浙江大学控制科学与工程考博考试内容主要围绕控制理论、系统设计与智能控制三大核心模块展开，其知识体系深度覆盖经典控制理论与现代控制理论，同时融合智能控制、机器人、工业自动化等前沿领域。考生需系统掌握以下四大知识体系：

第一部分为控制理论基础，重点包括线性系统时域分析（传递函数、状态空间法）、频域分析（Nyquist判据、Bode图）、稳定性判据（Lyapunov方程、李雅普诺夫函数）以及非线性系统（相平面法、Poincaré-Bendixson定理）。特别需注意浙大近年强化鲁棒控制与H∞控制理论考核，需熟练掌握小增益定理与混合灵敏度函数设计方法。

第二部分系统辨识技术涵盖参数辨识（最小二乘法、递推最小二乘）、系统辨识的结构建模（ARX、CARX模型）以及非参数辨识（频域相关函数、小波分析）。重点考核基于极大似然估计的参数辨识算法及其在噪声环境下的鲁棒性分析，需结合MATLAB/Simulink仿真验证辨识结果。

第三部分智能控制技术包含模糊控制（隶属函数设计、解模糊方法）、神经网络控制（BP网络、RBF网络架构）、强化学习（Q-learning、深度Q网络）及群体智能（Swarm控制、蚁群算法）。浙大考博近年侧重多智能体系统协同控制与分布式优化算法，需深入理解一致性协议与拍卖算法在资源分配中的应用。

第四部分先进控制方法重点包括模型预测控制（MPC）、滑模控制（反滑模、有限时间滑模）、自适应控制（参数自校正、模型参考自适应）及最优控制（LQR、两点式最优控制）。需特别注意鲁棒优化理论在工业过程控制中的工程应用，掌握Lyapunov-Krasovskii不等式在控制器设计中的推导过程。

考试趋势显示，2023-2024年考题出现三大变化：一是经典控制理论与智能控制交叉融合占比达35%，典型题型如"基于模糊PID的无人机姿态控制系统设计与稳定性分析"；二是工业4.0背景下的数字孪生与智能工厂案例题占比提升20%，需掌握OPC UA通信协议与数字孪生建模技术；三是开放性问题占比从15%增至25%，要求考生综合运用控制理论解决复杂工程问题，如"设计多机器人协作抓取系统的分布式控制器并验证其收敛性"。

备考建议采用"三阶递进式复习法"：第一阶段（1-2个月）完成《自动控制原理》（胡寿松版）、《现代控制理论》（郑大钟版）精读，重点突破非线性系统与鲁棒控制章节；第二阶段（1个月）进行《系统辨识》（李永华版）、《智能控制理论》（刘豹版）专题突破，建立MATLAB/Simulink仿真实验库；第三阶段（2周）针对浙大实验室方向（如工业机器人、智能检测）进行3-5个典型项目全流程训练，重点优化论文写作中的公式推导与仿真验证环节。

近三年真题分析表明，控制算法设计类题目占42%，典型如"基于模型预测控制的化工过程温度调节系统设计与参数整定"，需注意控制器约束条件下的求解策略；系统稳定性分析题占35%，重点考核李雅普诺夫第二方法在非线性系统中的应用；综合应用题占23%，常结合工业案例要求设计完整的控制方案。建议考生建立"理论推导-仿真验证-工程实现"三位一体的复习模式，特别强化对《IEEE Transactions on Control Systems Technology》近三年论文的研读，掌握智能控制在工业场景中的最新应用范式。