1樓：Li Jun
自動控制離不開控制理論，控制理論肯定有用，控制理論本身沒有對錯和優劣之分，控制理論更多的是為工程實踐的探索指出乙個方向，方向是否正確？就不得而知。探索分2種，在理論指導下的探索行為和自發的探索行為，比如將ADRC運用於火電機組過程控制實踐屬於前者，在火電機組過程控制實踐中發明出一種新型基礎控制器（NFC）屬於後者；控制技術有優劣之分，現實看，控制理論研究與控制工程實踐之間並不密切相關，這反映出乙個問題，工程實際問題難以通過理論研究來解決，學術界根本想不到工程師能夠發明出NFC技術。
2樓：wise
已經有很多專業回答，不多說。
如果搞研究理論的，從理論多提出一些方法肯定是好的，我不是搞理論的，這方面不懂不多說。
對於做實際應用的來說，如果要控制比較好，對於控制物件的理解永遠是最重要的，那麼現在對於任何乙個行業來說控制物件模型是不是最優的呢，這個很難說吧！這個待你去深入研究，對於採用何種控制方法，我覺得並不是關鍵，而且模型出來後，如果時間成本允許，方法你可以都去試，最後比較結果嗎?
3樓：And1
1.控制（自動化）多是從系統需求的角度看問題，是巨集觀的、抽象的；
2.但控制系統其所需的系統模型必須由專業背景（如電氣工程等）構建，是例項化的；
3.而控制系統的實現則需要計算機和電子類專業，是片段性的、具體的。
如果你是學自動化（控制）的，需要有1、2、3，才能把專業學好，吃透；因為脫離了2和3，控制根本就是空中閣樓，是玄學，這也就是為什麼很多學控制的感覺沒有用，你們研究的問題本身就是很難用物理意義去解釋或者就是瞎想的。
具備1的是數學家，具備1和2（或者3）的是乙個出色的工程師，具備1、2、3的可以當總工了
4樓：
只想說一點。很多先進的控制理論看起來沒用，是因為你不知道它產生的過程而已。實際上，現在的魯棒控制，自適應控制等等都是在解決實際問題的時候提煉而出的。
只是等你學的時候，就只有那些數學公式了。工作了的還覺得沒用，那是因為你的控制物件不需要這麼先進的控制理論，但並不代表別處也沒有用。
總而言之，我感覺控制這們學科是易學難精，想要理論和實踐結合，需要的知識深度和廣度都不是一星半點的。
5樓：wade Jane
這麼說吧。製造業是乙個民族、乙個國家的脊梁。製造業現在從某種意義上已經分化為三個部分，傳統機械製造業、機電自動化行業、智慧型製造業。
不管是那一部分都脫離不了兩部分：電機（硬體）和控制（策略、方法）。所以你的問題，我給的的答案就這些啦。
講真！這個世界萬事萬物都有聯絡，出現發生發展繁榮消退衰亡消失，這或許是萬物的真理？！嗯，世界是物質的，精神受物質影響制約，人的精神也會超越物質，但是實現卻無法超越。
所以，你要問精神未實現算什麼？在我看來，那也是人類長河中基於當前物質所做出的正常的精神產物，人類的思想和精神以及文化，從本質上說，是精神上的物質。
不懂？那簡單說，知識和物質化的書算物質麼，指導思想和物質化的操作說明書算物質麼，詩和歌曲算物質麼？( . )寶寶懵逼了，十臉懵逼。
( _)其實以上說的東東會讓人感覺身心愉悅，多巴胺作祟，你說算物質麼？！
6樓：方扣扣
本碩都是自動化，畢業一年，已經完全不記得學了什麼，徹底轉行了，同學中幾乎沒有從事本專業的，大多從事IT相關的，沒辦法，人家給錢多，上海房價又辣麼高！
7樓：豬頭博士後
國外很少有自動控制系，一般都放到ee或者cs和me裡，只有個別國家設立了自動控制系。國內自動控制系一般設立六個研究專業如控制理論、模式識別、導航制導與控制、系統工程、檢測技術與自動化、電氣工程等。
這幾個方向都學控制理論，但是控制論本質上從上世紀六十年代後就已經很成熟了。
控制理論有什麼用？計算機理論有什麼用？
從事乙個行業獲得高的收入，既要熟悉生態，就是實現技術，又要學習理論。在實際工作中，熟悉生態掌握技術的程度決定下限，理論掌握程度決定上限。
8樓：霍森布魯斯老爺
從事機電裝置監控行業
對於現在的商業建築來說，有一套完善的自動控制系統很重要。
專業繁多的機電裝置如果完全依靠物業人力去管理操作化，費用成本是高昂而且持續的。
舉個最普遍的例子，乙個帶五層裙房，10+高層，兩層地下車庫的商業辦公綜合體來說，按照目前的暖通水電設計慣例，裙房每層至少3-10臺，標準層1-2臺，以及配套冷熱源（螺桿或者熱幫浦機組）地下車庫每層不少於3臺送風排煙風機。
首先，如果是完全靠人員操作的話，每天早晚的定時巡檢開關機，確保90%的機電裝置是正常執行，而且最關鍵的是，沒有自動控制系統的話，空調你無法根據空間內的溫度自行調節，當然你也可以進行滿負荷運轉，這樣的成本是個天價。
再則，你無法第一時間得到裝置故障報警的反饋，尤其是在人員密集的區域，因為裝置過載或者操作不當而發生的災難性事件不在少數。
最後，因為各種機電裝置涉及的專業範圍比較廣泛，物業作為乙個代管理部分，根本無法完全掌握整個建築的機電裝置實施狀況。以往參與過的改造專案，在物業部門工作了幾年都不知道自己手底下有多少裝置人不在少數。
這只是在應用層面上的乙個很淺顯的例子。
9樓：Yuxiao Chen
我本科是清華機械學院的，現在在密大作控制。很多人學控制從pid開始，然後到極點配置，然後到優化控制，lqr，然後mpc，然後根據領域不同，有很多其他的理論。關於控制有什麼用，我想說控制理論要學很久才能真正理解他到底有什麼用。
如果你停留在pid的程度，你會覺得控制就是調引數；學了極點配置之後，你起碼對穩定性有了理解；學了lqr之後你對怎麼處理擾動，怎麼track reference有了理解；學了mpc之後，你就會怎麼處理約束；學了robust和adaptive時候，你懂uncertainty怎麼處理；而現在的control研究已經進展到與傳統control完全不同的程度。比如機械人這種十幾個自由度的非線性系統如何穩定，如何讓他穩定地走路，比如乙個系統的可控域和winning set可以直接算出來，比如給乙個spec，我們可以直接synthesis出來乙個symbolic的控制器等等。總而言之國內本科對control的學習完全是入門，還有很多可以學習的東西。
如果你對自己數學有信心，學control是個不錯的選擇
10樓：高斯白乎
先不說各種journal，conference，單看看兩個magazine吧：
IEEE Control Systems MagazineIEEE Xplore: Control Systems, IEEEIEEE Robotics and Automation Magazine
IEEE Xplore: Robotics & Automation Magazine, IEEE
11樓：十月羽
其實我也覺得自動控制不知道如何用，因為在單位，實際工程中絕大部分問題可以用簡單的PID搞定，而一般過程控制企業的各種感測器和執行器也不是質量很好，控制精度也不一定有多高，所以只能控制幾乎不會用到，不過現在也還是有很多優化控制的公司，沒去過，不過應該會需要智慧型控制才能實現控制的優化吧。其實真正的優化控制對企業的經濟執行和節約成本是有利的，但是一般企業倒是不大認這些，而且在運用過程控制的企業裡，公司一般也不太重視自動化的人員。
12樓：偶爾
自動化專業畢業，從事自動化行業自動控制工作，說直白一點就是開發自動裝置替代人工批量的作業。當然這個行業只涉及到自動控制中很小的乙個領域，可是這個只佔自控很小領域的口號卻是:讓更多人失業。
13樓：
這個問題很難簡單的回答，就象自動化這個專業本身的特性一樣。自動控制涵蓋的數學定義太多，多到乙個本科根本學不到和專業領域相關的深度知識，只能了解乙個概論。想學習自動控制的內容，一定要讀研究生，如果要深入了解控制理論和優化控制方法，就要給自己選好乙個博士方向繼續研究。
雖然說所有工業領域都要涉及到自動化，但這個說法給自己造成了乙個前提，所談到的物件必須是有"被自動化"的需求的。所以這種有限制性的說法其實不準確。自動控制其實必須從它的基礎專業談起，也就是電機工程 Electrical Engineering。
學習了EE，才可以了解各個電子元器件的特性，才能為今後更好的理解控制迴路中的元件做準備。因為乙個電容充電放電所做的功就是自動控制過程，乙個彈簧發生形變的做功也是自動控制過程。
既然自動化領域這麼複雜，涵蓋的東西這麼多，沒有人可以詳細了解每乙個分支，又怎麼會沒用呢。欠缺的往往是從EE開始的基礎部分，又缺乏中段的融會貫通，高階看不到，所以容易造成覺得沒用的困惑。
自動控制又往往會在後期分化為兩個方向，乙個是以數學研究為方向的控制理論，乙個是以"自動化的"過程為方向的工業控制。前乙個方向大部分情況下是純研究方向 (Research)。後乙個方向大部分情況下是工業領域 (Engineering)。
也有例外，比如汽車行業裡的制動系統，重型卡車或電力機車的動力系統(包括磁懸浮列車)，微電子領域裡的晶元製造，還有機械人感官識別，這些是兩個方向結合的，所以這些領域裡很常見博士讀完之後出來在企業裡做研究專案。
純研究方向還請懂得自己在談什麼的專家來講。
工業領域，比如工廠，參見Patrick Zhang的回答，就不重複了。
14樓：
中國沒有西門子，沒有通用，沒有ABB，沒有庫卡，沒有洛馬，沒有波音，沒有空客，沒有spacex……上哪去找工作……所以嘛……自己做乙個好了……
15樓：觀星
自動化是乙個很大的領域，我是搞過程控制的。簡單的談談我的心得。
過程控制面對的是很多物件，籠統的分可以分為測點和執行機構，測點是執行機構的動作依據。我們控制人員，主要關心的是測點與執行機構、執行機構之間的聯絡，通常情況下，他們之間的聯絡是非常簡單的，最常見的是「過程值到限值—啟動裝置，過程值回到回位值—停裝置」這類方式。
當然，還有稍微複雜一些的控制迴路，比如需要將過程值穩定在某個限值附近，這時我們才會使用PID控制策略。單純用PID調節達不到精度的， 我們會建立數學模型，引入多個變數來模擬擾動。因為在過程控制中一切擾動都是能找到原因的，所以我們可以通過觀察、提煉模型來找到那個根本原因，從而提高控制精度。
所以，我個人的感覺是：工程師和學者走上了不同的提高精度之路。工程師走的路是學者們走不了的，而學者們走的路，也只有部分特殊行業的工程師會踏足。
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