12，101/359万元，在研，参加（3/10）
[04]国家自然科学基金重点项目（No.61751304）, 不确定小样本环境下优化决策规则的提取与深度学习，2018.01-2020.12，220万元，结题，主持
[05] 委托应用项目：深度学习及机器人应用，45万元，在研
[06] 高层次人才引进科研团队启动经费，1000万元，在研
