1.2003/09–2009/12， 哈尔滨工业大学， 控制科学与工程，博士， 导师：杨明

2.1999./09–2003/07， 哈尔滨工业大学，自动化，本科

1. 2017/10-至今，暨南大学，副教授

2. 2011/08-2017/10, 中国船舶重工集团第707研究所，高级工程师

3. 2009/12-2011/08, 中国船舶重工集团第707研究所，工程师

机器人控制技术；现代控制理论；舰船操纵自动化技术。

1 F. Min, Gao Wang, Xueqin Chen,  ℒ1adaptive resonance ratio control for series elastic actuator with guaranteed transient performance, ISA Transactions, 154, 2024,  285-298,ISSN 0019-0578. 

2 F. Min, Y. Cai, Y. She, G. Wang and D. Li, Robot Collisions Classification Based on Variational Mode Decomposition of Vibration Measurements, in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2024. 

3 F. Min, Z. Wu, D. Li, G. Wang and N. Liu, COEB-SLAM: A Robust VSLAM in Dynamic Environments Combined Object Detection, Epipolar Geometry Constraint, and Blur Filtering, in IEEE Sensors Journal, 2023. 

4 G. Wang, Z. Wang, B. Huang, Y. Gan and F. Min*, Active Compliance Control Based on EKF Torque Fusion for Robot Manipulators, in IEEE Robotics and Automation Letters, 2023. 

5 Wang Z , Liu S , Huang B , F. Min*, et al.Forced Servoing of a Series Elastic Actuator Based on Link-Side Acceleration Measurement[J].Actuators, 2023, 12(3).DOI:10.3390/act12030126.

6 Yang F, Wang G, Li D, Liu N, Min F*. Research on Repetition Counting Method Based on Complex 6 Action Label String. Machines. 2022; 10(6):419. https://doi.org/10.3390/machines10060419

7 Min F, Pan G, Xu X. Modeling of Autonomous Underwater Vehicles with Multi-Propellers Based on Maximum Likelihood Method. Journal of Marine Science and Engineering. 2020; 8(6):407. https://doi.org/10.3390/jmse8060407

8 Min, Feiyan , et al. Research on the Heading Control of Underwater Vehicle Under Hover Condition. IEEE Access 8(2020):220908-220920.

9 Min F, Wang G, Liu N. Collision Detection and Identification on Robot Manipulators Based on Vibration Analysis. Sensors. 2019; 19(5):1080. https://doi.org/10.3390/s19051080

2017年加入暨南大学后，本人从事装备科研和机器人控制技术的研究工作，主持承担了国家级课题2项，省部级课题3项，纵向课题累计经费250余万元。另外主持承担横向科研课题15余项，累计到校经费400余万元。

本人于2019年申请获批了军委装备发展部领域基金（国家级）“可信的建模仿真及服务（MSaaS）架构评估准则及度量方法”。该课题针对“云仿真”背景的可信度评估开展理论研究和软件开发工作。将“云仿真和云服务评估”的相关技术引入到“企业云”“制造云”等领域，贴合暨南大学机器人研究院的发展需求。 2025年承担某重点实验室基金重点项目，开展基于大模型的建模和仿真研究工作，将大模型和强化学习应用于工业控制中。

1 一种基于谐振控制的双关节柔性机械臂力矩补偿方法，ZL 2023 1 1446681.X，CN 117584117 B, 2025年12月。

2 一种光伏板智能清洁机器人，ZL 2025 1 0548843.3，CN 120056080 B，2025年07月

机器人与智能控制；自动控制原理；Matlab语言；电路分析