东南大学控制科学与工程考博复习需要系统规划与针对性突破。首先应明确该校考博选拔的核心要求，其考试通常包含专业笔试与综合面试两个环节，笔试重点考察控制理论、系统科学、工程实践等知识体系，面试则注重科研潜力、学术素养与跨学科思维。建议考生在复习初期通过研读近三年真题（如《自动控制原理》《现代控制理论》《系统辨识》等核心课程历年考题）建立知识框架，重点关注状态空间法、鲁棒控制、智能控制等前沿方向。

知识体系构建需分层次推进：基础层以郑大钟《自动控制原理》、胡寿松《现代控制理论》为教材，强化线性系统、非线性系统、最优控制等理论根基；提升层可延伸至孙逢春《智能控制技术》、张晓林《机器人学》等专著，结合IEEE Transactions on Control Systems Technology等期刊论文跟踪技术动态；应用层需强化MATLAB/Simulink仿真、ROS机器人系统开发等工程实践能力，通过东南大学官网公布的实验室资源（如智能机器人实验室、工业自动化实验室）获取实操案例。

数学基础是控制学科的核心竞争力，建议重点突破矩阵理论（推荐Horn & Johnson线性代数）、随机过程（Sheldon Ross随机过程）、优化理论（Nocedal非线性优化）三大模块，通过《数学工程问题的MATLAB解决》等工具书实现理论-编程的闭环验证。针对东南大学偏好的交叉学科特色，可提前准备智能算法（如强化学习在工业控制中的应用）、多学科融合（如控制与生物医学工程结合）等方向的科研设想。

真题训练需采用阶梯式模拟：第一阶段按考试时间（通常3小时闭卷笔试）完成近五年真题，记录错题分布；第二阶段进行限时模考（每套题控制在90分钟内），重点训练状态空间法综合应用、鲁棒性分析等高频考点；第三阶段针对东南大学近年新增的"控制与人工智能交叉"题型（如基于深度学习的系统辨识），收集东南大学控制学院近三年发表的SCI论文（可在Web of Science检索），提炼出10-15个技术热点作为面试准备重点。

科研经历包装需突出创新性与成果转化，建议将本科/硕士期间的毕业设计、竞赛项目（如全国大学生智能车竞赛）进行理论化升级，重点展示：1）系统建模方法创新（如改进的LQR控制器设计）；2）仿真实验突破（如基于数字孪生的系统验证）；3）工程应用价值（如某企业生产线改造项目节能量达23%）。制作中英文对照的科研简历，量化成果（如已发表论文影响因子总和、专利授权号）。

面试准备需构建"三维立体"应答体系：技术维度熟练掌握东南大学重点教授的研究方向（如张崇峰院士的智能测控、刘跃南院士的多机器人协同），提前准备3-5个深度技术问题；学术维度模拟"如何解决非线性系统的参数不确定性"等开放性答辩，训练逻辑递进与批判性思维；心理维度通过结构化面试模拟（推荐STAR法则），重点展示抗压能力（如同时兼顾课程设计与论文写作的经验）。

最后需建立动态信息追踪机制：定期查看东南大学控制学院官网的招生简章更新（每年4-5月），关注"智能感知与系统控制"教育部重点实验室的最新招标项目，及时调整复习重点。建议组建3-5人复习小组，每周进行模拟面试与学术沙龙，通过交叉提问发现知识盲区，同时培养学术交流中的表达艺术。考博本质上是对科研潜力的预判，保持对控制学科技术前沿（如数字孪生、量子控制）的持续关注，将显著提升与学院研究方向的契合度。