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自动控制所面临的挑战

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楼主
huhuhuhu 发表于 06-3-4 13:07:45 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
自动控制所面临的挑战

冯纯伯

东南大学


冯纯伯自动控制专家。1928年4月16日出生于江苏金坛。1953年于哈尔滨工业大学电机系研究生毕业。1958年在列宁格勒工业大学获技术科学副博士学位。历任东南大学自动化研究所所长,研究生院副院长。1994年获俄罗斯联邦自然科学院外籍院士称号,1995年当选为中国科学院院士。主要从事自动控制领域研究。

自动控制学科自建立以来一直就是一门很活跃的学科。二战期间由于军工技术的需要,以伺服系统为主要内容的反馈控制得到了迅速发展。二战之后的冷战期间军工技术竞争剧烈,特别是各类飞行器对控制系统提出了很高的要求。在此形势的推动下以状态变量为基础的所谓现代控制理论得以建立,它的一个主要特点是依赖于精确的数学分析计算。随着时间的推移,自动控制应用的领域愈来愈扩大,无论国防、工农业生产、社会经济、环保等等,凡是存在系统的地方都宜用系统学的观点加以分析,都可用控制理论方法加以适当的人为改造和处理。在这种日益扩大的应用过程中,人们发现原有的所谓现代控制理论有很大的局限性。这就提出了新的更高的要求,当前计算机科学和技术的高度发展也为更复杂更高层次的控制理论的发展提供了物质条件,因此,国际上普遍认为当前控制理论面临新的挑战,酝酿着新的发展。

概括地说,当前控制理论所要解决的主要问题是研究复杂系统的有效控制。所谓复杂系统可认为是具有以下一些主要特征的系统:

1.系统具有很强的时变和非线性。几乎任何真实系统都具有非线性,只是强弱不同而已。为了实现深层次、高性能的控制,就不能不充分考虑系统特性的时变性和非线性。举例来说,我国引进的SU-27战斗机可实现超机动飞行,其攻角可在极短时间内达到接近90°的程度,在此情况下它的气动特性全变了,用常规的线性化处理方法无法设计这样的控制系统。在民用方面,许多化工过程都有很强的非线性,其特性常随工况改变而改变,有时环境变了,特性起根本性的变化,即使仍然回到原来的环境和条件,原来的工况也无法恢复,造成灾难性后果,对于这类对象常规的PID调节常常不能满足要求。

众所周知,由于时变非线性动态方程没有通用的解法,因此和线性定常动态系统不同,远远未能建立起有效的控制系统设计方法,近年来由于微分几何、微分代数等数学工具的引进,非线性控制系统理论取得了一些突破性的进展,但仍然是很初步的,非线性控制系统性质复杂,许多特殊的性质,例如分岔、混沌等现象都可能在非线性控制系统中出现,对这些深层次的问题的了解,有待于对一般非线性动力学系统的深入研究,这正是当前数学界的一个重要题课。我们不能完全依靠数学家提供现成的果实,事实上也并非一定要对非线性动力学有了较完好的分析,才能对它作出有效合理的综合,然而对时变非线性动态系统提出一般化的有效设计方法毕竟是一件非常艰巨和困难的任务。

2.系统具有复杂的不确定性和各种无法预料的干扰,这种不确定性包括参数不确定性和结构上的不确定性。许多复杂的被控动态系统的维数是很高的,因此在分析处理时只能用低阶动态模型去逼近它,这就不可避免地存在未建模动态和不确定参数。为解决这类系统的控制,近年来鲁棒控制器的设计以及适应对象变化范围宽的一些控制方法等得到了深入的研究。对于线性系统这方面的成果相当丰富,但对时变非线性系统的研究仅只开始而已。

目前提出一些鲁棒控制方法,包括一些自适应控制等都不可避免地要依赖于对系统数学模型的精确数学分析,所以对线性系统取得的成果较多,而对时变非线性系统则成果不多,因为后者很难精确数学描述。而鲁棒控制设计又离不开以一定精确的数学模型为依据,这就是矛盾,这个矛盾若没有好的方法加以克服,鲁棒性强的控制将难以得到。这点对时变非线性系统尤其突出。在这方面需要在概念上和方法上有新的创造。

3.系统结构复杂、规模大。由于自动化技术应用的领域不断扩大,受控的系统愈来愈复杂,从控制系统的纵向看它包含了许多功能不同的层次,从横向看它分成了许多互联的子系统,例如CIMS技术就涉及全厂的综合自动化。如果说对较简单的单一动态系统可以仅用微分方程来描述的话,对这种复杂大系统就不可能仅用微分方程来描述,它的特性中至少要包括一些相互关系,逻辑制约等等,在时序上也不都是连续的。一些社会经济系统中还包括人在内,人的个人意识也在起作用,这类系统更是难以用数学方程来描述了,更有本质不同的特征。

60年代国际自控界发起推动“大系统理论”的研究。然而多年来这方面的成就不多,一些主要成果基本上是线性系统理论在具有复杂结构下的推广,远不能满足上述复杂系统的控制问题的需要。为解决问题需要完全新的途径和理论。现在迫切需要建立复杂系统的理论。在钱学森先生的倡导下,多年来我国学者在这方面积极地开展了研究。

应如何解决上述复杂系统的控制问题?同内外学者普遍意识到要走智能化的道路。实现控制要向人的智能学习。何为智能控制?众说纷纭,很难有确切定义。智能的程度是没有底的。由于目前认知科学发展水平有限,短期内很难建立真正的高智能的控制理论体系,但努力有的放矢地提高控制系统的智能化程度,以求达到更好的效果无疑是当前重要的研究课题,为此提出以下几点看法:

1.反馈概念的丰富和扩展

负反馈是控制的基本方法。常规的反馈是利用误差经过某种函数运算进行反馈,这种函数关系由控制指标所决定。对于一个能控能观的系统,控制指标和反馈方式有一一对应的关系。然而真正灵活有效的控制并不总是由一个单一的指标函数所决定的。一个有经验的驾驶员会根据被驾驶对象的状况、环境的变化等等随时改变驾驶策略,为了快速机动有时甚至采用正反馈,使系统不稳,有时又要使系统快速稳定,有时不用反馈而只用前馈,等等。这就是说反馈的过程中要有实时的决策,不能只用一种指标函数。当然理论上可以将各种指标函数组成一个综合的指标,但要描述这样的指标函数将是十分困难的,甚至是不可能的,即使有了这样的复杂的指标函数,也给统一的综合分析和设计带来了难以克服的困难。以上所述表明,如何将反馈控制和实时动态决策融合在一起是一个很有研究价值的课题,为此实现仿人智能的控制将是值得探讨的,仿人控制将会提供给我们很多有益启示。

2.系统建模以及建模和控制的结合问题

为实现有效的控制离不开对系统建模,现在人们研究在设计控制系统时如何能淡化系统模型,然而系统模型还是必要的,若模型可靠则必能实现有效的控制,在控制中加深对模型特性的了解,也必能改进控制,此二者有对偶性。对于线性系统建模方法已经研究得相当充分了。对于时变、非线性、不确定动态系统,建模方法的研究成果依然不多。近年来神经网络和模糊系统在系统建模和控制中的应用引起了极大的兴趣。理论证明两者都能逼近任意非线性函数。这附合Weierstrass函数逼近论的定理。但并未提出工程上令人满意的实现方法,要害之处在于尚缺乏真正快速的又不陷入局部最优的学习算法。人们的思维有两种,一种是数字的(Numeracy),一种是文字的(Literacy),后者常常含有更多的智能信息。目前现有的建模和控制基本上都是建立在数字式分析的基础之上的。事实上人在控制时并不一定需要知道精确的数字,而常只需要某些动态特征,例如系统是否会振荡、稳定度大不大,等等。因此在线定性建模、特征提取、行为分析就显得很重要了,它是实现智能化控制所需要的。事实上也并不需要完全建模之后才能进行控制,例如在慢信号作用下系统的高频部分不被激励起来,因此不必考虑。总之,在智能控制的范畴内,建模、控制和两者的相互关系要有新的考虑。

3.Metasynthesis方法的研究

在研讨复杂巨系统的过程中,我国学者钱学森先生和戴汝为先生等提出Metasynthesis的概念,这是一个有很高研究价值的课题。前面已经提到,目前有必要建立真正的大系统理论,而Metasynthesis应是主攻领域。这里有待研究的问题很多,例如:各种方法的协调配合问题、合成稳定(resultant stability)和综合性能的分析、如何实现可操作的定性和定量分析的结合、控制系统的稳态结构设计、人的因素在系统中作用的分析,等等。可例举的问题非常多,大都还是些未被开垦的处女地。
沙发
hsn1983 发表于 09-10-26 20:08:15 | 只看该作者
真是复杂看不懂呀
板凳
shenyihuanjing 发表于 10-1-31 11:34:06 | 只看该作者

回复 #1 huhuhuhu 的帖子

@-@|||
地板
carter315 发表于 10-7-9 10:25:24 | 只看该作者
分析的很详细呀
5#
jjx123 发表于 10-7-12 01:04:09 | 只看该作者
好多呀,真详细
6#
电子科大 发表于 10-7-21 16:44:58 | 只看该作者
自动控制领域的任务还是任重道远啊
7#
wozhu107 发表于 10-7-24 02:43:25 | 只看该作者
看不懂
8#
wozhu107 发表于 10-7-24 02:43:37 | 只看该作者
(一)
   大家在准备考研时,想没想过:自己对什么感兴趣?自己以后想干什么?毕业后如何打算?如果你认真考虑了这几个问题,相信你的未来研究生生活会是充实的。但大家在本科时也确实很忙,加上了解的也不多,所以对考研的想法就是考上就好。我当时也这么想,我当时对控制的这4个二级学科也不太了解,就报了控制理论与控制工程,想着考上就行。当时真的不了解读自动化研究生具体做什么,心想就是做实验做项目吧。我顺利通过了初试,面试也可以,但选导师是由不得自己的,我联系导师晚了,所以就跟了个搞计算机集成制造(CIMS)的导师,那是我也不知道CIMS具体搞什么。总之,当时的感觉就是:总算考上了,一切OK!
      但是我现在极郁闷。一是这个方向(CIMS,有的学校叫生产过程建模)跟你本科学的自动化知识没任何关系;二是这个方向表面上是搞应用,其实是纯理论,很枯燥;三是这个方向实际中很不实用,导师也没什么具体项目,所以不容易找工作。我自己感兴趣的方向其实是计算机控制与应用,但录取时有的事情是由不得自己的。请各位学弟学妹们注意了,复试中最好别选这个方向(计算机集成制造,复杂系统建模或生产过程建模),否则你会郁闷3年的。当然,如果感兴趣,也就无所谓了。
      我推荐的专业是模式识别与智能系统。这个方向实用,也很热,也容易产生兴趣,就业当然OK了。大家抽时间可以想一下自己以后想从事什么样的工作,对什么感兴趣,自己的优势是什么。这样就可以做到在复试中选择导师和方向目标明确,不盲目。选择一个适合自己的研究方向是成功的关键。祝各位学弟学妹考研成功!
大家如有什么问题,可给我发E-mail:  yuananr@yahoo.com.cn

(二)

首先,电力电子与电力传动研究的是:变流技术(整流,逆变),变频器,电源技术(UPS,开关电源),谐波抑制与无功功率补偿,先进控制技术在电力电子设备中的应用。该专业所需要的基础是:电路,模电与数电,电机学,电力电子技术,计算机控制技术,信号与系统。你也许没学过其中一些课程,但读硕时可以弥补。还有,该专业动手较多。这个专业是热门专业之一,很有前途,就业时可去西门子,GE,山特等顶尖企业,该专业毕业生很受欢迎。
检测技术与自动化的研究内容是:计算机硬件应用,传感器应用,嵌入式等。总之是天天和电路板打交道。该专业容易激发兴趣,当然动手能力要求很高。就业也很容易,很有钱途的。需要的基础是:模电与数电,单片机原理,数字信号处理,计算机控制技术等。就业方向是中兴,华为等IT行业,一般是硬件工程师。
我的YAHOO邮箱出了问题。如有问题,发信到:yzh520@sogou.com

现场总线技术(FCS)属于计算机控制的范畴,通俗的说:就是用网络把各具有智能化功能(通信,计算功能)的仪表连接起来共同执行一个功能,并且便于集中管理。这是个很不错的方向。不过你以后的方向随导师而定,现在不好说。新型电力电子系统与装置方向大概是:现在电力电子器件发展很快,例如用新的元件组成的多电平逆变电路。

系统工程专业是以运筹学为基础的,与计算机硬件的应用没有关系,也很少用到控制理论。

控制科学的4个二级学科中只有检测技术与自动化是完全偏硬件的。模式识别也会用到硬件,如DSP,但不是太多。双控专业是基本不用硬件的,具体随导师而定。系统工程完全与硬件没关系。

(三)

读研选择学校时还是要把学校的名气放第一位,但是这个学校的该专业也不要太差,起码要有博士点。例如,北大的自动化就不要报,实在太差了。机器人方面,哈工大和沈阳自动化研究所应该是最强的。控制理论和控制工程,模式识别都有机器人的方向。如果想进行机器人控制理论的研究,就报双控;如果想从事目标识别和人工智能方向,就报模式识别。

(四)

兴趣并不是自然产生,也是需要自己去发现和培养。侧重应用的就是模式识别和智能系统,检测技术和自动化,电力电子与电力传动。具体这些专业研究什么,我前面已经说过。还有,总是要有适量的理论研究,否则搞的应用的技术含量就不高。你可以先对这些专业具体了解一下,然后找些书看看,慢慢地就会产生兴趣了。在产生兴趣的过程中,当然还要有毅力,要坚持。

最重要的途径是你现在把专业课学好,在专业课的学习过程中会发现兴趣的,那样目标就明确了,能有的放矢。专业课:电路  信号与系统  电机与拖动基础  模拟电子电路  数字逻辑电路  微机原理  自动控制原理    数字信号处理    现代控制理论    计算机网络与通信概论    这些课是自动化专业的基础,一定要努力学好。如果学扎实了,以后会比较轻松的。当然,其他的专业课:单片机   MATLAB  电力电子技术  电力拖动自动控制系统  计算机控制    电气控制与PLC  智能控制等也要尽力学好。所以,你现在只管学好这些课程就行了。只要认真学,你肯定可以发现你的兴趣。

电力电子和双控区别大了。电力电子研究的是功率开关变换技术,先进控制技术在电力电子电路中的应用,谐波抑制技术。而控制理论和控制工程主要研究的是控制理论,如非线性控制、神经网络等。具体研究方向要随导师而定,并非严格按专业来界定。就业时主要取决于“你会什么,擅长什么”,例如擅长软件,而与做的论文关系不是很大。只要是电类的专业,就业都是不错的。

四个专业中,从就业和实用角度说,检测技术和模式识别是最好的。我对这两个学校不了解,但知道华南理工的自控远强于华东理工,并且分数线也不算高,04年的时候还要调剂生。上海的高校对自动化专业的来说,也就是交大,其他的都不好。我觉得选择学校以以下几个原则来衡量比较好:(1)是工科较强的211重点大学(2)所处地理位置还不错,不要太偏(3)专业的实力不是太重要,只要有博士点,具备一定的规模即可。浙大的电气工程远比上海交大强,尤其是电力电子和电力系统自动化.

只要是检测专业,能跟老板做几个项目,找工作当然容易了。关键还在于老板是否有项目做。即使再好的学校和专业,跟老板没事做,找工作还是不好找。检测这个专业必须得有实际项目做的,不然真学不到真东西。

模式识别主要研究方向是图像和视频处理,是理论与软件密切结合的专业.虽然理论性较强,但是与双控不同.现在的控制理论与控制工程的情况是:很多导师研究的控制理论都太超前了,给人的感觉是太空洞.因为这些控制理论在实际中根本用不上,即使用上,控制效果可能还不如PID控制.国内自动化界的最高学术期刊<自动化学报>简直跟数学学报差不多了,上面全是复杂的数学推导.因此,学生一般对双控很难产生兴趣,并且该专业就业不如其他专业.但是,具体研究方向是随导师而定,双控专业的学生也可能搞其他专业方向的研究.因此,选好导师是第一重要的!模式识别的优势是:该专业的理论研究成果比较容易实现,并且还能用于实际中,不会给人虚无飘渺的感觉,况且对软件要求较高,软件上的优势是就业时的资本.至于就业,请放心,这个专业是很不错的.在IBM和微软亚洲研究院有好多就是学模式识别的,并且现在还是从事该方向的研究.

(五)

最近有不少大三的朋友给我发邮件问一些事情.不少问题都是共性的,我在此说一下我的看法.
(1)首先,不要太看重自动化学科的排名.我认为选择学校时,要把地理因素和学校的名气放在第一位,因为这两个个因素对就业有很关键的作用.重点学科对我们学生来说基本用处不大,用人单位也很少看这个问题,用人单位只关心人怎么样.学校的名气也是很重要的,否则很容易被用人单位第一关就淘汰掉.但是报考院校的自动化实力也不能太差,例如,北大和南大的名气虽高,但是自动化太差了,最好不要报考.一般工科较强的211重点大学的自动化都是不错的,在其中根据自己情况选择即可.
(2)在网上搜索考研信息时,应以导师信息为主.跟上一个适合自己的导师才是最关键的.现在有好多导师没项目做,或者研究方向很枯燥,所以他们的学生也很郁闷.
(3)大三的同学目前还是学好专业课程,打好专业基础,这是很重要的.只有通过学习专业课才会扩大对自动化学科的认识,才能不盲目.
(4)信心是很重要的.想考研的同学一定要有信心,不要顾前怕后,信心是成功的关键.我认为考研复习的首要原则是:自信!遇到困难,千万不要退缩,越是艰难越要前进。数学一的复习内容较多,难度较大,因此复习时要一个个的知识点逐个突破,自己要亲自动手做题训练,善于总结。

(六)

航天系统很多研究所和企业都在偏远地区或者城市郊区的,这是由航天保密性决定的,不可能在城区。譬如北京的一院在东高地,二院在永定路(这还算近的),三院在云冈。(97年我去玩的时候,过了晚九点漆黑一片,什么娱乐都没有),你愿意闷在这种鬼地方做研究?这还是北京的单位,山沟里面的基地更多了。。。。即便你愿意,考虑考虑你以后结婚吧,那个姑娘愿意跟你去这种地方?你儿子呢,让他在山区接受教育?!
再者,航天系统是我国目前为数不多的改革进程比较慢的系统,很多单位都是子女顶班,复杂的人际关系,七姑八大姨的,进去有你受的,将来同样晋升比别人慢,因为你没人脉关系。这也是历史问题,航天单位因为偏远,谁都不愿意去,另一方面也为了安慰老一代科技工作者,所以只好让他们子女顶班。

(七)

推荐自动化及其相关专业同学报考以下学校与专业
模式识别与智能系统: 上海交大  中科院自动化所  清华大学 西安交大
检测技术与自动化装置: 浙大  天津大学 清华大学
电力电子与电力传动: 浙大 西安交大  南京航空航天大学
电力系统自动化:浙大  清华  西安交大 天津大学
电机与电器: 华中科技大学 浙大  清华
控制理论与控制工程:清华 浙大  东北大学 上海交大 东南大学

自动化虽然就业上略逊于电子和通信,但还是不错的。我个人认为我们自动化人应该在熟练硬件和软件的基础上,强调“控制”的特点,也就是把先进控制理论转化为实际应用,而不要一味地只做理论研究。不管你对编程是否感兴趣,这是必须要掌握的。你既然喜欢实用性的东西,编程是不可避免的。

考研复习固然重要,但是专业课也不能放弃。专业课你不一定全都要学好,可以重点地来学。例如,微机原理、单片机、现代控制理论、计算机控制技术、电力电子技术这些课程一定要学好,其他的课程过关即可,根据自己的兴趣来选择重点。你给我发邮件:yuananr@yahoo.com.cn,还有其他事情,我就是东南的

(八)

我首先声明:我给出的意见只是我的看法,不代表是完全正确的,但我认为我的看法至少还不会误导人。我只是学生,不可能对自动化专业全面了解,只能根据同专业同学中的大多数人的意见和往年本校该专业的就业形势来给出自己的看法。意见就是要批判性地吸取的,我的看法并没有要求论坛里的朋友一定要照搬着执行,只是个参考。大家认为对的可以吸取,错的可以提出来。我发这个帖子的目的只有一个:尽量让后来人少走弯路!我似乎对系统工程这个专业批判得很厉害,但这也只是我的看法,对这个方向感兴趣的同学当然可以报考。但是自动化专业的人都不得不承认:系统工程这个专业就是和自动化没有关系,应该放到管理学院才对。
还有,我换导师了,现在是电力电子与电力传动专业,对这个专业感兴趣的同学可以和我讨论。

(九)

中国目前的研究生教育还不规范,大家想学什么不要看官方的介绍.
如果你想当然的认为我到了自控这个方向,以后就会从事这方面的工作,就错了.
研究生其实是跟着导师跑,导师叫你干什么,你就干什么.
我的经验是看导师,你想学软件就去找干软件的导师,学硬件就去找干硬件的导师,而不是看专业介绍.
你报的是检测想学硬件,但你导师的项目都是软件,你一点办法没有.
到你报考的院系去打听一下导师的情况,找个研究方向是你感兴趣的导师跟.
跟那个导师相当重要,同一个学校,同一个专业,跟好导师和差导师可以说是天壤之别.
跟个在院系处于强势地位的导师,项目多,早进实验室,以后好找工作.
跟个在院系处于弱势地位的导师,没项目,进不了实验室,整天无所事事,学不到东西.
在学校差别不是太大的情况下,大家要把导师放第一位.比如你到南航去跟个好导师,远比到东南去跟个差导师要划算.
总之,1研究生要以导师为中心,专业之间的差别没那么大.
    2研究生干过什么项目最重要,学校之间的差别没那么大.

(十)

我现在虽然是电力电子方向,但大多是在搞DSP应用,只涉及一些电力电子知识。至于就业,我还不清楚,不过我身边一个同学去了艾默生,还不错的。现在很多老师不愿从事电力电子这个方向,主要原因是成本太高,容易烧坏器件(我已经烧过一个模块了),绝不是书上那么简单。但是,我觉得学习这个方向确实能学到一些真东西,既做硬件又做软件,最重要的是切实地理论联系实际。不像双控某些方向,纯粹是理论脱离实际,学着也没兴趣。

(十一)

其实读研最关键的还是跟什么样的导师。研究生教学和本科教学是根本不同的,它本身带有不公平性。如果你跟了一个项目多的导师,那么你就会学到很多东西;如果不是,那么就会比较困难。此外,导师的研究方向和项目绝不是仅限于他所属的专业,是多方面的,例如,双控的导师也可能做模式识别的方向,也可能做电力系统或化工系统的项目。所以,不要以为上了双控就一定是搞控制理论。因此,我建议大家最好还是能明确想学什么,想干什么,这样根据自己的爱好去查询导师的信息,也就是先查一些与自己想学的方向的导师的信息,然后根据导师来选择专业。对于大三和大二的同学来说,还是要多学专业课,这样才能增加对专业的了解和兴趣。还有,我认为大家不要随意跨专业考研,本科的专业才真正决定一个人的学习专业,读研并不一定能让你很好地融入一个新的专业,当然我说的是跨的比较远的专业,相近专业是没关系的。和自动化相近的专业是:机械,计算机,电子,通信,电气工程,热能工程,仪器科学。例如,数学专业的同学跨到自动化后,其实还是搞控制理论,这和数学一样,其他的应用方向上不了手,当然也可以做软件,但这倒不如报考计算机专业了。

(十二)

自动化学的是很杂很乱,所以把我们大部分一些人都迷惑住了,不知道该学什么,不知道自己以后想干什么!这直接导致了自己在学习的时候东学一点,西学一点,没有重点,没有方向!以我之见,在本科或研究生阶段,应该:
第一:熟练掌握一门编程语言,搞硬件的话,C,汇编
第二:会用protel设计一块自己满意的电路板
第三:掌握一种电子设计技术,如DSP嵌入式设计  PLD/FPGA可编程逻辑
第四:熟悉一种通讯协议
以上四点学好了,就可以对一个成品的各个环节有个清晰的框架,然后把自己的控制理论融入当中,那时候会体会到什么叫神奇了!
一家之谈,跟学控制学而迷茫的人交流!

上学的时候老师说自动化口径宽
有电的地方就能用到但是出来后确实感觉到弱电的有电子、通信
强电的有电力系统自动化
我们其实就是在夹缝中生存的

(十三)

所有清华拟录取考生均必须进行复试。
(1)复试分数线:
总分为374,政治、外语单科成绩不低于55,数学、电路不低于85。
(2)严格实行差额复试。复试人数为招生规模的150%
(3)复试主要考核考生的综合分析能力、解决实际问题能力和创新意识。
(4)复试由以下三部分组成:
①    笔试
专业    考试科目
控制理论与控制工程    控制理论(经典控制及现代控制)
检测技术与自动化装置    电子技术(模电,数电)
系统工程    运筹学或控制理论
模式识别与自动化装置    信号与系统
导航、制导与控制    控制理论(经典控制及现代控制)
企业信息化系统与工程    控制理论(经典控制及现代控制)
生物信息学    信号与系统
考试时间为120分钟,满分为100分。按招生专业目录公布的考试范围命题,由学校统一组织考试。
② 外语听力和口语测试
听力测试成绩满分为30分,口语测试成绩满分为20分。由学校统一组织英语听力和口语测试。
③ 面试
按专业组成面试小组进行面试。考生应携带准考证和身份证件以备核查。面试主要采取口试(面试专家组认为必要时可以加试笔试)方式,面试小组成员分别按满分100分当场给出评分,平均分即为考生的面试成绩。
三、录取
总成绩中初试成绩占50%,复试笔试成绩占20%,复试面试成绩占25%,复试外语听力和口语成绩占5%。
总成绩=初试总分+复试笔试成绩×2+面试成绩×2.5+外语听力成绩+外语口语成绩
总成绩满分为1000分

(十四)

其实任何理工类学科都可以从理论探索和工程实践两个角度来切入,从而在不同层面上分别研究。所谓控制和模式识别的外在差异也只是一个侧重点不同而已。自动控制是古老的学科,可以说蒸汽机时代就有人研究,目前国外的实际应用水平已经很高,所以你很难在西方高校学科设置中找到专门的自动化系。他们现在感兴趣的是控制理论,系统工程等纯粹的理论研究,散布在与数学相关的系科里。国内工业自动化水平很低,有许多传统产业还没有信息化。一方面传统技术改造的代价太高,另一方面还会增加社会就业压力,政府也不敢迈开步子。所以真正学控制的在国内应该面向应用实际培养自己的动手能力,注重提高工程实践和硬件方面的水平。高深的数学只在你立志读博士,进高校研究所才需要,如泛函分析,最优化,运筹学,随机过程等等可能要非常熟悉。
模式识别前面我说了不少,相对控制而言更偏重研究性,本科学的自动化方面的专业课基本都用不上了,你应该多看看计算机和电子方面的基础课尤其是信号处理,数学方面起码要熟悉线性代数,概率统计,随机过程,有时间看些最优化,泛函,小波,矩阵分析。当然,数学工具一般可以随学随用,重要的是结合自己的具体专业方向,多读文献,积蓄灵感。这个方向的演示成果看起来总是那么激动人心,不可思议,可真正实现起来需要克服巨大的困难,付出超乎想象的努力。

清华的复试不过分,虽然不一定准确反映人的真实水平,但却比较公平的。即使被清华刷了也不会去恨它,让人心服口服。一定要注意面试,回答问题要谨慎,万一抽到难的面试题目,不会干脆就说不会,千万别不懂装懂,天一脚地一脚的胡说八道,更不要和老师争论,切记这些就可以了

(十五)

清华大学电路的一些资料情况!!!

)参考书:《电路原理》江辑光主编,清华出版社出版
一定要把书后的题做一遍,考试时有时候有原题
2),最好能够借上清华出版的《电路典型题解》向国菊主编,这里的题太多,不要全做,但典型的题要练一练,一定要算出结果,不要知道思路了,不动笔,这样会眼高手低。
3),加强计算能力培养,这点非常重要!!!!!  
4),复习重点:叠加定理,戴维南定理,,动态电路分析的黑盒子问题,  
二阶电路分析,三相电路,二瓦表测功率法等,拉氏变换
5),非重点:非线性电路,付氏变换,电路矩阵,二端口,回转器等
<P>推荐教材:清华大学 江辑光《电路原理》》
向国菊《典型电路题解》
传输线不考,磁路不考,非线性不考  
一定要注意第二本书中的考题,清华的出题范围,题目与之类似,难度相当,不过题目数量比较多,计算量比较大,这样的话,如果作不完,一定要把公式写上去,争取少扣些分。
2001年考了12道大题,大部分每道大题有2个小题。
状态变量方程一定会考,所以要注意,同时对于三相电路要有足够的重视,也会考,计算量比较大

(十六)

自动化的专业与研究方向介绍

注:本文部分内容取自Internet
我们通常所说的自动化主要包括控制科学与工程以及仪器科学与技术两个一级学科,以下分别简单进行介绍:

控制科学与工程下设“控制理论与控制工程(081101)”、“检测技术与自动化装置(081102)”、“系统工程(081103)”、“模式识别与智能系统(081104)”、“导航、制导与控制(081105)”五个二级学科.控制科学与工程是研究控制的理论、方法、技术及其工程应用的学科。控制科学以控制论、系统论、信息论为基础,研究各应用领域内的共性问题,即为了实现控制目标,应如何建立系统的模型,分析其内部与环境信息,采取何种控制与决策行为;而与各应用领域的密切结合,又形成了控制工程丰富多样的内容。

主要研究方向有:

1.控制理论与控制工程:复杂系统的建模、控制、优化、决策与仿真;鲁棒控制与非线性控制;工程系统的综合控制与优化;运动控制系统设计与分析;先进控制理论与方法。

2.模式识别与智能系统:智能控制与智能系统;专家系统与智能决策;模式识别理论与应用;智能信息处理与计算机视觉;生物信息学。

3.导航、制导与控制:惯性定位导航技术;组合导航及智能导航技术;飞行器制导、控制与仿真技术;惯性器件及系统测试技术;火力控制技术。  

4.检测技术与自动化装置:先进传感与检测技术;新型执行机构与自动化装置;智能仪表及控制器;测控系统集成与网络化;测控系统的故障诊断与容错技术。

5.系统工程:系统工程理论及应用;系统分析、设计与集成;系统预测、决策、仿真与性能评估;网络信息技术;复杂系统信息处理、控制与应用技术。


仪器科学与技术一级学科下设测试计量技术及仪器和信息传感技术及仪器(精密仪器及机械)两个二级学科,学科基础研究与应用基础研究并重,已发展成为一门涉及测试计量技术及仪器、信息传感技术及仪器、精密仪器及机械、光学工程、机械电子工程、检测技术及自动化装置、计算机应用等多学科交叉的新型综合学科。

1.测试计量技术及仪器:本学科是精密机械、电子技术、光学、自动控制、信息处理技术和计算机技术等学科相互交叉的综合学科。 具体研究方向包括精密光电计量测试技术、先进传感技术及其应用、微纳计量技术、精密科学仪器技术等

2.信息传感技术及仪器(精密仪器及机械):精密仪器及机械学科是集机械、电子、光学及计算机应用于一体,并与信息工程密切相关的一门多学科渗透的学科。它致力于高精度、多功能和智能化的实现。着重精密仪器及机械设计、制造基础,又能掌握检测技术、自动控制技术和特种机器人技术等方面的研究,开发和应用
9#
zqyzls 发表于 10-7-30 16:12:27 | 只看该作者
分析得很好  很详细
10#
erillfire 发表于 10-8-6 09:15:17 | 只看该作者
这个……回头再看比较合适……[s:10]
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