控制理论与控制工程简介

081101 控制理论与控制工程一、学科简介控制理论与控制工程是控制科学与工程一级学科中的二级学科之一。

该学科是以工程领域内的控制系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略和控制系统建模、分析、综合、设计和实现的理论、方法和技术的一门学科。

控制理论是控制科学及其工程应用的重要基础和核心内容之一；随着控制理论的发展和技术水平的提高，控制工程也迅速拓宽领域，丰富内容，并促进控制理论的研究不断扩展和深化。

控制理论与控制工程是研究运动系统的行为和受控后的运动状态以及达到预期动静态性能的一门综合性科学。

在理论方面，应用各种数学工具描述系统的动静态特性，并以建模、预测、优化决策及控制为主要研究领域。

在应用方面，将理论上研究成果与计算机技术、网络技术和现代检测技术相结合，形成各种新型的控制器、预测和控制系统。

本专业与许多自然科学、技术科学及管理科学的许多领域相互交叉与渗透，同时具有从基础理论研究到工业实现技术的多层次结构，应用遍及从工业生产工程到航空航天系统以及社会经济系统等极其广泛的领域。

二、培养目标掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论。

坚持四项基本原则，热爱祖国，具有良好的道德品质，积极为社会主义现代化建设服务。

本学科培养从事自动控制理论研究、控制工程及相关领域内各种控制方法与技术研究和控制系统开发与设计等方面的高级专门人才。

为了适应社会对不同人才的需求，将研究生分为两种类型进行培养：1．理论型指从事某一领域的基础理论和应用基础研究，侧重于理论研究能力的培养，要求在本门学科内掌握坚实的基础理论和系统的专门知识，具有相应的实验技能，了解本学科的发展前沿，能比较熟练阅读外文资料，具有运用外语进行学术交流的能力，论文工作强调理论研究成果。

2．应用型指参加工程项目、产品设计与开发及引进项目的消化与完善等课题，要侧重于本学科工程技术方面能力的培养。

要求掌握本学科必要的基础理论和专门知识，了解本学科相关技术的发展状况，具有较强的独立担负工程技术工作和解决工程问题的能力，能够阅读外文资料并运用外语进行技术交流，论文工作强调参加和完成实际项目及应用研究成果。

081101控制理论与控制工程
控制理论与控制工程(校级重点建设学科)
研究方向：复杂系统的优化控制与智能决策、模式识别与智能信息处理、嵌入式系统及网络控制、轻工自动化与装备控制
控制理论与控制工程专业现设有四个研究方向：复杂系统的优化控制与智能决策、模式识别与智能信息处理、嵌入式系统及网络控制和轻工自动化与装备控制。

在复杂系统的智能控制与优化决策、模式识别与智能信息处理、嵌入式系统及网络控制、轻工业过程优化控制等领域完成了一批国家级和省部级课题，取得了显著研究成果，获得了国家科技进步二等奖、省部级奖励多项。

本硕士点自1986年获得学位授予权，已经培养硕士毕业生29届，为原轻工业部重点学科，现在学校重点建设学科。

现有专职教师28人，其中教授10人，副教授15人，具有博士学位的教师24人。

电气工程系控制理论与控制工程专业（代码：081101）（一级学科：控制科学与工程）一、专业简介控制理论与控制工程学科在电力电子技术与现代电力传动控制、智能控制理论及应用、复杂系统的建模与控制、计算机应用技术等研究方向取得丰硕成果。

本学科点在八十年代末，主持的项目“激光微区光谱仪”获原机电部科技进步一等奖；自1998年以来，主持的项目获安徽省科技进步二等奖2项，三等奖5项，自然科学三等奖4项及其他各类科技奖10多项，另有10多个项目通过省级鉴定。

在国内外重要学术期刊上发表论文90余篇。

目前在研项目20项，有国家自然科学基金、安徽省“十五”攻关重大专项、国际合作项目、安徽省自然科学基金项目等，科研经费300余万元。

本学科点现有教授5人，副教授6人，所在的系拥有安徽省重点实验室——电气传动与控制实验室。

二、培养目标全面贯彻党和国家的教育方针，培养社会主义建设需要的，德、智、体全面发展的检测技术与自动化装置专业高层次专门人才，基本要求是：l、热爱祖国，坚持四项基本原则，遵纪守法，品行端正。

2、掌握本学科、专业宽厚的基础理论和专业知识，具有从事科学研究和独立担负专门技术工作及教学工作的能力。

掌握一门外国语，能熟练地阅读本专业的外文资料和撰写论文摘要。

3、具有健康的体格。

三、学习年限三年。

授予工学硕士学位。

四、主要研究方向控制理论与控制工程学科主要研究具有前沿性的控制理论及其应用；研究为现代工业各部门实现自动化所需的基础技术和专业技术；研究提高包括社会生活在内的各个领域的自动化水平所需的理论与方法。

主要研究方向有：1、电力电子技术与现代电力传动控制本研究方向涉及能量变换和控制、自动检测和信息处理技术等。

其以新型电力电子器件为基础，研究高性能的功率变换器；以新型电机为对象，研究各类电力传动控制系统的控制策略及其实现。

2、复杂系统的建模与控制本研究方向主要开展预测控制、鲁棒控制、非线性控制、随机系统滤波、估计与适应控制、故障诊断与容错控制等领域的理论研究工作，以解决具有参数扰动和未建模动态的不确定系统，以及时变、非线性、随机系统的分析、控制、滤波及可靠性等问题。

控制工程基础理论与概念解析控制工程是一门应用科学，旨在通过设计和实施系统来影响系统的行为。

它涉及模型建立、系统识别以及控制系统的设计与实现。

本文将针对控制工程的基础理论和概念进行深入解析。

一、控制工程的基本概念1.1 控制系统控制系统是一个将输入转换为所需输出的组合，用于对某个过程、设备或系统进行控制的集成系统。

它由传感器、执行器以及控制器组成。

传感器用于采集实时的信息，而执行器则用于实现控制输出。

1.2 反馈控制反馈控制是一种常见的控制方法，通过不断对输出进行测量，并将测量结果与期望输出进行比较，从而调整控制器的输出。

这种反馈机制可以使系统对不确定性和扰动具有一定的鲁棒性。

1.3 系统建模与识别系统建模与识别是控制工程的关键环节。

它涉及将实际系统抽象为数学模型，以便进行系统分析和控制设计。

常用的建模方法包括物理建模、黑箱模型以及灰箱模型等。

1.4 控制器设计控制器设计是控制工程的核心任务之一。

它的目标是通过调整控制器的参数和结构，实现系统稳定性、动态响应和鲁棒性等性能指标的要求。

常见的控制器设计方法包括比例积分微分控制器（PID控制器）、模型预测控制（MPC）以及适应性控制等。

二、控制工程的核心理论2.1 线性控制理论线性控制理论是控制工程中最常用和基础的理论之一。

它基于线性系统理论，通过对线性系统的数学模型进行分析，实现对系统行为的控制。

线性控制理论包括稳定性分析、稳态误差分析、频域分析以及根轨迹法等。

2.2 非线性控制理论非线性控制理论是对非线性系统进行建模和控制的理论体系。

由于现实系统往往具有非线性特性，所以非线性控制理论对于解决实际问题具有重要意义。

非线性控制理论包括滑模控制、自适应控制以及神经网络控制等。

2.3 最优控制理论最优控制理论是控制工程中的一种高级控制理论，它的目标是通过优化控制策略，实现系统性能指标的最优化。

最优控制理论包括最优控制问题的建模、极大极小原理以及最优控制算法等。

控制理论与控制工程控制理论与控制工程是现代科学技术中重要的学科之一。

控制理论是研究控制系统的数学模型建立和性能分析的科学。

它以控制工程为应用领域，广泛应用于自动化、电力、机械、航空、航天等各个领域。

本文将重点介绍控制理论的基本概念和主要方法，以及控制工程在现实应用中的具体案例。

第一篇：控制理论的基本概念和主要方法控制理论是研究如何使系统按照既定要求和期望运行的科学。

它的基本概念主要包括系统、信号、控制器和反馈。

系统指的是需要控制的对象或过程，信号是用来传递信息或驱动系统的输入，控制器是根据输入信号和系统反馈信息采取相应措施的设备或算法，反馈是指将系统的状态或输出信息返回给控制器进行分析和调整。

在控制理论中，常用的控制方法有开环控制和闭环控制。

开环控制是指控制器的输出仅依赖于输入信号，而不考虑系统的反馈信息。

它简单直接，应用广泛，但对于系统的不确定性和外界扰动较为敏感。

闭环控制是指控制器的输出会根据系统的反馈信息进行调整，以实现对系统状态的监控和稳定控制。

闭环控制具有良好的稳定性和鲁棒性，但较为复杂，需要考虑控制器设计和系统模型的各项指标。

控制理论中的主要方法包括传递函数法、状态空间法和最优控制方法。

传递函数是用来描述系统输入与输出之间关系的数学工具，它基于拉普拉斯变换，能够方便地分析系统的动态特性和稳态响应。

状态空间是描述系统状态变量的方程和参数的一组关联方程，它能够全面地描述系统的动态行为和稳定性，并能够适应非线性和时变系统的分析与设计。

最优控制方法则是在系统的性能指标和约束条件下，通过优化算法寻求最佳控制方案，以实现系统的最优性能。

控制理论的研究和应用离不开数学和工程的支持。

数学提供了分析和求解控制问题的数学工具和方法，如微积分、线性代数、概率论和最优化理论等。

工程提供了实际系统中的应用场景和数据，通过实践和实验来验证和改进控制理论的方法和算法。

第二篇：控制工程在现实应用中的具体案例控制工程是将控制理论应用于实际系统的工程领域。

控制科学与工程控制理论与智能控制技术总结控制科学与工程是一门综合性的学科，它涉及到各个领域的控制理论和技术应用。

随着科技的不断进步和发展，控制科学与工程在各个行业中发挥着重要的作用。

本文将对控制科学与工程的理论和智能控制技术进行总结。

一、控制科学与工程控制理论控制科学与工程控制理论是控制科学与工程的基础，它主要包括控制系统的数学模型和控制原理。

控制系统的数学模型是通过对实际系统进行建模来描述系统的运行规律和行为特性，它可以是线性模型也可以是非线性模型。

控制原理是指通过对系统的输入和输出进行分析和计算，设计出合适的控制策略，实现对系统运行状态的调节和控制。

二、智能控制技术智能控制技术是指利用计算机和人工智能技术来实现对系统的智能化控制。

智能控制技术可以有效地提高控制系统的性能和可靠性，减少人工干预，提高工作效率。

其中，常用的智能控制技术包括模糊控制、神经网络控制和遗传算法控制等。

1. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它可以处理模糊不确定性和非线性问题，提高系统的鲁棒性和适应性。

模糊控制系统通常由模糊化、知识库、模糊推理机和解模糊化等部分组成，通过模糊推理和模糊规则的匹配，得出控制决策，实现对系统的控制。

2. 神经网络控制神经网络控制是利用人工神经网络来构建控制系统，它模仿人脑的神经网络结构和工作原理，实现对系统的学习和自适应控制。

神经网络控制系统通常由输入层、隐藏层和输出层组成，通过学习算法和反馈机制，不断调整神经网络的权值和阈值，实现对系统的实时控制。

3. 遗传算法控制遗传算法控制是一种基于生物遗传进化思想的优化方法，它通过模拟自然界的遗传和进化过程，搜索最优解或近似最优解。

遗传算法控制通常包括编码、种群初始化、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤，在迭代的过程中，通过不断交叉和变异，优胜劣汰，逐步找到最优解。

总结：控制科学与工程涉及到控制理论和技术的研究和应用方面，其中控制理论以数学模型和控制原理为基础，而智能控制技术则是利用计算机和人工智能技术实现对系统的智能化控制。