控制科学与工程作为现代工程技术的核心学科，在浙江大学控制科学与工程学院博士招生考试中始终占据核心地位。考生需系统掌握自动控制原理、现代控制理论、系统理论与智能控制技术三大知识体系，重点突破鲁棒控制、智能系统、工业互联网等前沿方向。根据近五年真题分析，考试内容呈现"经典理论+前沿热点"的双轮驱动特征，其中自动控制原理占35%，现代控制理论占30%，智能控制与系统理论各占20%，工业自动化与机器人技术作为附加题出现频率逐年提升。

在经典理论板块，胡寿松《自动控制原理》第七版仍是必读教材，重点掌握线性系统时域分析（重点题型：二阶系统动态响应计算、根轨迹绘制与稳定性分析）、频域分析法（重点题型：开环伯德图绘制与闭环系统性能预测）、系统校正（重点题型：PID参数整定与期望特性匹配）三大核心模块。近三年考试中，典型问题包括基于典型I型系统的期望特性设计（2021年真题）、非线性系统的相平面分析法应用（2022年真题）以及离散时间系统的Z域稳定性判据（2023年真题）。

现代控制理论部分以郑大钟《现代控制理论》第五版为主线，需深入理解状态空间法建模（重点题型：多输入多输出系统状态方程转换）、线性离散系统能控性与能观性分析（近五年出现12次）、最优控制（重点题型：LQR性能指标推导与求解）三大核心内容。2023年新增的鲁棒控制题型要求考生熟练运用H∞方法进行控制器设计，典型考题涉及H∞性能指标灵敏度函数求解（参考题：给定系统G(s)=1/(s+1)²，设计H∞控制器使γ≤0.5）。

系统理论部分重点考察李雅普诺夫稳定性理论与非线性系统设计，需掌握Lyapunov第二方法（重点题型：构造二次型函数验证稳定性）、Krasovskii泛函法（典型考题：非线性系统dx/dt=Ax+bx²，构造Lyapunov函数求解条件）以及滑模控制（重点题型：滑模面设计与抖振抑制）。值得关注的是，2022年新增的分布式优化控制题型要求考生运用一致性算法解决多智能体系统协同控制问题。

智能控制方向以熊良才《模糊控制与智能控制》为参考，重点突破模糊逻辑系统设计（重点题型：隶属度函数选择与模糊规则库构建）、神经网络控制（典型考题：BP网络在非线性系统辨识中的应用）以及强化学习（重点题型：Q-learning算法在机器人路径规划中的实现）。近三年考题中，基于深度强化学习的工业机器人轨迹跟踪问题出现3次，要求考生掌握DQN算法框架与经验回放机制。

复习策略需遵循"三阶段递进法"：第一阶段（1-2个月）完成经典教材精读，建立知识框架；第二阶段（1个月）进行真题训练，重点突破时域分析、根轨迹设计、状态空间转换等高频考点；第三阶段（2周）针对智能控制与工业自动化方向进行专项突破，重点掌握模型预测控制（MPC）与数字孪生技术。建议考生建立"理论推导-数值仿真-工程应用"三位一体的复习模式，利用MATLAB/Simulink完成不少于50个典型系统的仿真验证，特别关注工业现场常见的非线性时变系统建模问题。

考试趋势分析显示，2024年将强化跨学科融合能力考核，重点考察智能控制系统与工业互联网的集成应用。典型考题可能涉及基于5G的工业机器人集群控制（需综合运用PID控制、通信协议与云平台技术）、智能电网中的模型预测控制与区块链结算（要求掌握分布式优化算法与智能合约设计）。建议考生关注IEEE Transactions on Industrial Informatics、Automatica等期刊近三年发表的12篇浙大团队相关论文，重点关注基于数字孪生的智能制造系统与多智能体协同控制领域。