控制工程考研考什么

控制工程考研主要考察以下几个方面的内容：

自动控制原理

现代控制理论

系统辨识与自适应控制

信号处理与分析

计算机控制系统

机器人学基础

模式识别

人工智能与机器学习

优化算法

软件工程与编程技术

项目管理与系统集成

自动控制原理

自动控制原理是控制工程的基础，它包括经典控制理论和现代控制理论。经典控制理论主要研究线性系统的分析和设计方法，如拉普拉斯变换、频域分析、根轨迹法、频率响应法等。现代控制理论则涉及状态空间分析、最优控制、自适应控制、鲁棒控制等高级概念。

现代控制理论

现代控制理论进一步深入探讨了系统的动态行为和稳定性问题，包括线性系统的状态空间表示、线性矩阵不等式（LMI）、最优控制问题、非线性系统的分析与设计等。

系统辨识与自适应控制

系统辨识是通过实验数据来建立系统数学模型的过程，而自适应控制则是根据系统参数的变化自动调整控制器参数的技术，以保持系统的性能。

信号处理与分析

信号处理是控制工程中的一个重要分支，它涉及到信号的采集、滤波、分析和处理。在考研中可能会考察傅里叶变换、小波变换、信号去噪、信号同步等知识点。

计算机控制系统

计算机控制系统是利用计算机进行控制的一种系统，它结合了计算机技术和控制理论。考研可能会考察实时操作系统、嵌入式系统、数字控制技术等内容。

机器人学基础

机器人学是控制工程的一个应用领域，它涉及到机器人的运动规划、传感器融合、人机交互等技术。考研可能会考察机器人的动力学和运动学、路径规划、多机器人协作等内容。

模式识别

模式识别是研究如何使机器能够识别出输入数据中的模式或规律的技术。在考研中可能会考察神经网络、支持向量机、决策树、聚类分析等机器学习算法。

人工智能与机器学习

人工智能与机器学习是控制工程中的热门研究方向，它们涉及到算法的设计和实现，以及如何让机器具备学习和决策的能力。考研可能会考察深度学习、强化学习、自然语言处理等前沿技术。

优化算法

优化算法是在给定约束条件下寻找最优解的方法，它是控制工程中的一个重要工具。考研可能会考察线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群优化等算法。

软件工程与编程技术

软件工程与编程技术是实现控制系统的必要技能，它涉及到软件开发流程、编程语言、数据结构、算法设计等内容。考研可能会考察C/C++、Python、MATLAB等编程语言的应用。

项目管理与系统集成

项目管理和系统集成是确保控制工程项目成功实施的关键环节。考研可能会考察项目生命周期、风险管理、团队协作、系统测试与验证等内容。