自動控制有哪些鮮為人知的應用？
知乎上最近對自動化專業唱衰的聲音很大，但其實除了航空航天機器人化工過程式控制制，還有很多不為大家注意到的地方都有自動控制的存在。希望各位同仁見仁見智，貢獻自己的見解。
此處自動控制指各種前饋反饋的控制機構
自問自答，為了這個問題有所準備。先佔住坑等睡起來再詳細回答
開始更新，大概兩天內更完。先列下簡要大綱如下，保證不會太監。
大綱：
1.電力能源中的控制系統
光伏的MPPT、電流源、逆變、開關電源等等。
2.消費電子/微機電中的控制系統
MEMS陀螺儀、振蕩器、開關
3.社會中的控制系統
交通控制、物流供應鏈
4.特殊機械機構中的控制系統
segway與倒立擺、遠程手術、減震、起重機
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1.開篇
不知道曾幾何時，自動化專業在知乎上唄口誅筆伐，這個所謂的萬金油專業被這麼多人認為一錢不值，一文不名。還有些覺得雖然此專業不算失敗，但也有嚴重的問題，社會上並不需要這麼多學自動化的學生。
先拋開就業的問題，說起來自動化專業，大家入學之前對此專業可能是這樣的：
或者是這樣的：
最後大呼上當受騙，說自動化專業其實是這樣的：
甚至是這樣的：
什麼自動化百無一用、雜而不精就是什麼都不會、航空航天不需要這麼多人、化工過程式控制制PID萬歲之類的說法不一而足。其實我想說的是，自動化是非常接地氣的專業，且不說有本科生就有很多軟硬兼施的人，大家印象中沒有用的自動控制原理，在生活中也是十分的接地氣，只不過大家都意識不到它們的存在。或者說在我國目前的產業環境下，還沒有意識到控制系統對於自己行業的重要性。鄙人作為純正的自動化本科，控制理論與控制工程的碩士，控制方向課題的phd論文，在此獻醜一二，希望給大家帶來樂趣，給大家在可能意向不到的地方，給控制系統刷一刷存在感。
特地在這裡支出的是，這裡的控制系統只講述情況比較複雜的，不常見的或者大家注意不到的。舉個例子，汽車裡面控制系統不知道有多少個，你說遠程鑰匙開鎖算不算控制？窗戶玻璃一鍵升降算不算？嚴格來說都算，但是這種場合要求並不高，你不會要求你的窗戶玻璃必須0.1秒之內必須全開或者全關，你如果要求了，這就完全是另外一個故事。汽車裡面比較複雜的控制系統包括發動機的一大堆零碎，巡航定速，還有知乎上吵得熱火朝天的ESC/VSC，其他的還有安全氣囊，ABS，都是需要比較高的技術的。但是由於太常見，就不在此贅述了。
2.電力與能源系統中的控制系統
說到控制系統，除了機器人、航空航天、化工儀錶，電力電子中的控制系統的重要性絕對是不可小覷的。就近的，大家可以搜一搜知乎裡面電力電子話題下面有多少討論控制的。
大家可能平時習慣了享受無處不在的220v，50Hz的穩定的電力供應，或者電池帶來的穩定的1.5v供電。其實電力從發電廠的發電機剛產生出來的時候，其電壓和頻率是十分不穩定的。在火電廠的發電機組裡面，一般還都是品質比較好的，可以通過控制煤的燃燒程度和溫度等，使其在剛出場的時候就達到比較溫度的狀態-看看說著說著第一個控制系統就出現了。不過本人並非強電出身，對其中原理和操作方法描述的太淺陋，希望有同仁能給及補充。火電廠出來的電的品質是很高很穩定的，這對於後面的處理帶來了很大方便。但是考慮如下的發電系統，比如風電：
有風丫就轉，沒風Y就不轉，風小了電力輸出小，風大了輸出的波形幅值高了還好處理，Y輸出的頻率也變了，說好的220v加50Hz在哪裡？ 在這裡，就需要自動控制再次登場了。如何將這些不聽話的輸入（各種頻率、幅值的電）變成聽話的穩定的，這是個控制系統跟蹤的問題。同理，除了風電，還有潮汐能，潮流能發電，也是需要控制。
水電和光伏發電相對的品質會好一些，畢竟水流和陽光一般不會大起大落，整個輸出的變化還是比較平穩的。對於光伏來說，有兩個控制問題需要特別指出：
(1)太陽跟蹤控制。這個是非常直觀的，太陽在一天之中位置是在不斷變化的，太陽能電池板要時刻正對著太陽才能輸出最大的電力。如下圖所示：
我見過兩類方法：第一類是在某個特定地區，計算或者記錄下太陽曆，讓電池板根據這個歷來每天每刻調整位置。
第二類就是主動使用感測器來找太陽的位置，以此來調節電池板的姿態。
去年上過光伏的課，這幾張圖都是我做final presentation時候的。當時還發現了一個比較有意思的主動控制論文(
)，感測器用的是光敏電阻，示意圖如下：
等效電路圖如下：
意思大致就是，利用電池板不同位置的光敏電阻來產生電壓差，來驅動電機改變電池板位姿，使其電壓差變小。說白了，這是一個比例控制（P控制器）。
(2)最大功率點跟蹤控制(MPPT Control)
光伏在同一時刻的輸出電壓是一定的，取決於當時太陽光的強度。但是其輸出功率，卻隨著輸出電流的不同有著較大的變化，如下圖所示。控制器的任務就是找到這個最大點，也就是所謂的Maximum Point Tracking Control （MPPT）。
對於這個問題，最經典的方法叫做爬山法，如下圖所示：
說白了還是個比例控制。這種控制方法實現簡單，壞處是有可能會在峰值點附近震蕩。對於要求高的系統是不能接受的。這時候，就體現到了高級控制方法的作用。關於此問題是光伏的熱點，對此大家做了很多研究，滑膜，非線性，狀態空間，很多論文討論了很多方法。由於並不在此行業之中，本人無法對此類問題中先進控制器的優劣進行討論。
在前端的發電問題之後，後面的高壓變電，再到電器中的逆變，也都是經典的控制問題。如何將交流電高效率的轉化為直流電，供給大家的計算機，ipad，iphone，都是電力電子中討論了很多的。我這裡最後想列出的例子是：電流源。
大家常見的電源都是電壓源，但是如果學過電路的都知道，還有一種基本元件叫做電流源。電流源比電壓源是貴很多的，為什麼？電流源在實際中是帶了反饋控制的電壓源。其內部的控制器會控制電壓源，檢測輸出的電流，將其電流轉到期望的值。
這一章節基本到此。有很多問題我也只是了解概念，講不到那麼透徹，請懂行的拍磚輕一點。
3.消費電子/微機電系統中的控制
我是做微機電控制的，本章基本是我主場。到了午飯時間，我待會兒會解釋為什麼把消費電子和微機電放在一起。
繼續填自己給自己挖的坑。
微機電（MEMS）泛指在微米尺度的機械結構。通常使用IC晶元的工藝來生產。為什麼要和消費電子放在一起，是因為智能手機和智能設備把MEMS帶進了大家的視野。相信各位知乎俠們每人都有可以自動橫屏的智能手機，不少人還有ipad這樣的設備。那麼問題又來了，消費電子設備和控制系統有一毛錢關係？關係可大了，多半是比你想像的要多。看下圖：
手機自動轉屏，靠的是MEMS陀螺儀檢測手機的姿態；微信里的搖一搖，靠的是MEMS加速度計；手機對焦靠的是裡面有微執行器調節鏡頭位置；麥克風現在也大多是微機電的；通信電路裡面的振蕩器、開關、濾波器也有很多是MEMS的。
等下，上面說的全都是MEMS，跟控制系統有一毛錢關係？別急，重點來了，你如果想讓MEMS如你所願的工作，控制系統往往是關鍵。這一類問題太多了，說幾個有代表性的。
先說陀螺儀，MEMS陀螺儀是基於科里奧利力原理的
大家可能學過動力學的不算多，這裡轉動是存在於xz平面的，但是轉動的方向，我們叫它在y軸方向上。給大家一個極簡的陀螺儀的原理圖：
用白話來說，如果質量塊在y軸上有線速度，同時在z軸上有轉動，那麼再x軸上就會因為科里奧利力產生位移。控制系統在這個上面的任務，就是讓這個質量塊在y軸上產生預期的運動。如果在y軸上是做正弦運動，那麼會把問題簡化為：
y軸上運動的幅度，就和角速度是成正比的。控制系統產生的驅動怎麼樣，對陀螺儀是很關鍵的。給大家看一個商業陀螺儀的照片：
這個照片裡面，驅動器是靜電力的，是非線性很強的一類驅動器，如何驅動它達到高頻率、高準確度，是一個關鍵的課題。
再來說微開關。在電子系統裡面，大家印象中的開關都是模擬的，比如用一個三極體或者mos管來控制關斷：
但是現在很多高頻線路裡面，開始使用真的物理的機械開關：
是真的有微米級別的器件，控制著導體之間是不是有物理接觸。如何控制開關的快速動作，也是個不容易的問題。因為用mems開關，就是看中了其速度比三極體、mos管還快，文獻說mems開關的速度甚至在6G以上，而一般的mos管到了2G就會嚴重失真了。有道是物極必反，都說電系統比機械系統要快，一般情況下，電機之類的帶寬只有幾十Hz，而隨便的電器件帶寬都在10KHz以上，但是微機電系統目前又在高頻領域扳回一籌。對於速度這麼快的系統，控制是非常困難的。由於其微小的尺寸，檢測及信號處理也是難點。
3.社會中的控制系統
以下的並非我強項，只能給大家講述概念了。
現在車輛和飛機越來越多了，怎麼樣控制好交通流，讓大家活的更暢通的交通也是控制的重要問題。這裡的控制特指從系統的角度來講，在交通路口怎麼識別車輛屬於模式識別的子問題。見過有篇論文從流體的角度來建模車流，並提出了控制策略，挺有意思的。
有條件的可以在這找到論文全文：
IEEE Xplore Abstract
再就是物流供應鏈的控制。有個師兄在比利時是做這個方向的，我並不了解，但是據說也是比較活躍的方向，大家感興趣的可以自行去查找文獻。
4.其他的特殊的控制系統
咬著牙也要趕緊把坑給填完了。這一章節先說兩個例子吧，segway與倒立擺，網路控制里的遠程手術台。
先說segway，這玩意兒大家應該都知道，或者見過
跟雜技演員表演獨輪車站立也差不了多少。但是我想說的是這玩意兒控制起來，跟倒立擺是差不多的。倒立擺在垂直的方向上是有一個不穩定平衡點的，需要控制系統來平衡它。倒立擺在學術界搞控制的裡面經常被拿來做例子，甚至國人還做到了四連桿的倒立擺穩定。
segway裡面是有慣性導航單元或者碼盤、編碼器之類的結構來檢測位姿，用自動控制系統來保持車子的平衡。如果沒有這個玩意兒，那麼大家得先練好雜技再用這個了。
網路控制這幾年也是很火，ieee還專門開了個新的會刊就是講網路控制的，這幾年理論性的成果很多。
網路控制的大意就是系統的反饋信號檢測，以及控制命令下達，都是通過在一個計算機網路裡面的。在這個環境下，是十分惡劣的。如果不懂的話，我舉個最簡單的例子，那就是諸位都知道dota或者lol吧。。你就是那個控制器，你的手把控制命令，通過執行器，也就是鍵盤滑鼠，在通過網際網路，發送給遠在千里之外的伺服器上的英雄。你的眼睛耳朵就是感測器，你看到的聽到的，也是伺服器通過網路回傳給你的。相信大家對丟包，延遲是深惡痛絕的。還有就是亂序。以前還打dota的時候，經常看到撼地神牛原地一個大，然後跳刀跳到了敵群裡面去。。有的時候，真的不怪玩家，真的是網路傳輸的時候，後發送的命令先到了。
現實中我聽過的工業中的例子，就是遠程手術台了。病危的病人可能在北京，而醫生可能在紐約，醫生通過遠程來操控手術設備，這個之間也是有網路延遲的。如何降低這種環境下的危害，有幾位大神是做了很多工作的。哪位要是能給lol和dota做一下相關的優化，那真是功莫大焉。。。或者也叫害人不淺？看你怎麼看待這個問題了。
起重機的input shaping，主動減震，計算機操作系統里的反饋控制，如果大家有興趣的話我再補吧。
反正呢，還有很多例子。自動控制代表了一種解決問題的思路，現實中可能和理論並不一樣，但是依舊可以借鑒理論中的可取之處，更好更快的達到控制的目標。再有就是，外表是光鮮的，結果是酷炫的，背後的工作是苦逼的，一個好的控制系統，往往是面對著微分方程、編程、電路，進行著抓耳撓腮兩眼通紅的調試，有時候還需要信號、材料力學、動力學等等的補充，才做出來的。完結。看到問題就不由自主點進來了。一想到控制系統就想笑，因為真的很可愛，很想像寵物一樣輕輕撫摸撫摸。我有時候看點控制理論，但對實際的控制系統硬體了解的不多，就想隨便說兩句關於理論層面最基礎的東西，可能會文不對題，見諒。
幾乎各行各業都會接觸點控制系統，但經典控制在上個世紀60年代時候被數學大神們感染了個底朝天，控制理論開始急劇擴張，成了應用數學的一個分支，披著這件外衣讓非數學專業的學生望而卻步。撇開數學不談，我來講幾個工程上經常用到的運動控制理論上模模糊糊的分類，給感興趣的人們畫一個我所知道的粗淺的控制世界。
維納大神在《控制論》中提到了反饋機制，這就是整個現代控制理論的基石。有答案說了走路時候調整方向，就是個視覺反饋系統的實例。簡單說就是把系統的輸出或者中間狀態直接或者間接地反饋給控制器，讓控制器來自動決定下一步該給這個系統一個什麼樣的控制輸入信號。在機械運動控制中，經常處理的是運動跟蹤問題，就是設計者給整套控制系統預先設定一個針對某些機構部分的理想運動軌跡，讓我們的控制器算呀算，自動控制這個系統來輸出一個運動跟蹤信號來好好跟蹤這個理想軌跡。前面的回答里有說到讓光敏電阻跟蹤太陽位置的，如果預先計算出一天中太陽的運行軌跡作為這個理想軌跡，然後讓電機轉動來使機構跟蹤這條軌跡，那就屬於這一類問題。
跟蹤問題很自然會牽扯出控制系統的穩定性問題。簡單地說，就是跟蹤效果。我們當然希望系統的輸出運動軌跡既快又准地跟上理想軌跡。但由於種種原因，或者不同類型的控制器演算法，會導致多種多樣的跟蹤效果。但不管怎樣，我們最基本的需求是輸出軌跡和理想軌跡近似，而不是越離越遠。我們就把越來越遠的跟蹤叫做控制系統發散或者不穩定，這樣的控制器是不理想的，只好請大俠重新來過。
那麼控制器是如何設計出來的呢？由於運動控制重在運動，我們就得先知道需要控制的系統，或者叫做plant，的運行物理本質是什麼。通常，一組關於系統狀態和控制輸入信號的微分方程會默默站出來說：我們來代表這個系統的控制運行規律。看上去似乎的確是可行的，因為宏觀上來看，咱們的系統運動無非就是遵守牛頓三定律，按著這個規律寫下來運動方程，就可以代表裡面的各個部分是怎麼動起來的。如果所有物理規律都被完整地表達進了這組微分方程，我們就會說這真是個完美的數學模型，這個模型就完整地預測了未來任何時間點上某個系統變數的值。很多數學方法，比如feedback linearization，backstepping等就開始在這個完美的數學模型下發威，利用反饋信號設計控制其演算法，在經過某些穩定性判定準則後大膽地表示：俺們設計好的控制器可以讓系統穩定，跟蹤沒問題！一開始，事情進行地很順利。
然後總有一些事情讓人們計算不出來心理陰影面積。世界是由不確定組成的，不在我們的數學模型中考慮這些不確定因素，並搞不出大新聞來。實際的運動控制問題中，不確定因素來自方方面面，比如無法預測的外部擾動，輸入信號上或者反饋信號上攜帶的時間延遲，感測器測量時帶入的干擾信號，尤其是對數學模型，實際問題的不確定因素更是多如牛毛，比如需要控制的plant的物理本質不是很清楚因而模型階次不明確，即使模型大致有數，還可能模型中某些非線性方程不曉得是什麼結構和形式，即使是這些全都清楚，還有模型中的常數參數值不知道，等等，對從來不考慮這些只根據精確的數學模型來做控制演算法設計的方法來說，隱形的翅膀都要斷了。那咋整？魔術師胡耍一通硬幣，最後伸出兩個拳頭問你硬幣在哪個手裡，你能怎麼做？猜吧。
但是猜歸猜，並不是瞎猜，聰明人就猜的有技術含量。下面簡單說說英明的先輩們是怎麼猜的。
對於僅僅考慮模型不確定參數的控制問題，上世紀五六十年代就有人提出了讓系統自動去調整參數的方法。這是個省力的好辦法，你只要猜一個最初的參數值，剩下的就交給控制器本身，它自動就根據反饋回來的信號來調節本身或者被控系統模型上的參數。這成了後來八十年代掀起腥風血雨的自適應控制（Adaptive Control）。它擅長控制具有不確定的常量參數的系統，讓系統不停更新控制器猜出來的參數時還能保持穩定性。有時候它能把參數調整到和真實參數值及其接近，有時候調出來的參數和真實值有一定的距離，但不要緊，只要調出來的參數沒有不停地飄移，就算調整成功！
如果模型的參數不知道，具體的方程部分好像也不清楚，但知道不確定的方程是個周期方程，而且還有這個周期的情報，那麼比較常用的就成了迭代學習控制（Iterative Learning Control）。舉個簡單的例子，一個機械臂反覆運送物品到指定的固定地點，從同一個地點抓取後放到同一個地點，我們只需要知道這個運動過程中的往返周期是多少，即使對這個機械臂無法寫出精確的數學模型，也可以嘗試著設計出合理的控制器保證穩定性。
還有個比較常見的情況，就是模型參數不知道，具體的模型方程也不知道，但是知道方程的界限，那就輪到我們牛逼的魯棒控制（Robust Control）登場了。雖然不知道是哪個可愛的傢伙把robust巧妙地翻譯成了魯棒，但我還是想說，你做到了讓平時互相撕逼的控制理論研究者們紛紛站在一起吐槽這個奇怪的名字，你還是很棒的。話說魯棒控制的初始形態在上個世紀初就被某些聰明人注意到了，但是並沒有搞出大新聞，直到七十年代麻省理工的教授們面對優化控制理論在軍方實驗中大慘敗所帶來的驚慌失措中才幡然醒悟，才使得沉睡了半個多世紀的魯棒控制在線性系統中開始行走江湖，在八九十年代橫掃控制界，掀起了腥風血雨（嗯？怎麼有點眼熟。。）。魯棒控制在控制理論設計中到處使用，因為什麼？一是系統總有不確定的方程或者外部擾動，二是方便嘛！這回連猜都懶得猜了，直接在控制演算法中設計個魯棒控制項，就能處理一大堆非線性控制中的跟蹤問題。但很多時候，一些魯棒控制的穩定性並不太理想，或者跟蹤得不那麼接近，總有跟蹤誤差在那裡。因此某些魯棒控制，例如滑模控制（Sliding Mode Control），會引入不連續的控制項增強跟蹤效果，比如減小跟蹤誤差啦，有限時間內實現理想跟蹤啦等等，但是往往也會引起穩定性證明的麻煩，由此引入更複雜的不連續系統微分方程的穩定性理論等等。當然了，現代的滑模控制狡猾地披上了連續項的外衣，逐漸彌補了原先的缺陷。
當然了，更可恥的情況還有既不知道模型參數也不知道模型方程，連個方程邊界也不告訴你，看你們咋整。屌炸天的理論工作者們開始涉及開發現代智能控制。說白了，就是不管什麼數學模型了，光從一個系統的輸入輸出情況中估計這個系統大概的面目。模擬生物神經元的工作原理，聰明人搞出了個人工神經網路控制（Artificial Neural Network Control）。講個最簡單的三層神經網路情況，一個輸入層，一個隱含層，一個輸出層。輸入層和輸出層上所有的節點都配有所謂的權重數，隱含層里所有節點都配有激發函數。對一個非線性函數的估計，就是通過這個函數所有的輸入變數經過這三層的數據分配和計算後弄出來一個近似函數。這就好比我要求你拼裝出一隻山羊，我給你你所需要的蛋白質，水，糖類等原料，你把這些原料塞進這三層網路中對原料進行分配和組裝，最後裝出來一隻像山羊又有點像綿羊的動物，近似但還有一些誤差。至於裡面怎麼裝的，那就種種神奇了，可以對權重數進行自適應更新，也可以不要權重數，用基函數替代等等。
不過，你知道最變態的是什麼嗎？你不知道模型參數，你也不知道模型里的方程，沒有周期也沒有界限，甚至你連模型的階次都不知道，真的，這下，你啥也沒有了。這尼瑪咋整！那就只好依靠一系列規則來決定控制效果了，方程沒有了數據缺少了咱直接用語言來描述還不行么。模糊控制（Fuzzy Logic Control）作為臉皮最厚的boss登場。經典的模糊控制器利用模糊集合理論將專家知識或者操作人員的經驗形成的語言規則直接轉化為自動控制策略，也就是說，控制策略不是由傳統的反饋數據計算得來，而是用自然語言和知識模型，使用某些模糊規則設計而來，這思維略逆天。寫到這裡對模糊控制真是越來越感興趣了，之前並沒有學習過，只是大概知道點最基本的概念，去網路上搜點資料來看看，再多理解點再來補充好了。
總的來說，控制理論在各種不確定的情況下的分類並沒有這麼清晰，很多情況下都是幾種不同的控制策略混用，像廣為人知的魯棒自適應和自適應魯棒等，混用是為了節省資源，得到更好的控制效果。我所知道的有這麼一些粗淺的東西，寫的不對的還請指正。我覺得它們蠻有趣的，雖然也不算是控制系統中不為人知的東西，但是還是想整理一下寫下來。就這樣。
馬克思主義。
資本主義剛誕生的時候就是一個簡單的負反饋，經濟上的自發性，滯後性，周期性跟控制系統的輸出特性簡直如出一轍。只不過一開始PID參數沒調好，魯棒性不強，經常等幅振蕩或者發散（經濟危機）
後來，在大英帝國的圖書館裡，有一個來自德國的年輕人犀利的洞察到了資本主義經濟的運行規律，於是擺在他面前的有兩套解決方案:
第一套，引入自適應控制系統，調節控制器PID參數，增強系統魯棒性；
第二套，徹底把這套控制系統推翻，使用一個無比精密和完美的前饋控制器（科學社會主義和計劃經濟）。
他選擇了第二條路，並且之後的幾十年，隨著資本主義世界經濟振幅的加大（一戰，柯立芝繁榮，大蕭條，二戰），國力強的國家還能經受住震蕩，但是在國力差的國家振幅已經超過了穩態值，進入了積分飽和狀態（資本主義鏈條最薄弱的一環），於是，在俄國，就有人考慮要不要試一試這第二套控制器，從此社會主義登上歷史舞台（十月革命）。
話說自從採用了前饋控制器，立竿見影，震蕩奇蹟般的消失了（廢話）！這給處在水深火熱之中飽受煎熬的某個東方國家帶來了希望！尤其是當一個北大的圖書管理員得知後，……（省去若干字）
但是前饋控制的致命缺陷在於它只能對簡單系統和時不變系統進行控制，而一個國家，一個社會恰恰是一個無比複雜的系統，各種參數和結構都在不斷變化。
就這樣，雖然沒有動態波動，但是穩態偏差卻在不斷擴大，日積月累，經過幾十年的運行，那個最先採用這套控制系統的國家，結果大家都懂的……
與此同時，在資本主義社會，終於有人意識到，咱們這套控制參數不行啊！
於是參數被修改（福利國家，八小時工作制，反壟斷，工會成立等等），控制效果也好了很多。
再後來，在西方，有人想到，能不能在反饋上加點前饋；在東方，也有人在想，能不能在前饋上加點反饋（不管黑喵白喵……）。
於是就有了國家資本主義（凱恩斯主義）和社會主義市場經濟。
從此之後，雖然經濟還有波動，但再也沒有發生過全球性致命的的經濟危機……
有反饋的地方就有自動化
抽水馬桶(逃
干自動化工程的一般都悶聲發大財
沒空撕逼
伊斯蘭——典型的閉環深度負反饋
來自：Simultaneous Stabilization of Linear Systems by Vincent Blondel
另參見：自動控制究竟有多大用處？ - 小心假設的回答
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SUCCESS STORIES FOR CONTROL
轉自：The Impact of Control Technology 2nd Ed.
Auto-tuners for PID Controllers – K.J. ?str?m and T. H?gglund
Control in Mobile Phones – B. Bernhardsson
Nonlinear Multivariable Flight Control – J. Bosworth and D. Enns
Advanced Control of Pharmaceutical Crystallization – R. Braatz
Autopilot for Small Unmanned Aerial Vehicles – E. Capello, G. Guglieri, F. Quagliotti, and R. Tempo
Controlling Energy Capture from Wind – F. D"Amato
Mobile-Robot-Enabled Smart Warehouses – R. D』Andrea
Trip Optimizer for Railroads – D. Eldredge and P. Houpt
Control in Stroke Rehabilitation – T. Exell, C. Freeman, K. Meadmore, A. Hughes, E. Hallewell, E. Rogers, and J. Burridge
Advanced Control for the Cement Industry – E. Gallestey and M. Stalder
Dynamics and Control for Deep-Sea Marine Risers – S. Ge, Y. Choo, B. How, and W. He
Active Safety Control for Automobiles – L. Glielmo
Advanced Energy Solutions for Power Plants – V. Havlena
Optimal Ship-Unloading Solutions – R. Haymoz and M. Agarwal
Automotive Engine-Based Traction Control – D. Hrovat and M. Fodor
Automated Manual Transmissions – L. Iannelli
Ethylene Plantwide Control and Optimization – J. Lu and R. Nath
Digital Printing Control: Print Shop in a Box – L. Mestha and A. Gil
Verification of Control System Software – D. Monniaux and A. Miné
Coordinated Ramp Metering for Freeways – M. Papageorgiou and I. Papamichail
Advanced Zinc Coating Control in Galvanizing Lines – T. Parisini, R. Ferrari, and F. Cuzzola
Digital Fly-by-Wire Technology – C. Philippe
H-infinity Control for European Telecommunication Satellites – C. Philippe
Road Grade Estimation for Advanced Driver Assistance Systems – P. Sahlholm and K. Johansson
Controller Performance Monitoring – S. Shah, M. Nohr, and R. Patwardhan
Control for Formula One! – M. Smith
Advanced Control Design for Automotive Powertrains – G. Stewart
Control of NASA"s Space Launch System – T.S. VanZwieten
Robust Adaptive Control for the Joint Direct Attack Munition – K. Wise and E. Lavretsky
Improved Audio Reproduction with Control Theory – Y. Yamamoto
這是第一版：The Impact of Control Technology
走路的時候眼看前方走，突然走神了往左歪了，就會自己自動往右偏回去保持走直線。
系統集成與分析，用於人口，經濟等社會性問題
高鐵、地鐵、乃至汽車的主動振動控制～
騷年，聽說過黑產嗎？
你們要的智能機Hei器Chan人Ye
大錯特錯。自動化是整個工業化的核心。所謂的智能化其實就是自動化。現在市場上到處都有自動化的產品，家電，汽車，工廠到處都是。
自動控制非常重要，關乎人類未來。
同時，我認為本科的自動化專業是沒用的。
以上兩點，不衝突。控制是使某些物理量按照預定的規律去運行，可以採用人工控制或自動控制的方式。
自動控制特指不需要人直接參与（請注意：給控制系統髮指令不算），利用機械或控制裝置使某些物理量按照預定規律運行的過程，比如全自動洗衣機、空調、機器人等工作過程。
自動控制又可以分為開環控制和閉環控制。開環控制裝置最早的記載應該是中國古人發明的指南車（不是指南針），據說是馬鈞在公元236年發明的，它有效利用差速齒輪系的原理，將前身轉動的角度前饋給車載小木人，使他永遠指向南方，當然了，前提是車輪不打滑。李約瑟對指南車評價很高，說是人類邁向控制論的第一步。
第一次工業革命時期，創新型人才瓦特改良了紐卡門的直線往複式蒸汽機，不但實現了轉動輸出，還有效利用了反饋控制原理設計出離心調速器，使得蒸汽機能夠克服蒸汽壓力的變化和負載的擾動，維持到恆定的轉速，從而滿足大工業的動力需求。勿忘初心，方得始終～
我想…可能是因為自動化這個辭彙太廣泛了吧
學自動化的從事汽車電器電子行業，行業發展起來了很多學校設立了一個汽車電子專業；
學自動化的從事軌道交通行業，行業發展起來了很多學校設立了軌道交通學院；
學自動化的從事消費電子行業，有的人別人以為他是程序員，有的人別人以為他是硬體工程師……
…………
…………
…………
諸如此類吧
以前選專業的時候看到自動化不知道是幹嘛的，
幸好下面有更多選擇：
機械設計製造及其自動化
電氣工程及其自動化
電力系統及其自動化
材料成型工藝及其自動化
農業機械化及其自動化
…………
…………
…………
期待將來可以實現：
財務管理及其自動化
臨床醫學及其自動化
漢語言文學及其自動化
國際貿易及其自動化
………………
自動化大法好！
數學的徒子徒孫
經濟社會系統的控制，比如最近幾年的房價二階導數的控制。
我來跑個題
其實人幾乎做每件事情都是一個反饋控制過程，並且有時候精度嚇人。比如把雞蛋立在倒立的鐵釘上，我膚淺的認為沒有設計出的控制系統可以實現這一過程。
但有時候又比人設計出的系統差得遠，誰來徒手弄個三級倒立擺給大伙兒看看？推薦閱讀：