提要

The map of Control Theory v5 简析 学习控制理论可以说经常可以看到Brian Douglas的The Map of Control Theory ，如下图所示。在感慨控制理论的博大精深的同时，我也想试着了解一下具体都是哪些内容。其中大部分内容我还没有学过，所以不一定对，仅供参考。 可以看出 map 包括一个圆和周边的 5 个区域，五个区域分别为 建模与仿真(modeling & simulation) 系统分析(system analysis) 控制方法(control methods) 规划(planning) 状态估计(state estimation) 位于中心的圆 首先，看图片中心的圆， 圆的中心是可以视为控制理论起源的离心式调速器（centrifugal governor，又称瓦特调速器或飞球调速器） 调速器上方是经典的反馈控制系统（又叫闭环控制系统），下方是前馈控制器。 圆周左半边是连续(continuous)控制系统和离散(discrete)控制系统， D2C 即离散系统转化为连续系统，通常使用保持器 C2D 即连续系统转化为离散系统，通常使用采样器 圆周右半边，是分析控制系统的域(domain) 右上为时间域(time) 右下为频率域(frequency)（严格来说，应该叫复频域） 两者之间可以通过拉普拉斯变换(Laplace Transform)进行转化 建模与仿真 位于右下角的是建模与仿真模块(modeling & simulation)，这里讨论如何对控制系统建立模型（通常为数学模型）并进行仿真。 经典控制理论中的数学模型通常为传递函数(transfer function)。现代控制理论中有线性状态空间(linear state space)方程，以及非线性状态空间(nonlinear state space)方程，可以从表达式中看出，非线性的状态空间方程右侧无法用线性函数表示出来。 此外还有混杂系统(hybrid system)，通常指同时包含连续和离散动态特性的系统。 在仿真(simulation)部分，有方框图(block diagrams)、 系统辨识(system id or system identification)：根据输入输出数据辨识出系统的表达式 最小实现(minimum realization or minimal realization)：用状态最少的状态空间方程来实现传递函数，使得输入输出关系相同 线性化(linearization)：模型线性化 First principles：这个我不懂，应该就是指机理建模，或者叫做分析法建模，与之相对应的是实验法建模 系统分析 位于正下方的是控制系统分析(system analysis)部分，控制系统可以从下列角度分析 ...

加油，软硬兼修、强弱相济的自动化人 🤖 互联网上”全栈“一词比较火热，通常指的是兼具”前端“和”后端“的技术能力丰富的工程人员。 有调侃说，“全栈”应该转化为“软件+硬件”，可以叫“全干工程师”，我想这不正是自动化学科对我们学生的要求嘛， 似乎好像还可以加上一句，强电与弱电相结合。 自动化学科果然是“大杂烩”，啥都学，啥都不精。 有人称，自动化专业是培养“总工”的专业。 在一些大学，自动化学院被称为“妈妈”学院，因为它覆盖方向很广，从自动化学院分出了很多细分的学院。 自动化专业回顾 在课程逐渐减少，即将毕业的大四学年，我想回顾一下在小破学校学的那些专业课。 首先我们会学习一些基础理论学科，如： 高等代数：感觉与经典控制理论最相关的就是积分变换，虽然我们只学了傅里叶变换 线性代数：对于现代控制理论和热门的神经网络的学习非常重要 概率论与数理统计：自动化开始与人工智能积极结合，概率论与数理统计和很多误差理论，人工智能算法有关 之后我们会学习控制理论的相关学科，学习如何进行控制系统建模，仿真，设计如： 经典控制理论：研究线性定常系统，以传递函数为代表 现代控制理论：研究多变量、非线性、实变的系统，以状态空间方程为代表 智能控制：在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，如模糊控制，专家系统，遗传算法，神经网络等 一直穿插着我们会学习设计实现一个控制系统需的技术知识， 为了设计测量环节(检测装置)，我们学习传感器技术； 为了处理采集的信号，我们学习了信号分析与处理，数字图像与视频处理，学习模式识别； 为了设计控制器 简单的控制规律可以直接使用电路实现，我们会学习电路分析，模拟电子电路，数字电子电路，FPGA 以及电工技术等 复杂的控制规律目前主要使用微型处理器，我们会学习微机原理与接口技术和一些专用的计算机处理器的使用方法如：嵌入式，单片机，DSP，PLC 等 如何确定控制算法，控制参数，如何将控制规律转化为程序而使用离散的控制器控制连续的系统，我们学习计算机控制系统，通常会使用MATLAB和Simulink等工具来仿真建模。 为了设计执行器，将控制结果（通常为电压较低的弱电信号）作用到被控对象 针对快变系统，我们学习电机与拖动技术，学习运动控制系统 针对慢变系统，我们学习过程控制系统和仪器仪表 为了控制执行器，将弱电信号转化为强电信号，我们学习电力电子技术 为了使得控制更加智能化，蹭一蹭最近特别火热的人工智能，我们还会学习一些人工智能相关的技术： 人工智能技术，机器学习，深度学习 大数据技术，数据科学，数据挖掘，模式识别等相关内容 人工智能来自控制理论的发展（确信） 自动化展望 正是因为自动化专业“啥都不精”，于是很多人推荐读研，读研可以在一个领域有更深入的理解， 也正是因为自动化学习内容多，所以可以选择的方向也是很多的。 学术型硕士可以报考控制科学与工程，当然也可以转计科，转软件，转仪器，转航空 专业型硕士可以报考电子信息，能源动力等。 0811 控制科学与工程 081101 控制理论与控制工程 081102 检测技术与自动化装置 081103 系统工程 081104 模式识别与智能系统 081105 导航、制导与控制 就业可以从事控制理论的研发岗位，进入软件，硬件，机器人等行业，说不定就能一步一步地成为一名总工。 人类研究着控制工程，让工业在人类的指导下运行， 希望人类可以永远不被外物控制，可以只做自己喜欢的事情， 不被性能指标要求，不必为了成本做裁剪，不必总是重复他人设计的简单控制规则 参考 控制科学与工程研究生将来的就业方向是什么？ - 知乎 (zhihu.com) 学习复变函数与积分变换有什么用途？ - 知乎 (zhihu.com) 控制理论导图来自：Map of Control Theory v2 by Brian Douglas 中英 知乎

控制理论概览 大三学习了《自动控制原理》、《计算机控制系统》、《现代控制理论》，对控制理论有了一个很粗略的了解，整理如下 线性时不变连续系统 域 数学模型 分析与判断稳定的方法 （性能）指标 其他 时域 微分方程 赫尔维茨稳定判据、劳斯稳定判据 稳定性：稳态误差；准确性：调节时间、超调量；快速性：上升时间、峰值时间 复频域 传递函数 负实部、左半平面 阻尼比，衰减系数，阻尼振荡频率 根轨迹法 频域 频率特性 奈奎斯特稳定判据 稳定裕度、频带宽度 系统校正 状态空间 状态空间方程 李雅普诺夫方法 能控性，能观性 状态反馈（极点配置）、状态观测、调节器设计 等 数学模型常常也包括：结构图和信号流图 线性时不变离散系统 域 数学模型 分析与判断稳定的方法 （性能）指标 其他 时域 差分方程 朱利判据、w 变换 稳定性：稳态误差；准确性：调节时间、超调量；快速性：上升时间、峰值时间 复频域 脉冲传递函数 幅值小于 1、单位圆内 根轨迹法 频域 频率特性 离散系统奈奎斯特稳定判据 稳定裕度 系统校正 状态空间 状态空间方程 李雅普诺夫方法 能控性，能观性 状态反馈（极点配置）、状态观测、调节器设计 等 离散控制系统的经典设计方法（连续域——离散化、直接离散域）等