2019年你的控制理论研究有什么收获和感悟？
现代控制理论的热点与思潮.  1) 经典控制理论, 以单变量, SISO, 的控制为主, 从时域分析走向频域分析, 从单次分析, 走向输入满足频域条件的输出分析, 走向稳定性分析, 线性理论成熟完备. 非线性理论基础扎实. 目前的热点: 主要还是在非线性系统, 各种非线性系统的建模方法, 参数辨识方法, 模式识别算法, 以及各个非线性系统组合之后产生的特种效应, 以及由此带来的稳定性的分析. 由于混沌线性的出现, 让这一波人失去了信仰, 单变量的完美控制不存在了, 所以大批控制理论科学家出走, 走向实用工程(如果理论难突破, 那么从工程中寻找问题), 或者走向应用(只是把理论科学家多少年前玩烂了的, 组合一下子, 赚点小钱). 以上思路不算是消极, 确实感觉一段时间之内理论够用了, 不够用的理论通常小众, 缺乏应用动力. 2) 现代控制理论, 以多变量MIMO的控制为主. 在[Z' Y] = [A B;C D][X Z]这样一个超级简化的线性模型的背景下,进行维度扩充, 将经典控制理论移植过来, 并解决不同参数之间的变换等问题. 当前的热点: 组合爆炸之后带来的完备性/全局稳定性 由于组合爆炸问题的出现, 让这一波人失去信仰. 似乎通用的完备控制不存在了. 所以大批理论科学家出走. 而这里的实用工程非常丰富, 所以以行业应用为分支的各种现代控制理论的分支, 开始以行业理论的属性分散到各个行业中, 比如压力温度为核心的双变量状态为核心的过程控制, 在火电超临界机组中发展出压力-温度-相变的多变量状态为核心的过程控制, 并专门发展出一套控制理论-方法-工具; 在机器人行业, 发展出基于模型的控制Model-based Control的完整理论-方法-工具, 特别是其中面对具体问题的奇点的特性分析-处理-避让-应对-性能提升的方法; 类似的还有: 前掠翼飞机, 超高转速硬盘, 激光关节控制, 倾转旋翼机, 航天器对接... 这些过程中都需要大量的现代控制理论的创新, 而不只是方法, 工具层面. 由于这些分支行业的控制理论, 往往分散在各个行业中, 控制理论科学家缺少将分支行业的理论进行整合的动力, 同时也没有看到这种整合的价值, 所以, 看似现代控制理论的停滞, 实际上是分支理论大量产生, 快速创新, 快速落地, 不断解决特定问题的过程. 在这个背景下, 难以形成跨领域的大师, 又不去做具体的应用, 花大把时间把理论整合; 同时这种整合似乎不应该现在做, 可以再等一等, 尽管价值很高, 但是不好做.  3) 当代控制理论(也有答主称后现代控制理论), 以自适应, 自学习, 鲁棒控制,模式学习等为主, 当前的热点是: 超乎寻常的强调学习环, 不断引入现代人工智能领域的各个概念- 从DSS/ES, 的运筹学OR, 到启发式搜索, 到NN/DNN/RNN/XNN, 到ML/DL/xDL, 到GAN. 不多说了, 讲这个的太多了.  以上1)2)3)的热点比例, 大概是10-%: 20%: 70+%. ----- 以上三大理论, 基本对应符号主义, 连接主义, 行为主义的人工智能三大思潮, 1) 目前符号主义学派, 面临的问题是混沌, 使得符号失去意义. 如果1也可能是2, 2也可能是1, 1和1.0001的微小差别就能产生蝴蝶效应般的飓风, 那么1和1.00001, 和1.00000001如何区分? 这种情况下, 我说我的身高是1.00米, 究竟有何意义? 2) 目前连接主义学派, 面临的问题是组合爆炸, 所有的东西都连接了起来, 形成了矢量, 矩阵, 神经网络, 拓扑图, 问题是组合爆炸的存在, 使得"大规模问题"的解决方案在数值计算上似乎是可行的, 但是控制工程师无法证明算法的稳定性/可靠性/安全性, 这种算法, 就不敢用于核电站, 用于心脏起搏器. 所以, 还是要想办法退回到低维空间. 3) 目前行为主义大行其道, 主要是受AI的影响, 特别是围棋AlphoGo的胜利, 以及之后的AlphaGoZero和AlphaZero的胜利, 对GAN这种基于行为主义的左右互搏中进化思想深入人心. 大部分高手闻风而上, 在此华山论剑. 所以 , 今年的热点80%在3) , 与计算机系, 与人工智能专业, 与机器人专业, 大幅重合.  