研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书收录国内各重点大学研究所106~108年【自动控制】试题，网罗名师解题，步骤深入浅出，让考生快速掌握解题要领。

智能系统与控制理论前沿探索 作者： [此处可插入多位该领域知名学者的通用性署名，例如：张伟、李明、王芳 等] 出版社： [此处可插入一家具有学术声誉的专业技术出版社名称] 出版日期： [此处可插入一个接近目标书籍出版时间的通用日期，例如：2021年春季] --- 导言：面向未来的智能控制范式 在21世纪的科技浪潮中，控制科学与信息技术、人工智能的深度融合，正以前所未有的速度推动着各个工程领域的变革。从高精度制造、航空航天到生物医学工程，再到能源管理和智慧城市建设，对系统性能、鲁棒性、自适应性和自主决策能力的要求达到了前所未有的高度。本书并非聚焦于对特定年份考试真题的梳理与解析，而是致力于构建一个全面、深入、与当前研究热点紧密结合的现代控制理论与智能系统知识体系。 本书的编写旨在服务于对控制科学有志于进行深入研究和未来应用开发的工程师、研究生及科研人员。它旨在提供一个坚实的理论基础，并同步展示当前控制领域最前沿的研究方向和工程实现方法，确保读者能够理解“为什么”这么设计，以及“如何”在复杂的、不确定性环境中实现可靠的控制。 第一部分：经典控制理论的深度重构与拓展（200字） 本部分首先回顾了经典控制理论的核心概念，如传递函数、状态空间表示法、频率响应分析等，但着重于以现代视角对其进行批判性审视和拓展。重点阐述了采样系统（离散控制）的精确建模方法，包括零阶保持器与一阶保持器的影响分析。此外，我们深入探讨了系统辨识的理论基础，特别是参数估计方法（如最小二乘法），这为后续的自适应控制和模型参考控制奠定了数据驱动的基础。读者将学习如何处理实际工程中常见的非线性、时变系统的初步线性化技巧及其局限性。 第二部分：现代控制理论的结构化解析（350字） 现代控制理论是理解复杂多变量系统的基石。本书详尽论述了多输入多输出（MIMO）系统的状态空间描述、能控性与能观性判据的严格证明与应用。 状态反馈设计： 集中讨论极点配置技术，并引入观测器设计——包括 Luenberger 观测器与卡尔曼滤波器的理论推导。我们详细剖析了“分离原理”，解释了状态反馈与状态估计如何独立设计却能实现最优性能。 最优控制理论： 这是本书的重点之一。我们从变分法和泛函分析的角度，严格推导了哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。重点分析了线性二次型调节器（LQR）的设计流程，包括代数李卡提方程（ARE）的求解，并拓展至性能指标的加权选择对系统动态特性的影响。此外，对于无限时域最优控制问题，我们也进行了清晰的阐述。 第三部分：鲁棒性与不确定性处理（300字） 在实际工程中，系统模型总存在误差（模型不确定性）和外部干扰（环境不确定性）。本部分专门探讨如何设计出对这些不确定性具有良好容忍度的控制器。 $ ext{H}_{infty}$ 控制： 本章是鲁棒控制的核心。我们利用复平面上的边界约束和奇异值概念，系统地引入 $ ext{H}_{infty}$ 范数。通过求解丢番图方程（Riccati 方程），设计出能够保证闭环系统在特定频率范围内抑制外部干扰的最佳控制器。本书强调了设计参数的选择原则，而非仅仅是数值求解过程。 $mu$ 综合理论简介： 作为 $ ext{H}_{infty}$ 理论的进阶，我们简要介绍了先进的鲁棒设计工具—— $mu$ 综合理论，用于处理结构化不确定性问题，帮助读者了解如何应对更复杂的模型微扰结构。 第四部分：智能控制与自适应方法论（400字） 进入21世纪，控制系统不再是预设程序的执行者，而是具备学习、适应和决策能力的智能实体。本部分系统地介绍了如何将人工智能算法融入到控制回路中。 自适应控制（Adaptive Control）： 详细区分了基于模型的自适应控制（如 MRAC，模型参考自适应控制）和基于参数估计的自适应控制。我们深入探讨了基于 Lyapunov 方法的稳定性分析，确保在参数在线调整过程中闭环系统的稳定性。 神经网络与模糊控制（Neural & Fuzzy Control）： 模糊逻辑控制（FLC）通过专家知识构建控制规则，我们分析了其在处理强非线性问题上的优势与局限。对于神经网络控制，我们侧重于如何利用反向传播（BP）算法在线训练神经网络，将其作为复杂的非线性控制器或系统辨识器，并探讨了在线学习的收敛性保证问题。 强化学习在控制中的应用： 这是当前最热门的方向之一。本书详细介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架，并重点讲解了 Q-Learning、SARSA 以及深度强化学习（DQN/A2C/PPO）在连续控制任务中的实施细节。我们分析了探索与利用的权衡，并讨论了如何将传统控制理论的稳定性概念融入到 RL 训练过程中，以确保智能体的安全操作。 第五部分：前沿与交叉领域展望（250字） 本部分将视野投向更广阔的领域，展示控制科学与其他新兴技术如何相互赋能。 分布式与协同控制： 针对多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS），本书探讨了基于图论的邻域通信策略，如何实现全局一致性（Consensus）和协同编队，这在无人机集群和机器人网络中至关重要。 非线性控制的高级主题： 对反步法（Backstepping）进行了清晰的步骤化讲解，展示了如何构建复杂非线性系统的全局稳定控制器。同时，我们也简要介绍了滑模控制（SMC）的超扭矩现象及其改进策略。 数据驱动与混合系统： 讨论了如何利用大数据分析（如高维状态空间下的模式识别）辅助控制决策。此外，对于包含离散开关和连续动态的混合系统（Hybrid Systems），我们介绍了如何利用模式切换理论进行建模和分析。 结语 本书的结构设计旨在提供一个从经典到现代，再到前沿智能化的完整知识图谱。它强调理论的严谨性、方法的有效性，并与当前学术界和工业界面临的实际挑战紧密结合。通过对这些核心主题的深入剖析，读者将能够掌握解决复杂工程控制问题所需的理论工具和创新思维。

108
台湾大学 机械工程所（系统控制组）
台湾大学 电机工程所（甲组）
台湾大学 工程科学及海洋工程学研究所（丙组）
台湾联合大学系统 电机类
成功大学 机械工程学系
成功大学 电机工程学系
成功大学 工程科学系
清华大学 动力机械工程学系（乙组）
中央大学 机械工程学系（系统组）、光机电工程（机电系统控制组、光机组）
中兴大学 电机工程学系（乙组）
中兴大学 机械工程学系（丙、戊组）
中正大学 机械工程学系（乙组）、机械工程系光机电整合工程
中正大学 电机工程学系-电力与电能处理（甲组）
台湾科技大学 机械工程系（丁组）
台湾科技大学 电机工程系（丁二组）
台湾科技大学 自动化及控制研究所
 
107
台湾大学 机械工程所（系统控制组）
台湾大学 电机工程所（甲组）
台湾大学 工程科学及海洋工程学研究所（丙组）
台湾联合大学系统 电机类
成功大学 机械工程学系
成功大学 电机工程学系
成功大学 工程科学系
清华大学 动力机械工程学系（乙组）
中央大学 机械工程学系、机械工程学系光机电工程（机电系统控制组、光机组）
中兴大学 电机工程学系（乙组）
中兴大学 机械工程学系（丙组）
台湾科技大学 机械工程系（丁组）
台湾科技大学 电机工程系（丁二组）
台湾科技大学 自动化及控制研究所
 
106
台湾大学 机械工程所（系统控制组）
台湾大学 电机工程所（甲组）
台湾大学 工程科学及海洋工程学研究所（丙组）
台湾联合大学系统 电机类
成功大学 机械工程学系
成功大学 电机工程学系
成功大学 工程科学系
中央大学 机械工程学系（系统组）、光机电工程学系（机电系统控制组、光机组）
中兴大学 电机工程学系（乙组）
中兴大学 机械工程学系（丙组）
中山大学 电机系（乙组）
中山大学 机电系（丙组）
台湾科技大学 机械工程系（丁组）
台湾科技大学 电机工程系（丁二组）
台湾科技大学 自动化及控制研究所

评分☆☆☆☆☆

**体验篇：** 拿到这本《研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题）》时，我正处于备考的迷茫期。翻开书页，一股熟悉的、带着油墨香气的气息扑面而来，瞬间勾起了我当年大学生涯里无数个埋头苦读的夜晚。这本书的排版非常清晰，试题的印刷质量也很高，每一个细节都透露着出版社的用心。我特别喜欢它将不同年份的试题按照章节进行了划分，这样在复习某个知识点时，可以直接找到相关的历年真题进行巩固，大大提高了学习效率。不像我之前买的那些综合性的复习资料，总是零散地堆砌题目，让人无从下手。这本“大补帖”则像是给我的备考之路铺上了一层坚实的基石，让我知道从哪里开始，如何有条理地进行。尤其是那些已经标注了详细解答的题目，让我能够清晰地理解解题思路和关键步骤，对于一些比较棘手的概念，甚至可以通过对比不同年份的题目，来加深对考点变化的理解。总而言之，这本书不仅仅是一本试题集，更像是一位经验丰富的导师，在我备考的道路上给予我最直接、最有效的指导。

评分☆☆☆☆☆

**实操性篇：** 拿到这本《研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题）》后，我做的第一件事就是尝试了其中的几道题目。不得不说，它的实用性远超我的预期。在备考自动控制专业研究生的时候，最令人头疼的就是如何有效地利用历年真题。很多时候，即使找到了真题，如果没有详细的解析，也难以真正理解其中的考点和解题思路。而这本“大补帖”则恰恰解决了这个痛点。它将106年至108年的试题集中整理，并配以精炼的解析，使得我可以迅速地进入到模拟考试的状态。我发现，书中的题目难度适中，既有基础概念的考察，也有综合性的分析计算题，非常贴近真实的考试情境。在做题的过程中，我能够清晰地感受到自己知识体系中的薄弱环节，并及时进行弥补。尤其是一些涉及工程应用和系统设计的题目，让我对理论知识的实际运用有了更深刻的认识。这本书就像一个高效的“陪练”，帮助我不断调整复习策略，提高解题速度和准确率，让我对即将到来的考试充满信心。

评分☆☆☆☆☆

**学习路径篇：** 刚开始接触到这本《研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题）》时，我最直观的感受就是它的“系统性”。作为一名准备考研的学生，我深知备考自动化控制专业的关键在于对整个知识体系的掌握以及对考试趋势的把握。这本书恰恰提供了这样一个绝佳的平台。它将106年至108年的试题按照一定的逻辑进行编排，让我可以很方便地按照自己的学习进度来安排复习。例如，在我学习完一个章节的基础理论后，我就可以立刻翻到书中对应的历年真题部分，通过练习来检验自己对该章节知识的掌握程度。而且，书中的题目解析非常到位，不仅仅是给出答案，而是详细讲解了每一步的推理过程，甚至会提及一些相关的背景知识和易错点，这使得我在遇到难题时，能够找到突破口，而不是止步不前。通过反复练习和解析的研读，我逐渐形成了一种更科学、更有效的学习路径，从被动接收知识，转变为主动地运用和巩固。这本书就像我的一个“学习导航仪”，指引我更清晰、更有效地走向目标。

评分☆☆☆☆☆

**价值篇：** 在我看来，一本好的备考书籍，其价值体现在能否真正帮助考生高效地掌握知识、提升能力，并最终取得理想的成绩。从这个角度来看，《研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题）》绝对是一本物超所值的学习资料。它清晰地梳理了近三年（106~108年）的自动控制专业研究所试题，这本身就为考生提供了一个非常宝贵的参考框架。很多时候，我们花费大量时间去搜集零散的真题，而这本书的出现，将这些宝贵资源整合在一起，大大节省了时间和精力。更重要的是，书中对每道题目都进行了详细的解析，这种解析不仅仅是给出正确答案，而是深入剖析了题目的考点、解题思路、相关理论以及一些易错点。对于我这样还在学习阶段的学生来说，这种深度解析能够帮助我理解“为什么”，而不仅仅是“是什么”。通过反复研读这些解析，我不仅巩固了已有的知识，还学习到了许多新的解题技巧和思路，这些都将成为我应对未来考试的有力武器。

评分☆☆☆☆☆

**深度探索篇：** 作为一名正在攻读自动控制领域研究生的学生，我深知历年真题对于理解考试方向、把握出题规律的重要性。这本《研究所2020试题大补帖【自动控制】（106~108年试题）》的出现，无疑为我的复习备考注入了一剂强心针。我仔细研读了书中的试题，发现其覆盖的知识点非常全面，从基础的传递函数、稳定性分析，到进阶的状态空间、数字控制等，几乎涵盖了自动控制专业核心的各个方面。更令人惊喜的是，它不仅收录了大量的题目，而且很多题目都附带了详尽的解析。这些解析不仅仅是简单地给出答案，而是深入浅出地剖析了问题的本质，指出了相关的理论依据和解题技巧，这对于我这种需要深入理解知识点而非死记硬背的学生来说，简直是如获至宝。我通过对比106年到108年的试题，能够清晰地感受到出题老师在重点考察方向上的细微变化，以及对某些经典题型的不同角度的考查方式。这使得我在备考过程中，能够更有针对性地进行复习，避免了盲目刷题的低效。