兰州理工大学控制理论与控制工程考博的复习需要系统性和针对性，考生应从学科基础、科研能力、考试技巧三个维度构建复习体系。考生需深入理解控制理论的核心框架，重点掌握状态空间分析法、线性系统稳定性判据、最优控制原理、自适应控制策略等基础理论，结合李雅普诺夫稳定性理论、鲁棒控制、智能控制等前沿方向进行知识拓展。建议以《线性系统理论》《现代控制理论》等教材为蓝本，通过思维导图梳理知识脉络，建立从经典控制到现代控制的理论衔接。

其次，科研能力是考博评审的核心指标。考生需系统整理本科及研究生阶段的科研项目，提炼出具有创新性的研究成果。例如，在智能控制方向可结合兰州理工大学机器人实验室的成果，重点分析模糊PID控制、神经网络控制等技术的应用案例；在工业自动化领域可研究基于工业物联网的故障诊断系统开发。建议使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）重构科研经历，突出技术难点突破和成果转化价值。

针对兰州理工大学的考核特点，建议建立"3+1"真题训练体系：3套近五年统考真题用于题型分析，1套自主命题模拟卷检验综合能力。重点突破控制算法设计（如基于MATLAB/Simulink的模型预测控制仿真）、系统辨识（最小二乘法与卡尔曼滤波应用）、最优控制问题求解（LQR与动态规划）等高频考点。特别要注意2022年新增的"工业4.0背景下智能控制系统设计"案例分析题，需结合兰州新区智能制造基地的产业需求进行针对性准备。

在论文写作环节，建议采用"问题导向"的写作策略。以"新能源并网系统电压调节优化"为例，可构建"风光功率波动特性分析-传统PID控制局限性-模型预测控制改进方案-仿真验证"的递进式框架。注意突出理论创新点，如提出基于云模型的自适应控制律，或设计多目标优化算法平衡响应速度与超调量。同时需掌握IEEE Transactions on Control Systems Technology等核心期刊的论文结构，确保方法描述的严谨性与实验数据的显著性。

考博面试准备需着重科研潜力的展现。建议制作"技术树"展示图，将个人研究经历分解为算法层（如改进的滑模控制）、系统层（智能电网调度系统）、应用层（与中核集团合作项目）三个维度。针对可能的技术质疑，例如"如何解决模型参数时变带来的控制失效"，应准备包含理论推导（Lyapunov函数分析）、仿真对比（对比传统算法的Bode图）和工程验证（现场测试数据）的三段式应答策略。

时间管理可采用"三轮递进"模式：首轮基础夯实（2个月）以教材精读+课后题训练为主，第二轮专题突破（3个月）聚焦智能控制、鲁棒优化等前沿领域，第三轮综合冲刺（1个月）进行全真模拟与薄弱环节补强。特别要注意控制工程学科的计算题占比（约40%），建议每日保持3小时MATLAB/Simulink编程训练，重点提升矩阵运算、状态空间建模、仿真结果可视化等技能。

最后需建立动态信息跟踪机制，定期访问兰州理工大学控制学院官网获取导师最新研究动态，关注"中国控制会议"等学术平台发布的行业趋势。建议组建5人备考小组，每周开展控制算法设计擂台赛，通过交叉评审提升问题解决能力。同时可联系已录取考生获取《控制工程学科考博高频考点解析》，其中包含近三年出现的典型错误类型及规避策略，如对李雅普诺夫函数构造的常见误区需重点防范。

考博本质是科研潜力的竞争，建议在系统复习基础上，主动联系导师组参与实验室项目，例如在"兰州重离子加速器控制系统优化"等特色项目中贡献代码或方案。面试时注意展现对"智能+"战略下控制学科交叉融合的思考，如结合敦煌文博会需求探讨数字孪生技术在文物保护中的应用前景。保持每周3次图书馆深度学习（每次不低于5小时），形成可持续的学术思维惯性，最终实现从知识积累到科研创新的质变。