一、基本情况
李文卿，湖南大学电气与信息工程学院
教授，博士生导师、硕士生导师
国家高层次青年人才，湖南大学岳麓学者
机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心骨干成员、潇湘实验室核心成员
面向智能制造国家重大需求和具身智能世界科技前沿，围绕AI for Engineering范式，聚焦新一代人工智能（如工业大模型、具身智能）关键技术及其在智能制造场景的创新应用。参与国家自然科学基金重点项目、面上项目以及美国自然科学基金项目。在国际顶级期刊和重要学术会议上发表论文20余篇，其中以第一/通讯作者身份在IEEE Transactions系列及自动化领域顶级期刊发表SCI论文10余篇，JCR一区top论文6篇，ESI高被引1篇，授权中国发明专利6项。现担任IET Electronics Letters客座编辑、SN Computer Science副主编，担任IEEE TIE、TII、TITS、TIFS、TNNLS以及JPC、CEP等期刊审稿专家，并在复杂网络建模与智能控制前沿论坛等国内外会议及论坛作特邀报告。获国家研究生奖学金、华陆科技奖学金、博世科技奖学金，优秀研究生、亚洲控制会议及中国过程控制会议优秀论文提名奖等个人荣誉。
2010年于湖南大学电气与信息工程学院获学士学位，2018年于浙江大学控制科学与工程学院获博士学位，师从孙优贤院士与赵春晖教授。曾任纽约大学博士后、研究员。2025年加入湖南大学电气与信息工程学院控制系。
二、研究方向
研究聚焦于复杂工业系统自主感知与智能控制关键技术及其在连续制造与离散制造两大智能制造核心领域的实际应用。深度融合工业大数据分析、新一代人工智能及先进制造技术，开展以下两方面研究：
（一） 连续制造（流程工业）智能优化：
围绕制造系统多尺度、强耦合等特性，重点研究：
（1）动态建模与在线优化：包括机理及数据深度融合的混合建模、多粒度的数字孪生构建、多目标优化决策；
（2）智能监测与预测维护：包括多模态感知与实时监控、故障诊断、剩余寿命预测；
（3）数据隐私与模型安全：包括差分隐私、对抗样本、理论可证的模型鲁棒性。
（二） 离散制造（工程装备）具身智能：
面向柔性制造场景动态交互需求，重点突破：
（1）具身智能闭环技术体系：包括多模态感知融合、知识增强决策、具身精细执行以及反馈演化（具身学习）；
（2）云/边/端协同技术、大小模型协同技术、多智能体协同技术；
（3）多模态数字孪生与智能体安全：包括制造场景世界模型、高保真仿真建模、动态自愈校准与轻量化工艺知识迁移、大模型微调的联邦差分隐私安全等；
三、课题组招聘
课题组隶属于王耀南院士团队，依托机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心。
欢迎控制、计算机、通信及数学等相关专业背景，具备良好的数学基础和编程能力的同学联系报考博士和硕士研究生，及申请研究助理岗位。课题组有着良好的海内外学术及业界交流关系，可提供美国、德国、法国、新加坡等国家学术访问机会及阿里、腾讯、华为、百度、网易、海康等国内知名企业实习和工作推荐机会。课题组提供良好的实验环境设备，倡导开放合作的学术氛围，致力于工业人工智能与工业大数据的基础理论与智能制造应用研究。
期待有志投身于智能制造与安全领域的同学踊跃联系、加入团队。有意者联系邮箱： wqli2025@hnu.edu.cn。
四、研究成果
1、代表性论文
(1) W. Li, C. Zhao, F. Gao, Linearity evaluation and variable subset partition based hierarchical process modeling and monitoring. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 65(3), 2683-2692. （ESI高被引）
(2) W. Li, C. Yang, S.E. Jabari, Nonlinear traffic prediction as a matrix completion problem with ensemble learning, Transportation Science, 2022, 56(1), 52-78.
(3) W. Li, Y. Wang, A Robust Supervised Subspace Learning Approach for Output-relevant Prediction and Detection against Outliers, Journal of Process Control, 2021, 106, 184-194.
(4) W. Li, C. Zhao, Hybrid fault characteristics decomposition based probabilistic distributed fault diagnosis for large-scale industrial processes, Control Engineering Practice, 2019, 84, 377-388.
(5) Y. Wang, W. Li (共一), E. Sarkar, SE Jabari, M Shafique, M Maniatakos，A Subspace Projective Clustering Approach for Backdoor Attack Detection and Mitigation in Deep Neural Networks, IEEE Transactions on Artificial Intelligence，2024.
(6) W. Li, C. Zhao, B. Huang, Distributed dynamic modeling and monitoring for large-scale industrial processes under closed-loop control. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2018, 57(46), 15759-15772.
(7) W. Li, C. Zhao, F. Gao, Sequential time slice alignment based unequal-length phase identification and modeling for fault detection of irregular batches, Industrial & Engineering Chemistry Research, 2015, 54(41), 10020-10030.
(8) Y. Wang, W. Li (共一), M. Alam, M., Maniatakos and S.E. Jabari, Backdozer: A Backdoor Detection Methodology for DRL-based Traffic Controllers. ACM Journal on Autonomous Transportation Systems, 2023.
(9) W. Li, C. Zhao, F. Gao, Latent variable based concurrent multitrends analysis method for monitoring batch processes with irregular and limited batches, The Canadian Journal of Chemical Engineering, 2017, 95(9), 1817-1829
(10) Y. Wang, E. Sarkar, W. Li, M Maniatakos, SE Jabari，Stop-and-go: Exploring backdoor attacks on deep reinforcement learning-based traffic congestion control systems, IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2022, 16,4772-4787.
(11) W. Li, Y. Wang, S.E. Jabari, Fault isolation based on online sparse optimization of streaming faulty data, IEEE 58th Conference on Decision and Control, 2019，Nice, France.
(12) W. Li, T. Huang, Nikolaos Freries, L. Xie, P.R. Kumar (IEEE、ACM、IFAC Fellow), Data-driven Localization of Forced Oscillations in Power Systems, ISGT 2019 ASIA, Chengdu, China.
(13) W. Li, C. Yang, S.E. Jabari, Short-term traffic forecasting using high-resolution traffic data, IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2020, Rhodes, Greece.
(14) C. Zhao, W. Li, Y. Sun, A sub-principal component of fault detection (PCFD) modeling method and its application to online fault diagnosis. 2013 9th IEEE Asian Control Conference (ASCC), 2013, Istanbul, Turkey.
(15) W. Li, Y. Wang, M. Shafique, and S.E. Jabari, Physical Backdoor Trigger Activation of Autonomous Vehicle using Reachability Analysis. In 2023 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC), 2023, Singapore.
2、代表性专利
【1】赵春晖，李文卿，一种自动的步进式有序时段划分方法，发明专利：ZL201310046432.1
【2】赵春晖，李文卿，一种基于不等长时段自动有序划分的过程监测方法，发明专利：ZL201510074916.6
【3】赵春晖，李文卿，基于多模态协同时段自动划分的统计建模与在线监测方法，发明专利：ZL201310257429.4
【4】赵春晖，李文卿，一种基于频带分离和数据建模的通用血糖预测方法，发明专利：ZL201310254315.4
【5】赵春晖，李文卿，一种基于嵌套迭代费舍尔判别分析的故障诊断方法，发明专利，ZL201510028871.9
