自動化的核心是什麼？

自動化的核心是什麼，對應的又是什麼知識？什麼技術？

自動控制原理，考研的時候專業課基本是這個，或者現代控制理論

自動控制原理

這個問題問的太籠統了，要說自動化的核心那肯定是控制了，自動控制原理和現代控制理論肯定是最核心的。不過每個學校的自動化都不同，有的偏硬體，有的偏軟體。一個學校的自動化方向往往是基於這個學校的王牌專業。比如一個學校是基於化工的，那麼就會偏向於化工自動化；有的學校機器人是強項，那這個學校的自動化肯定大多研究跟機器人相關。總而言之，自動化是依託於一個具體方向而形成的具有行業特色的一種專業。

謝邀。

自動控制的核心是(負)反饋。

2020/10/22

反饋是迄今階段自動化(自動控制)的重要核心概念，其意義簡單來說就是為了修正偏差。

利用零和一描述事物，並用零和一來反向敘述實現。最後在指定時間完成指定的敘述實現。

個人感覺是PLC控制器，自動化基本都是各個環節相互關聯形成的一個整體，而PLC就是這個整體的核心。

假如你說的自動化就是指的自動控制（Automation/Automatic Control），那核心可以是feedback，反饋對於控制來說太關鍵了（這裡暫時忽略前饋feed forward），個人把反饋當做控制的靈魂所在。比如Astrom幾年前在Automatica上發表了一篇綜述叫Control : A Perspective，摘要的第一個詞正是feedback。雖然一些很漂亮的成果比如Kalman Filtering並不是自動控制，但是這些observer對於實現狀態反饋控制來說十分重要。還有系統辨識（systems identification），或許可以理解為辨識的目的是為了更好的控制效果。

但是國內的自動化一般都指的Cybernetics，這個概念太廣了和什麼都沾邊甚至有點四不像了，比如生物信息學也算是自動化專業的一個正統方向了，雖然我個人不太接受。所以這樣的「自動化」可能也沒有什麼可以稱得上是核心的東西了。

控制論，資訊理論，系統論。這是真正的自動化核心，各種應用方向都是這些的衍生品，學不好這三個就別說你是搞自動化的。

當然，我覺得對於計算機的理解在現在一些state of art的自動化領域內也很重要，對於一些研究新人，很多時候不是你模型不好，而是你coding能力太差，對計算機底層理解太淺，不懂得優化。當然，對於「老鳥們」，真正的瓶頸還是在數學模型的分析上，這才是決定你能走多遠做出多大成果的關鍵。

比如拉菲羅安德烈教授，orz。

還是想吐槽一下某清某自的課程，某些課程的老師能不能稍微花點心思改改十幾年前的ppt和實驗設計，設計一些跟上時代的課程lab和project，自動化的發展是與時俱進的，老師們也應該讓同學們體會到這一點。

你應該是想問怎麼學吧，我自己的看法是：基礎理論《自動控制原理》、《現代控制理論》、 《線性系統理論》、《非線性系統理論》，數學工具《線性代數》、《複變函數》、《矩陣論》、《泛函分析》，還有就是《最優化》挺重要的，當然主導作用是你的方向，做硬的還是做軟的。

看你接觸的是高端的，低端的，個人來看來看應該是不一樣的，高端的像Bigdog用到的就應該比較複雜了，咱也不懂，低端的就像現在一般這種製造性企業用到的簡單的機器人搬運啊！視覺相機和一些東西搭配的這些應該都算自動化吧！

System Control

自動化是一個比較傳統和中國本土化的工科專業，它的主幹知識是控制科學，有的學校也會根據自己的特色適當交叉一些電、機械、計算機的主幹知識，但其核心永遠都是控制科學的控制理論，就本科階段而言就是《自動控制原理》這門課，當然以上只是比較學術化的考慮，因為自動化首先是作為一個工科專業設立的，與理科不同，它的工程技術層面永遠是甚於理論的，有句話叫做「不管有沒有科學，工程師必須科學地或者靠經驗地要把事情做成。」說的就是這個道理，所以作為自動化本科生，專業的基本工具性技術（例如：單片機技術、嵌入式技術、PLC技術……）和工程思維可能更為重要，也更為實際。

自動化的核心是控制和反饋。

我認為自動化的靈魂應該是反饋。

核心就是：狗皮膏藥。哪裡都能用。

自動化的核心是自動控制，輸入的變數取樣後和輸出值比較，再反饋到輸入，然後自動調節輸入的變數，實現輸出目標值。

自動化的核心是通過反饋實現對系統的控制。對應自動控制理論。

還記得控制理論第一次課老師說的，自動化出身，要始終把握系統思想與反饋調節。雖然已經轉專業了，但我認為這確實是很有用的。

進廠，對應生產線機器操作技術

核心是如何趕緊轉碼！