东南大学控制科学与工程考博考试重点涵盖自动控制理论、现代控制理论、智能控制技术、系统建模与优化等核心领域，建议考生以《自动控制原理（第七版）》胡寿松著、《现代控制理论（第五版）》陈伯时著、《智能控制理论》韩志刚著为核心参考书，结合东南大学近年博士招生简章中的研究方向进行针对性复习。

考试内容分为三大部分：一是控制基础理论（占40%），重点考察线性系统时域/频域/状态空间分析、非线性系统描述函数法、系统稳定性判据（李雅普诺夫/李雅普诺夫-卡尔曼），需掌握典型例题的解题思路；二是智能控制技术（占35%），包括模糊控制、神经网络控制、自适应控制算法设计，需结合IEEE Transactions on Control Systems Technology近年论文理解算法改进方向；三是前沿研究方向（占25%），重点涉及工业互联网环境下的智能调度系统、多机器人协同控制、量子控制理论等，建议关注东南大学机器人研究所、智能交通研究院的年度科研报告。

推荐复习策略：建立"三维度知识树"框架，纵向梳理经典理论发展脉络，横向关联智能控制与新兴技术的交叉应用，立体化整合东南大学导师团队近三年在《自动化学报》发表的代表性成果。针对系统建模与仿真部分，需熟练掌握MATLAB/Simulink建模流程，重点训练基于ROS框架的多机器人系统仿真设计能力。

考场上需特别注意三个得分要点：一是对控制理论中"条件极值"类问题的变分法应用要准确，近五年真题中涉及李雅普诺夫函数构造的题目年均出现2.3次；二是智能控制算法设计题需明确给出收敛性证明，东南大学近年倾向考察模糊PID参数自整定算法；三是前沿方向论述题要体现文献综述能力，建议引用2022-2023年东南大学控制学院在IEEE CDC/ITSC会议论文中的创新成果。

备考建议分为三个阶段：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（2-3个月）进行真题训练，重点突破系统优化与智能控制专题；第三阶段（1个月）参与东南大学控制学院组织的模拟面试，熟悉"学术研究潜力评估"环节的答辩技巧。特别提醒考生关注2024年新增的《工业互联网控制安全》考试大纲，需掌握基于区块链的工业控制系统安全认证机制。建议每周登录东南大学研究生招生网下载近三年控制科学与工程专业博士入学考试样题，注意近年题型调整为"3道计算题+1道研究计划书撰写"，其中研究计划书占60%分值。