一、基础信息

个人简介：周福娜，女，汉族，1978年4月声，河南平顶山人，博士研究生学历，教授，现任SCI二区期刊Applied Intelligence副主编。主要从事电气自动化相关教学研究，在港航、新能源装备智能运维等方面取得重要成果，主持国家自然科学基金等重要课题多项，出版科学出版社专著，发表热点、高被引SCI论文，参与国家自然科学基金评审、科技进步奖评审等重要活动。所指导研究生多人次获评国家奖学金、上海市优秀毕业生、校优秀毕业生。

（一）个人基础信息

性别：女

出生年月：1978.04

职务：教授

博硕导：博士生导师

电子邮箱：zhoufn@shmtu.edu.cn

联系电话：15800531379

（二）教育经历

2009.6于上海海事大学电力电子与电力传动专业，取得博士学位

2004.6于河南大学控制科学与工程专业，取得硕士学位

2001.6于河南大学数学教育专业，取得学士学位

（三）工作经历

2019.7至今，上海海事大学，物流工程学院电气自动化系，教授2017.22-2019.7，河南大学，计算机与信息工程学院自动化系，教授/

2010.11-2017.10，河南大学，计算机与信息工程学院自动化系，副教授

（四）国际交流与合作经历

曾于2015.8-2016.8前往韩国岭南大学，任访问教授。

（五）社会兼职

1)      APPLIED INTELLIGENCE 副主编

2)      国家自然科学基金评审专家

3)      中国自动化学会技术过程故障诊断与安全性专业委员会 委员

4)      中国自动化学会智能自动化专业委员会 委员

5)      上海市电子学会 理事

二、科学研究

（一）研究领域及科研团队

研究领域：基于人工智能的港航和新能源装备健康运维；工业大数据分析；信息融合

科研团队：港口与海洋重装备安全工程学术团队

（二）科研项目

1)      面向港机故障诊断与预测的模块化递归联邦学习，国家自然科学基金，62073213， 2021/01-2024/12， 59 万，在研，主持

2)      基于深度特征抽取的微小故障诊断与寿命预测方法, 国家自然科学基金，U1604158，2017/01-2019/12， 46 万，已结题，主持

3)      复杂系统多模态故障诊断与健康管理的数据驱动方法，国家自然科学基金，61174112，2012/01-2015/12，61万元，已结题，主持

4)      数据驱动的复杂系统多模式故障诊断与预测维护，国家自然科学基金， 60804026，2009/01-2011/12，19万元，已结题，主持

5)      蔚来电驱横向课题，蔚来电驱动系统数据融合项目，2022.1-2022.12，15万元，已结题，主持。

6)      中国船舶集团704所横向课题，电动机故障诊断项目，2024.1-2024.12，60万，在研，主持。

7)      水利部堤防安全中心开放基金，201004，知识导引的数据驱动堤防病害诊断方法研究，2010/07-2011/12, 30万元，已结题，主持

8)      河南省高校科技创新人才计划项目，2013/01-2015/12, 30万元，已结题，主持

9)      河南省科技厅国际合作项目，094300510443 ，数据驱动的电力设备故障诊断与预测维护，2009/01-2011/12，10万元，已结题，主持

10)  河南省自然科学基金：数据驱动的复杂系统异常监控方法研究(2009A510001), 2009/01-2010/12，已结题，主持

（三）代表性论文成果

1.    期刊类

1)        Funa Zhou, Shuai Yang, Hamido Fujita, Danmin Chen, Chenglin Wen. Deep learning fault diagnosis method  based on global optimization for unblanced data, Knowledge based systems, 187,(2020)104837, 2020。（SCI一区，Top期刊，ESI 高被引、热点）

2)        Funa Zhou ，Shun Liu ，Shun Fujita Hamido，Xiong Hu, Yanbo Zhang, ， Bei Wang， Kai Wang . Fault diagnosis based on federated learning driven by dynamic expansion for model layers of imbalanced client，EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS， V238 Part D， Article Number 121982， DDOI： 10.1016/j.eswa.2023.121982, 2024  （SCI一区，Top期刊）

3)         Zhiqiang Zhang, Funa Zhou, Chongsheng Zhang, Chenglin Wen, Xiong Hu, and Tianzhen Wang. A personalized federated learning-based fault diagnosis method for data suffering from network attacks. Applied Intelligence, 53(19):22834-22849   , DOI：:10.1007/s10489-023-04753-8 , 2023 （SCI 二区收录）

4)        Zhiqiang Zhang, Zhou, Funa; Karimi, Hamid Reza; Fujita, Hamido, Hu, XiongWen, Chenglin, Wang, Tianzhen. Attention gate guided multiscale recursive fusion strategy for deep neural network-based fault diagnosis, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 126, Part C, Article No. 107052, 2023（SCI 二区收录，Top期刊）

5)         Funa Zhou，Ju H. Park . Diferential Feature Based Hierarchical PCA fault detection method for dynamic fault，Neurocomputing, 2016, 202 (2016) 27–35。（SCI 二区，Top期刊）

6)        Funa Zhou, Wei Xu, Chaoge Wang, Xiong Hu, Tianzhen Wang. A Semi-Supervised Federated Learning Fault Diagnosis Method Based on Adaptive Class Prototype Points for Data Suffered by High Missing Rate, JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, 109(4), No. 93, 2023. （SCI 三区）

7)        Zhiqiang Zhang, Funa Zhou*, Sijie Li. A Cross Working Condition Multiscale Recursive Feature Fusion Method for Fault Diagnosis of Rolling Bearing in Multiple Working Conditions, IEEE ACCESS，2022， 2022(10)：78502-78518。（SCI 三区收录）

8)        Jiechen Sun, Funa Zhou*, Xiong Hu, Chaoge Wang, Tianzhen Wang. Macro- and micro-spacetime feature-preference gated recurrent unit for remaining useful life prediction of electric motor in multiple operating conditions,  Signal Image and Video Processing, 18(11):7953-7968,2024.11.（SCI三区）

9)        Funa Zhou, Chang Wang, Xiong Hu, Chaoge Wang, Tianzhen Wang, An active federated method driven by inter-client informativeness variability of labeled data, Signal, Image and Video Processing, 17(8):3973-3982 ,2023. （SCI 三区）

10)    Funa Zhou, Tong Sun, Xiong Hu, Tianzhen Wang, Chenglin Wen. A sparse denoising deep neural network for improving fault diagnosis performance, Signal Image and Video Processing, DOI: 10.1007/s11760-021-01939-w, 2021, 15(8).（SCI三区）

（四）代表性著作成果

1）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[M]，科学出版社，2023.1。

（五）代表性专利成果

1)   周福娜,李思洁,胡雄,王天真,张志强。一种基于模块化联邦深度学习的多工况在线故障诊断方法,ZL202110053434.8, 2022.4授权。

2)   周福娜,濮陈杰,胡雄,贾鹏鹏,王天真. 一种基于机构内递归与机构间递归相结合的联邦学习故障诊断方法, ZL2022100483228, 2023.8授权。

3)   周福娜,李凌,胡雄,贾鹏鹏,王天真 .一种基于元学习的变工况故障诊断方法, CN2021114977549, 2022.3公开。

4)   周福娜，张志强。一种基于CNN与LSTM深度特征融合的故障诊断方法ZL202011446332.4，2023.7授权。

5)   陈丹敏, 周福娜, 张志强, 顾诗奇。一种基于两级迁移学习的多源异构信息融合故障诊断方法，ZL202011362875.8,  2022.6授权。

6)   周福娜，杨帅，胡雄，王微, 李思洁. 基于长程相关性GAN-LSTM的RUL预测方法，ZL 202010553410.4， 2023.8授权。

7)   王朝阁，周福娜，胡雄，李凤，张帆，一种时变工况下无转速计的行星齿轮箱复合故障诊断方法，发明专利，2024.6授权，ZL202111559299.0。

8)   周福娜，凡高娟，陆亚洲，陈竞，柴秀丽，噪声统计特性未知系统的实时多速率H∞融合滤波方法，发明专利，2016.2授权，ZL201310331781.8。

9)   凡高娟，周福娜，黄亚博，刘原，无线传感器网络中节点调度覆盖空洞的避免方法，发明专利，2018.5授权，ZL201310331781.8。

10)     柴秀丽，武相军，周福娜，孔庆梅，甘志华，史春晓，郭峻言，刘媛，王艳娜，基于混沌序列和超混沌系统的彩色图像加密方法，发明专利，2014.6授权，ZL201310412691.1。

（六）基地

 港口与海洋重装备安全工程中心大数据分析实验室 基地/平台负责人， 港口与海洋重装备安全工程中心  基地/平台主要成员。

（七）科研获奖情况

1)      中国自动化学会自然科学二等奖，2023，第4

2)      河南省科技进步二等奖，2017，第6

3)      河南省自然科学学术奖一等奖1项，2011，第1

4)      河南省自然科学学术奖一等奖1项2013，第1

三、教学信息

（一）授课信息

主讲本科生课程：自动控制原理；现代控制理论；信号分析与处理

主讲研究生课程：深度学习、智能控制

（二）指导学生获奖情况

1）2016年5月指导本科生参加 “挑战杯”竞赛，获河南省二等奖

2）2004年12月指导本科生参加大数学数学建模竞赛，获国家级二等奖

四、其它成果或荣誉

（一）其它荣誉

1)      河南省教育厅学术技术带头人2011 

2)      河南省骨干教师 2013

3)      河南省高校科技创新人才支持计划 2012 

4)      中国自动化学会青年专家库成员，2021

5)      河南省优秀青年专家库成员 2013