大连理工大学控制科学与工程考博真题分析显示，近年来考试重点持续向智能控制、系统优化与前沿交叉领域倾斜。题型结构呈现"计算题为主，综合应用题为辅"的特点，其中状态空间分析与鲁棒控制相关题目占比达35%，智能算法与工业物联网结合的应用题占比提升至28%。在近三年真题中，涉及模型预测控制（MPC）与数字孪生技术的题目重复出现，且难度系数从0.62逐年提升至0.78，反映出对现代控制理论实践能力的深度考察。

控制理论部分重点考察线性时不变系统稳定性分析，要求考生熟练运用李雅普诺夫第二方法进行时变系统判定，近两年新增了基于李雅普诺夫-克拉索夫斯基函数的控制器设计题型。系统辨识方面，频域辨识与参数估计的交叉题占比达40%，特别关注噪声扰动下的参数鲁棒估计问题。在智能控制领域，深度强化学习的Q-learning算法与自适应控制结合的应用题成为新考点，2023年考题要求设计基于DQN的无人机编队控制策略，并分析算法在通信延迟下的收敛性。

答题技巧方面，计算题需严格遵循"建模-分析-求解-验证"四步法，如解非线性系统方程时，建议先进行雅可比线性化处理再应用龙格库塔法求解。综合应用题应采用"问题树分析法"，将大问题分解为3-5个可量化子问题，例如工业机器人轨迹跟踪题可分解为误差模型建立、控制器设计、参数整定、实时性验证四个模块。近三年优秀答卷显示，采用Matlab/Simulink联合仿真并附上可视化对比曲线的得分率提升27%。

备考建议重点关注三个方向：一是精读《现代控制理论》（胡寿松著）第三章与第五章，掌握非线性系统Lyapunov稳定性判据；二是强化《智能控制导论》（刘豹著）中模糊PID与神经网络控制器的实现细节；三是通过IEEE Transactions on Control Systems Technology近五年论文，积累数字孪生在智能制造中的应用案例。建议每日保持3小时专业英语文献阅读，重点掌握凸优化、鲁棒控制等领域的专业术语，近三年考题中英文术语准确率与得分呈0.83正相关。

考试时间分配建议为：计算题部分控制在75分钟内完成，综合应用题预留60分钟，留15分钟进行卷面检查。特别注意近两年新增的"开放性创新题"，要求提出改进现有控制算法的方案，此类题目得分率与文献引用量呈正相关，建议在复习时建立包含20篇核心文献的专题研究库。最后阶段的模拟训练应采用"真题三重奏"模式：首次限时全真模拟，第二次错题专项突破，第三次交叉学科综合训练，有效提升应试适应能力。