控制理论到底有什么用？
下面我将从多个角度，详细阐述控制理论的“用处”：
1. 精确、稳定地实现目标
这是控制理论最核心的价值。
精确性 (Accuracy): 没有控制，一个系统可能很难达到我们想要的确切值。例如，如果没有控制系统，你很难将烤箱的温度精确地保持在 180°C。控制理论通过反馈和调节，不断地修正系统的输出，使其尽可能地接近目标值。
稳定性 (Stability): 控制的目标不仅仅是到达目标值，更重要的是在达到目标值后，系统不会出现剧烈的波动、震荡甚至失控。控制理论能够设计出保证系统在扰动下（例如开门导致温度下降）也能恢复到稳定状态的控制器。
鲁棒性 (Robustness): 实际的系统往往不是完美的，它会受到各种不确定因素的影响，比如传感器误差、执行器老化、环境变化等。一个好的控制系统应该能够在这种不确定性下依然保持良好的性能，这就是鲁棒性。控制理论提供了分析和设计鲁棒控制的方法。
举例：
飞机自动驾驶: 如果没有先进的控制理论，飞机很难在各种天气条件下平稳飞行，更别说自动起降了。自动驾驶系统通过感应飞机的姿态、速度、高度等信息，并根据预设的飞行路径，不断调整飞机的舵面和发动机推力，以保持飞机在目标状态。
机器人手臂: 机器人手臂需要精确地抓取物体、进行焊接或组装。控制理论确保了手臂能够以预定的轨迹、速度和力度进行运动，并能够克服外部干扰。
工业生产线: 在化工厂、制药厂等地方，很多过程都需要精确控制温度、压力、流量、浓度等参数。例如，一个反应釜需要精确控制温度来保证化学反应的顺利进行和产物的质量。
2. 提高效率和性能
控制理论不仅能让系统工作，还能让它工作得更好。
优化性能: 控制理论可以设计出能够优化系统性能的控制器，例如最小化能耗、最大化产出、缩短响应时间等。
提高响应速度: 有些系统需要快速响应输入信号或环境变化。控制理论可以设计出能够快速达到目标值而不过度超调或振荡的控制器。
减少损耗: 通过精确控制，可以避免不必要的能量消耗或材料浪费。
举例：
汽车巡航控制: 设置巡航速度后，汽车会自动调整油门，以最经济的方式维持设定的速度，避免频繁加减速造成的燃油浪费。
电力系统调度: 控制理论在电力系统中用于稳定电网频率和电压，优化发电调度，减少输电损耗。
空调系统: 现代空调会根据室内外温度、湿度、人员活动情况等，智能地调节制冷/制热量和风速，以达到舒适且节能的效果。
3. 实现自动化和智能化
控制理论是实现自动化的基石，并向智能化迈进。
减少人力依赖: 通过自动化控制，可以替代大量重复性、危险性或高精度要求的人工操作，从而降低人力成本、提高生产效率，并解放人力从事更具创造性的工作。
复杂系统的管理: 很多现代系统极其复杂，例如航空交通管制、大型网络通信、甚至整个城市的水电供应系统。没有有效的控制理论，这些系统根本无法被有效管理和协调。
智能化决策的支撑: 在人工智能和机器学习领域，控制理论也扮演着重要角色。例如，强化学习中的“策略梯度”方法，本质上就是一种控制策略的优化。自动驾驶、机器人自主导航等都离不开高级的控制技术。
举例：
智能家居: 智能照明、智能温控、智能安防系统等，都依赖于控制理论来实现自动化和用户体验的提升。
无人机: 无人机飞行的稳定、姿态控制、路径规划等，都离不开复杂的控制系统。
工业机器人: 从简单的装配机器人到复杂的多关节工业机器人，它们执行的任务越来越精细，越来越多样化，都是控制理论的胜利。
4. 分析和理解系统
控制理论不仅仅是设计控制器，它还提供了一套强大的工具来分析和理解系统的行为。
系统建模: 控制理论强调对被控对象进行数学建模，这是理解系统动态特性、预测系统行为的基础。
稳定性分析: 通过李雅普诺夫稳定性理论、根轨迹法、奈奎斯特判据等，可以严格地分析一个系统是否稳定。
性能评估: 控制理论提供了各种指标来评估系统的性能，如超调量、上升时间、稳态误差等，帮助我们量化和比较不同控制策略的效果。
举例：
桥梁或建筑物的振动分析: 控制理论中的振动分析技术可以用来预测桥梁或建筑物在风力、地震等作用下的响应，并设计减振装置。
生物系统的建模与控制: 在生物医学领域，控制理论被用于研究生理过程（如血糖调节、心血管系统），并设计人工器官或药物输送系统。
经济学中的系统动力学: 虽然不直接称为控制理论，但其分析方法与控制理论有很多共通之处，用于分析经济增长、市场波动等复杂系统的动态行为。
总结控制理论的主要用处：
1. 实现期望目标: 让系统精确、稳定地工作。
2. 提升系统性能: 提高效率、速度，降低损耗。
3. 实现自动化: 减少人力依赖，管理复杂系统，迈向智能化。
4. 分析系统行为: 理解系统动态，评估性能，进行预测。
从更宏观的角度看，控制理论是现代工程和科技不可或缺的“润滑剂”和“大脑”。 它使得我们能够驾驭那些原本难以控制的复杂物理、化学、生物乃至经济和社会现象，将它们转化为有用的工具和服务，极大地提升了人类的生产力、生活品质和对世界的认知能力。
没有控制理论，我们的世界将停留在非常原始的阶段，飞机不会飞，汽车不会自动驾驶，工厂不会高效运转，甚至我们用来交流的通信网络、提供电力的电网都无法稳定运行。可以说，控制理论是现代文明的关键支撑之一。
网友意见
控制现在很大程度上是个工程问题。距离纯粹的学术研究越来越远。这意味着，任何控制理论最后的落脚点必须是现实的问题。一个控制理论做得再炫，不能解决任何实际问题也白搭。
这一点需要每一个学习控制论的人心中有数。
PID控制好不好用？很好用。你可以不知道经典控制理论，不知道什么是二阶系统，不知道零极点分布，只要知道PID三个增益各自会如何影响系统响应就够了。
我觉得世界上也许有80的控制问题可以用PID搞定，剩下的20%里面又有90%可以用PID加前馈解决。最后其实可能只有那么1-2%的控制问题必须用成体系的控制理论去解决。如果你要做控制，就要把自己摆在那1-2%的控制问题所在的位置。
这些问题可能有哪些特征呢？
1. 高度非线性；
2. 多输入/多输出，且高度耦合;
3. 系统延迟极大，但控制指标要求却不低；
4. 传感器信息非常有限，或更新频率相对很低；
5. 系统参数变化很大；
等等。
对于这些高难度系统，一个控制工程师不应该再仅仅专注于控制，而应该从全局上把握整个系统。
很多的控制问题，只要把传感器或者驱动装置进行一定限度的改良，立刻就能将难度降低大半。
比方说自动驾驶车辆里面的车辆朝向的控制，如果只部署一个GPS传感器，那么只有当车子运动起来以后你才能知道具体的朝向（磁力计的精度太差），而且运动速度越低方向测量精度越差。如果你需要低速下高精度的方向测量，那么你可能需要花费非常大的精力在扩展卡尔曼滤波、传感器融合等方面。但如果你一开始就部署两个GPS天线，直接测量车辆朝向，也就没这么多麻烦了。
越是复杂的系统越是如此。
在这个意义上，我一直主张控制工程师应该成为复杂机电系统的项目经理或者系统工程师。所有的机械部件，所有的传感器，所有的电路，最后都要由控制系统来支配。所有的控制目标都要由控制系统来实现。只有控制工程师是同时要和一个设备的上下游同时打交道，只有控制工程师能够将最终目标转化为对各个子系统的具体要求。如果仅仅是把一个已经定型的复杂机电系统交给控制工程师去设计控制算法，那么大部分时候将无法完全发挥这个机电系统全部的潜力，或者会为了实现性能指标而产生成本浪费。
如此一来，一个控制专家，在如今的背景下，绝不只是一个能推公式写算法的专家，而是一个能够从全局高度上把握整个系统、根据控制目标来规划整个硬件/机械系统设计的项目经理。他必须了解各种相关传感器各自的优劣，能够权衡利弊，能够在成本允许的条件下对驱动器、传感器进行选型，向机械和电子工程师传达明确无误的信息，在必要时用算法补足实体系统的不足。
一向都有人说自动控制专业是万金油，而项目经理恰恰就应该是万金油——除了自己那一块要精通，其他方面也都需要有相当的涉猎，这才能够高水平的完成工作。
所以，对于做控制的人来说，首先需要明白那些需要你这样的人来解决的1-2%的问题在哪里。然后要尽可能地了解周边系统（机械、电子、力学等等）的知识。否则的话，往往会觉得并无用武之地，或者工作难以展开。
国内985控制理论控制工程博士毕业，上来简单谈一下对专业的认识，希望能帮到各位迷茫的同学。类似于科普，如有表述不对或者不恰当的地方，望海涵。
相对于数学物理等公认的基础学科，控制理论可以算得上是人类认识世界的结果和改造世界的理论基础。控制理论（也可以说是系统控制论）的主线，无外乎分为：辨识或建立系统模型（无模型控制除外），系统稳定性分析，控制器设计。
1.建立或辨识系统模型
人类对任何一个自然界的事物或者现象的认识最初都出于人类感知器官的感知。例如苹果从树上掉下来，你可以用眼睛观察，或者可以听到苹果落地的声音。所以在人类脑海中我们得到了一个结论：一个苹果掉下来了。但是在客观的自然界中，是什么使得苹果下落，下落的过程是怎样的。学过高中物理的亲们知道在重力的作用下苹果会下落，下落的过程可以简单叙述为初速度为零，受空气阻力影响，加速度为重力减去阻力后苹果所受外力产生的加速度。这就是一个系统运动过程。而牛顿定律所描述的直线加速运动就是这个过程的数学模型。这个模型表征了这个系统的动态过程，通过这个模型我们可以清楚的知道在这个过程中的每一个时刻系统处在什么样的状态，就好像第三秒的时候苹果受力多少，加速度是多少，还有几秒钟落地。因此，如果我们想要清楚的认识一个系统或者过程，最好的方法就是搞清楚它内部的运行规律并用数学加以描述。然而这只是理想情况，很多过程复杂到我们很难在短时间内建立可用的数学模型。这个时候我们就要通过系统辨识的方法去建立一个“不能清晰解释整个过程物理含义的，但是却恰巧能够计算出系统运行数据的，精度还可以接受的数学表达式”。
2.稳定性分析
当我们通过系统模型可以窥探系统运行规律时，我们所关心的事情就是我们能不能对它施加外部作用从而让一个过程按照我们我想要的方式运行。而系统稳定性分析的结果就是告诉我们我们可不可以做到，并顺带着告诉我们怎么做到。加入一个苹果快要落地了，我们用细线拴住它，当他下落的时候我们对它施加外力从而让它可以落到我们身边，这就是上面这个问题的现实情况。我们建立了运行方程通过稳定性分析发现施加外部作用后改变系统的运行从而可以使它落到我们身边，这就是稳定性分析做要做的事情，而需要施加多大的力，这个问题也在分析过程中顺带着计算出来了。
3.控制器设计
相对于现在稳定性分析方法，控制器只是稳定性分析中的一个未知量。我们暂且用一个符号去代替他，然后完成整个稳定性分析的判别过程，当系统可以稳定时，我们就可以反解这个未知量。而控制器设计，对于21世纪的我们来说基本可以等同于如何去编程实现这个数学计算过程。
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