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前言：虽然我现在在做机器学习、数据分析方面的工作。但是，我的本科学的是自动化相关的专业，研究生是控制工程专业。在控制学科领这个“大澡堂”里泡了整整六年。
虽然毕业以后，并没有进入这个行业，而是阴错阳差进入了金融行业，天天和各种数据打交道。并且和控制学科并不会产生直接的交集了，但是，控制学科中的一些思想，在我的工作生活中仍旧会时而闪出。今天，就抛开那些专业的术语，用一篇长文来介绍一下我对自动化学科的理解。给自己的控制学科学生生涯画一个句号。
一、控制是一门怎样的学科
控制学科起源很早，在小学课本里，我们都知道瓦特发明了蒸汽机，其实，很多人不知道的是，瓦特真正的发明不是蒸汽机本身，而是在蒸汽机上加了一个调速装置，利用反馈原理使得蒸汽机可以保持稳定的转速。
因为早在瓦特之前的，利用蒸汽推动轮子转动的机器已经出现了，但是那时候的蒸汽机只是一个可以靠蒸汽推动的轮子而已，转速控制问题没有得到很好的解决，转快转慢纯属随缘，机器时而快时而慢，像风捉摸不透，这在流水化生产的工业上哪敢用啊。
瓦特就把蒸汽机做了一个简单的改进：在蒸汽的转轴上安了一个小棍，棍的一端和放汽阀连着，棍的另一端是个小重锤，中间某地方通过支点和转轴连接。转起来的时候，重锤由于离心力缘故荡起来了，转得越快，重锤荡得越高，会让蒸汽阀门关闭得越多，进气量减少，反向使得转速变慢，反之相反，这样蒸汽机可以自动保持稳定的转速。
也正是因为这样一个小小的设计，蒸汽机发明者的荣耀就戴在了瓦特的头上，从而也开启了第一次工业革命。这也正是控制原理的伟大魅力。
控制理论真正辉煌于二战时期，一方面，由于数学的蓬勃发展，控制原理有了更多的理论依据，另一方面，战争对自动化武器的需求比较高，如果导弹可以实现远距离的精准打击，那么对敌方的司令部是一个极大的威慑。
在这“两架马车”的牵引下，控制理论蓬勃发展，衍生出很多花式的控制理论。进入和平时期，对导弹的需求不是那么旺盛。而且，很多花里胡哨的控制方式，有时候竟然干不过简单的PID控制（比例积分微分控制），所以控制理论的发展进入一定的停滞期，更多的是把战争时期的科技运用于生活中。话虽如此，我国的“东风快递”就是一个非常精密的控制系统。也仍旧是我国的国之重器。
虽然控制理论发展停滞，但是在黄金发展期还是产生了对后世影响很大的学科理论，改变了当代人的生活。目前火热的一些人工智能算法依旧可以看到传统控制理论的影子。
二、当我们谈控制的时候，我们谈什么
1、反馈。
在控制里，非常重要的一个概念就是反馈。其实也很好理解，你总得看着目标再控制吧。
比如当你在擦玻璃的时候，真正决定你是否能把这块玻璃擦干净的，是你的眼睛，你的眼睛需要一直盯着哪里没擦干净，然后用布子擦干净就好。眼睛就是反馈。这个过程就是闭环控制。
如果只能闭着眼睛擦，如果想把这块窗子擦干净，那你就得在脑海里建立一个关于这个玻璃的想象模型，这个玻璃有多大，每个地方擦几下就可以擦干净。然后按照这个模型设计具体的路线，按部就班地擦下去。就算玻璃上有一处特别脏，你也只能一视同仁，这个过程就是开环控制，你需要开始对玻璃足够了解，而且就算如此，也很难保证比第一种方式擦玻璃的效果更好。
反映在自然界有多种形式，想象你正在从热水器里接一壶水。热水器上的实时温度显示是一个反馈，你根据壶里冒出的热气量是一个反馈，你用手伸进壶里感受温度也能接受一个反馈。具体哪个好呢？要看具体情况：如果你的水是用来做实验的，必须保证水温正好90度，那么最好壶里插一个温度计实时测量。如果你用来泡脚，那么用皮肤测试的反馈更好。
控制学科的一大努力方向，就是在具体场景中，不断找到更适合的反馈。
反馈这个概念目前也成功“出圈”，成为知识管理等领域不断提及的一个重要概念。也以“复盘”、“反思”等新形态出现在很多自媒体文章中。
2、信息—— 确定了是规律，不确定才是信息，
信息这个词很多人都理解，但大多数人理解有误。给你一个测试题：
下面哪个是信息？
A. 篮球是圆的 B.明天温度是15度 C.地球绕着太阳转 D.我中彩票了
- 以
- 下
- 是
- 思
- 考
- 时
- 间
答案是：B和D。因为A和C并没有给我们提供任何有价值的内容。换句话说，如果我们是一个精密的机器，接受这两个信息对我们的内部决策系统没有任何用处。更进一步，D的信息量会更大。因为在现实中，这个事情发生的概率更小。信息量在控制学科中可以用“熵”这个定义量化，感兴趣的同学可以自行搜索。这里，你可以简单地记住一句话：我们接受的信息在现实生活中越难以被预测（发生的概率越小），这个信息量就越大。
三、控制学科学什么
其实，以上就是控制工程的一些基本思想。具体到这个学科，更多时候，是在研究怎样用数学公式来把这些思想转化成数学公式，提供给机器运算，从而使其能够自主决策。
让我们看一下控制的基本流程：信息搜集、信息加工、控制、信息反馈。所以，对应信息搜集，在信息搜集方面，你需要学习《传感器原理》等课程，学习用各种光、热、磁传感器来搜集大自然的信息，并转化成电信号。在信息加工方面，你需要学习《数字电子技术》、《模拟电子技术》等课程，学会将得到的电信号进行加工、编码，得到计算机可以的形式、在控制方面，《自动控制原理》、《现代控制原理》、《自适应控制原理》、《智能预测控制》等课程中，蕴含了几百年来人类发明出来的控制思想，同时，在《电机与拖动》中，你也会学习一些电动机等具体的机构的数学特性，便于将这些器件抽象成数学模型。
另外，计算机占据了当今工业的主流地位，所以C、C++等编程语言知识也必不可少。《单片机》、《PLC》则可以将你的控制思想写在程序中，进行自动控制。
三、控制思想有哪些
在控制学科发展的过程中，演化出很多经典思想，比如pid控制，自适应控制，bang-bang控制等。
1、PID控制（比例微分积分控制）
之所以叫这个名字，是因为这个控制思想利用了差距（比例）、变化率（微分）、过去的量（积分）三种方式产生下一步的控制决策。思想描述起来很简单，比例控制就是根据实际量和理想量的差距，调整控制机构；微分控制就是通过观察现实量的变化趋势控制机构；积分控制就是根据过去一段时间实际量和理想量的差距调整控制机构。然后三者共同作用，得到下一步的控制策略。
我们用电热水器控制水温演示一个PID：比如你的目标是维持100度的水温，某一时刻下水的温度是80度，热水器功率是100W。首先比例控制认为，目前温度不达标，下一时刻应该加大10W，微分控制认为，上一时刻是50度，现在已经80度了，下一刻就超了啊，所以应该减少5W，积分控制认为，这个水温在过去很长时间都是50度，想要100度应该再加6w。如果他们权重都是1。这样，下一时刻电热水器的功率就变成了100+10-5+6 = 111W。
2、自适应控制
PID控制其实可以解决大部分控制问题，但有些被控对象随着时间推移自己就会发生很大的变化，简单的反馈加前馈控制效果很不理想。比如飞机飞行过程中，遇到迎面忽然吹来一股强风等情况，都会使以前的控制策略不适合。长期以来 ，这也是自动控制领域所面临的一个非常具有挑 战性的问题。
自适应控制正是在这样的背景下提出的。其基本思想是通过不断地监测被控对象, 根据其变化来调整控制参数 ,从而使系统运行于最优或次优状态。
四、控制工程和人工智能的关系
学自动化或者控制，不外乎一种曲线救国的方式。
现在人工智能非常火热，其实，控制的本质就是研究机器的自动化，从另一个方面来说，也算人工智能的一种。
另外，现在的很多人工智能算法其实脱胎于控制理论。比如现在一些比较经典的机器学习算法：最小二乘估计、极大似然估计等都是师从于控制学科。
如果你想做人工智能相关的研究，但是，又没有足够的分数进入理想大学的人工智能专业，那么，你有两个选择：第一，如果你希望在人工智能领域有所深造，那么选择控制类专业“曲线救国”是一个不错的选择。如果你仅仅希望学习，不如学习计算机相关专业提高自己的编程动手能力。
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