武汉大学电气与自动化学院电气工程控制理论与控制工程考博考试自2018年以来呈现出明显的学科交叉融合趋势，考试范围覆盖经典控制理论、现代控制理论、智能控制、系统辨识及工业自动化前沿技术。以2022年真题为例，其命题结构包含三个核心模块：基础理论占比35%（包括线性系统时域分析、李雅普诺夫稳定性理论、最优控制基本原理等），综合应用占比40%（涉及多变量系统解耦、非线性系统近似线性化、自适应控制算法设计等），前沿技术占比25%（如工业互联网环境下的智能控制架构、数字孪生技术在过程控制中的应用）。

典型题型中，2021年出现一道基于Matlab/Simulink的动态系统建模题，要求考生构建包含模糊PID控制器与模型预测控制的复合系统，并对比传统PID的调节时间、超调量等指标。此题型不仅考查控制算法的综合应用能力，更强调工程软件工具的熟练程度，这与学院近年来"理论-工具-实践"三位一体的培养理念高度契合。值得关注的是，2023年新增的"智能传感器数据融合"论述题，要求考生从卡尔曼滤波、粒子滤波等角度分析多源信息在电力系统故障诊断中的协同机制，反映出学科向人工智能方向转型的命题导向。

备考策略方面，建议考生建立"三维知识网络"：纵向梳理经典控制理论的发展脉络（如从频域法到状态空间法的演进），横向拓展智能控制与工业4.0的交叉领域（如数字孪生、边缘计算在控制工程中的应用），立体化掌握实验平台操作（如dSPACE控制器、OPC UA通信协议）。特别需要指出的是，近五年真题中关于"不确定系统鲁棒控制"的出题频率提升至年均2.3次，建议重点掌握H∞控制、μ分析等先进方法，并结合IEEE Transactions on Control Systems Technology等期刊的论文研读，提升理论深度。

在近年真题解析中，系统辨识部分常以电力电子装置参数在线辨识为背景，要求运用频域辨识法或最小二乘法建立动态模型。2022年考题中，某型PWM整流器的辨识过程涉及噪声抑制策略选择（如小波包去噪与自适应滤波的对比），这提示考生需关注工业场景中的非平稳信号处理技术。针对这种趋势，建议考生通过IEEE电力电子 society年度会议论文、中国电机工程学会学报等渠道，跟踪电力电子装置智能辨识的最新研究成果。

值得关注的是，2023年考试大纲新增"能源互联网环境下多时间尺度协调控制"章节，其核心在于解决新能源并网系统中的秒级与分钟级控制矛盾。典型考题如设计基于模型预测控制的虚拟同步机控制策略，要求考生在保持传统同步机惯性支撑的同时，引入虚拟惯量与频率调节模块。此类题目需要考生具备跨学科知识储备，既要理解电力系统稳定性理论，又要掌握模型预测控制的时域优化特性，这对考生的综合分析能力提出更高要求。

在复习方法上，建议采用"真题驱动+仿真验证"的循环模式：首先精研2018-2023年真题，统计出题热点（如李雅普诺夫方法连续出现7次，鲁棒控制出现9次），然后通过MATLAB/Simulink或Python（控制包）复现典型例题，最后针对薄弱环节强化训练。例如，针对最优控制中的Pontryagin极小值原理，可设计具有约束条件的导弹轨迹优化问题，通过构建哈密顿函数并求解两点边值问题，深入理解变分法的工程应用。

从近年录取数据看，控制理论与控制工程方向的录取平均分从2020年的89.2分提升至2023年的92.5分，其中智能控制相关题型的得分率下降明显（从78%降至62%），反映出命题难度提升的趋势。这要求考生在夯实经典理论的基础上，加强智能控制算法的数学推导能力，例如2023年考题中要求推导深度强化学习在非线性系统控制中的Q值更新公式，并分析其与传统LQR控制的异同点，此类题目需要考生具备算法改进创新能力。

最后需要强调的是，武汉大学考博考试特别重视工程实践能力，近三年真题中均包含控制系统设计与调试环节。例如2022年考题要求基于STM32微控制器设计模糊PID温度控制系统，需完成硬件选型、软件算法实现及实物调试。此类题目通常安排在考试后半段作为压轴题，其分值占比达25%，建议考生预留充足时间进行实验平台操作训练，掌握示波器、数据采集卡等仪器的基本使用方法，同时熟悉常见故障诊断流程（如PID参数整定中的超调量-调节时间平衡策略）。