控制科学与工程主要学习以下内容：

控制理论：

包括线性与非线性控制、自适应控制、变结构控制、鲁棒控制、智能控制、模糊控制、神经元控制、预测控制、推理控制、容错控制、多变量控制、量子控制等。

系统辨识与参数估计：

研究如何通过实验数据识别系统的动态行为和参数。

过程建模与优化：

建立系统的数学模型，并进行优化以提高系统性能。

故障诊断与预报：

研究如何检测和预测系统的故障，以便及时进行维护和修复。

离散事件动态系统：

分析离散事件系统中的控制与决策过程。

复杂系统的优化与调度：

研究如何优化复杂系统的运行和调度策略。

智能优化与智能维护：

结合人工智能技术进行系统的优化和维护。

复杂性理论研究：

探讨复杂系统的本质规律和特性。

高性能调速与伺服：

研究高性能系统的调速和伺服控制技术。

运动体导航与制导：

研究运动体的导航和制导技术，如无人机、导弹等。

机器人与机器视觉：

研究机器人的控制技术和机器视觉的应用。

多传感器集成与融合：

研究如何将多个传感器的信息进行集成和融合，以提高系统的感知能力。

多自主体合作与对抗：

研究多个自主系统之间的合作与对抗行为。

嵌入式系统：

设计、开发和应用嵌入式控制系统。

传感器网络：

研究传感器网络的布局、通信和应用。

软测量技术：

通过软件方法实现系统参数的测量。

电力电子技术：

研究电力电子器件和系统的应用。

现场总线技术：

研究现场总线通信技术和网络架构。

系统集成技术：

将各个子系统进行集成，形成完整的控制系统。

网络控制与流媒体技术：

研究网络环境下的控制技术和流媒体传输。

人工智能及其应用：

包括机器学习、深度学习等人工智能技术在控制科学与工程中的应用。

现代自动化装备控制技术：

研究现代自动化装备的控制技术和应用。

高等网络工程：

研究网络工程的高级技术和应用。

软件工程：

学习软件工程的基本原理和方法，应用于控制系统的开发。

系统辨识与参数估计：

通过实验数据识别系统的动态行为和参数。

机器人学：

研究机器人的设计、控制和应用。

网络数据库系统设计：

设计和管理网络数据库系统。

嵌入式系统设计：

设计、开发和应用嵌入式系统。

复杂系统：

研究复杂系统的特性和行为。

运动控制系统：

研究运动控制系统的设计和应用。

31. 控制系统仿真与模型处理：使用仿真技术对控制系统进行建模和分析。

32. DSP控制器及其应用：研究数字信号处理（DSP）控制器的设计和应用。

33. 现代数字信号处理：学习现代数字信号处理技术和应用。

34. 现代测控管系统：研究现代测控系统的设计和应用。

35. 楼宇智能化技术：研究楼宇的智能化控制和管理技术。

36. 大系统的控制方法及应用：研究大规模系统的控制方法和应用。

37. 智能决策方法及应用：研究智能决策方法及其在控制系统中的应用。

38. 图像算法与机器视觉及应用：研究图像处理和机器视觉技术在控制系统中的应用。

39. 语言识别生成及应用：研究语言识别和生成技术在控制系统中的应用。

40. 惯性技术：研究惯性测量单元（IMU）等惯性技术在导航和控制中的应用。

41. 导航控制系统：研究导航和控制系统的设计和应用。

42. 制导、控制与仿真：研究制导、控制和仿真技术在导弹、无人机等领域的应用。

43. 计算机控制系统：学习计算机控制系统的设计和应用。

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