西北工业大学控制工程考博考试以控制理论与应用为核心，注重考察学生在控制学科领域的综合研究能力与工程实践水平。近五年真题显示，考试内容主要涵盖控制理论、智能控制、系统建模与优化三大方向，其中经典控制理论与现代控制理论占比约40%，智能控制与新兴技术方向占比逐步提升至35%，系统建模与优化算法占25%。题型结构呈现"3+2"模式，即三道综合应用题（占60%分值）和两道理论证明题（占40%分值），其中综合应用题往往结合航空航天、机器人、智能制造等学科背景设置。

在控制理论部分，鲁棒控制与自适应控制连续五年出现，特别是基于Lyapunov函数的稳定性分析、H∞控制器设计等成为高频考点。2022年考题中，要求运用小增益定理分析多变量系统的鲁棒性，并给出参数摄动范围。现代控制理论方面，基于MATLAB/Simulink的能控能观性判据应用成为新趋势，2023年考题要求通过状态空间模型验证无人机姿态控制系统的能观性，并设计降阶观测器。

智能控制方向呈现跨学科融合特征，深度学习与控制系统的结合成为重点。2021年考题要求基于卷积神经网络实现工业机械臂轨迹跟踪，分析网络结构参数与控制性能的映射关系；2024年新增机器人群体协同控制题目，要求运用群体智能算法设计多无人机编队避障策略。系统建模与优化部分，基于模型预测控制的工业过程优化（如化工反应釜温度控制）和基于博弈论的多主体系统协调问题成为热点，2023年考题涉及多智能体系统在电力分配中的纳什均衡求解。

备考策略需注重三个维度：首先构建"经典-现代-智能"三级知识体系，重点掌握线性时不变系统、最优控制、鲁棒控制等核心理论，同时关注强化学习、数字孪生等前沿技术。其次强化数学基础，特别是矩阵分析、微分方程、概率统计等数学工具在控制问题中的应用，近三年证明题中微分几何在非线性系统中的应用出现频次提升。最后加强工程实践训练，建议通过西北工业大学官网获取历年控制学院合作企业的实际项目案例，如无人机导航、智能车路径规划等，培养将理论转化为工程方案的能力。

推荐参考书目包括《线性系统理论》（郑大钟）、《最优控制》（Khalil）、《智能控制导论》（王耀南）以及IEEE Transactions on Control Systems Technology近五年高被引论文。备考周期建议分为三个阶段：第一阶段（3个月）系统梳理知识框架，第二阶段（2个月）专项突破控制算法与建模，第三阶段（1个月）模拟训练与真题解析。特别要注意控制工程学科交叉特性，如2024年新增的"基于数字孪生的智能装备故障预测"题型，要求考生同时掌握控制系统与计算机科学知识。