1樓：
理論領先工業太多，這個gap顯得control is dead.
工業上PI都能跑的很好就沒道理去找更複雜的東西，一是裝置不划算，二是人難找也是不划算。
這幾年大熱的人工智慧也經歷過相似的局面，趕上算力起來了就跟著再來一波。
2樓：
夕陽產業，精密控制。
雖然夕陽，不得不佩服美日對於結構設計的嚴謹性。有人提到MPC,機械引數誤差太大，還真不如PID好操作。
看公司的報告，H∞控制好像有用過，但沒落地到市場化產品中，據說是使得系統階數太高，看了一下結果，跟現有的演算法差不多。
也是，還不如結構，測試，加工等環節管控好一點。流程優化也是很有價值啊，要是是能避免調參的宿命，那絕對是福音。
吐個槽，純控制找工作不容易啊！哈哈哈
3樓：豆沙大魔王
控制理論沒死，也不會死。說理論沒用的人是因為不懂理論，成天光在文章上打轉的人是因為不懂得怎麼把理論用到實際中。就好像理論是天，工程是地，地上跑的動物有很多，天上飛的鳥也有很多，但是真正頂天立地的人能有幾個？
4樓：
Control歸根結底是個engineering 的問題。engineering的問題的breakthrough幾乎都是基於解決現存問題的。
5樓：
談談我的理解。經常有人說 control is dead，但不知最早的出處。我也不知，因此只能推測其原因暫且回答吧。
從理論上來說，控制領域近些年的確進展不大，沒有什麼如Kalman濾波，李亞普諾夫函式這樣偉大的發現。如果說control is dead， 指的是這個現象，那還是太悲觀了。控制理論是離不開控制物件的。
從最早簡單的單入單出系統，到後來了多入多出系統，線性系統總體而言，有良好的數學理論支撐或者說數學上更容易描述，因此控制理論取得很多經典的成果是有其必然性的。然而，控制理論發展到現在，控制物件越來越複雜，混雜系統，時滯系統，帶各種約束的系統，想要形成完美的理論其難度絕對是幾何倍的增加了。控制理論進入乙個平台期，是正常的。
然而，這並不意味著未來不能有很好的解決方案。只能說 control is sleepy.
經常有人批評研究控制理論的人為了發文章而發文章，是習題解答者云云。如果control is dead 指的是這種現象，那也有點偏頗了。這一現象是事實，但另一方面，我覺得是這一問題離不開國內經濟發展的大環境。
90年代化工業大發展的時候，國內還是有很多控制專家解決了許多具體的問題，也從中提煉了一些有價值的理論（當然不是李亞普諾夫函式級別的，但絕對不是習題解答而已，而是對特定的工業控制物件有價值的理論）。現在國內的情況是很多企業的技術水平太低，根本不需要先進的控制理論。或者直接整套引進國外的控制系統，也不需要控制理論專家了。
當然需要研究先進控制理論的企業也還有是有，但是比較少。這是國內的情況。所以說，在國內搞控制理論研究，大環境並不是很好的，上述現象有其客觀原因。
要是有很有趣很有價值的的控制問題可以研究，誰願意做習題解答者。但控制問題不可能憑空而來，只能從工業實踐而來。所以，工業的落後造成了沒有好的控制理論滋生的土壤。
這時候上述問題的客觀原因。當然，也不可否認，上述現象也有部分從業者的主觀原因。但是，我認為，隨著中國技術水平的提高，先進行業的興起，控制會越來越有用武之地的，這一現象會越來越少的。
上面是國內的情況。那麼國外呢，我所知道的好多國外的研究團隊，針對具體複雜的控制物件，在為工業界解決問題的同時，也提出了很多有價值的理論。類似90年代化工行業的情況。
但是這些理論的提出都是有先進的工業支撐的。研究成果可以立刻用在工業上進行驗證（這是國內搞控制理論的同行所羨慕的）。總之，就國外而言，我認為control 仍然活著，只是不像以前活得是乙個整體的人，現在的control 是分散的，活在各個行業裡面。
這讓我想起美劇《疑犯追蹤》裡面的machine，它最早有乙個超大的伺服器基地，但最後machine搬空了基地，它將自身隱藏在各個角落，無處不在。我覺得現在的control 也是如此，這樣的話，能說control is dead嗎？
6樓：
馬克思哲學中所解釋的最終理想是「實現人全面而自由的發展」，先要從繁雜的勞動中解放，實現物質財富極大豐富，要實現這一點，我們的生產水平得足夠的高，我們的更深一步的去了解自然，合理的運用自然的規律。再看「controller」，其目的不就是運用我們所發現的規律，去讓人類更加高效麼？「controller」的發展與各個其它的科學都有關，特別是基礎科學，比如最近我們發現了引力波，如果我們可以做乙個引力波的裝置同時「controller」不只是PID，經典控制理論，魯棒控制理論，他是在其根本思想的基礎上隨著時代逐步發展的科學，它與我們整個人類的歷史同在（在馬的觀點來看）。
建議你去看看維納的《控制論》，看看這門學科被建立是的最初設想。其實，並不是「controller」 dead，而是我們的觀念太侷限了。
7樓：馬麟
控制方法很受具體系統的影響。pid這種簡單粗暴的東西往往可以在人們對系統沒有那麼了解的時候，上手看到不錯的控制效果。但是，對於具體的更好的控制，還是要建立在對系統的徹底研究了解與對控制方法的了解。
8樓：Alex Chung
工業界特別是傳統的過程工業領域，本來對於新技術新理論的應用就是偏保守的，這不只控制是這樣。而學術界相對來說是偏前衛的，如果學術界不去向下聯絡工業界，去聯絡專案進行新理論新技術的實踐驗證，而是一味的待在實驗室裡玩自己的，那自然就會出現目前控制領域的這種現狀。
或許有的人會說，那為什麼工業界就那麼不思進取，自足於PID那麼點東西並且玩得不亦樂乎呢？…嗯，問這個話的人肯定沒有實際接觸過工業界，特別是那些傳統的、非常注重工業安全的過程工業界。
9樓：
control is dead我的理解就是目前製造業普遍滿足於PID等簡單的控制策略，但是航空航天等需要高階控制手段的行業容納控制工程人才就業不夠，導致工業界和學術界的脫軌，學術界的理論成果無法得到廣泛的應用和反饋，再加上理解控制理論對於數學知識要求較多，因此大家逐漸也對control失去興趣。
這讓我覺得有點像當年有人說物理大廈已經完成，只需要一些修修補補的工作一樣。實際上控制理論還有很多懸而未決的東西，比如對於非線性系統的處理，這麼多年過去了人類還是沒能找到判斷非線性系統穩定性的充分必要條件，起碼找乙個比李亞普諾夫更加必要的充分條件。人類對於神經網路的魯棒性還是有疑問，當然我認為神經網路最終成果就是憑空造乙個人腦出來，也許可能未來的某一點人類會發現創造性和計算能力是有衝突的（類似測不准原理的東西），當然這一天還很遙遠……
還有就是之前說的工業界普遍滿足於PID，這個跟整個人類的教育背景有關，目前本科工程類畢業生普遍來說，能理解的數學知識的上界就是微積分了，這個恰恰剛好就是直覺上理解PID需要的東西。對於高階一點的控制理論需要的線性代數，能從空間角度理解線性代數的本科工程類畢業生就鳳毛麟角了。當然碩士的水平應該高一些，可是又回到之前說的，能用上他們知識的場合實在不多。
等大家能把線性代數普遍理解透徹的時候，可能工業界會逐漸接受一些更先進的控制方法，最起碼到LQG這個層次。
另乙個重要原因是需求，因為PID就夠用了。等到未來某一天，沒人願意去流水線上擰螺絲，沒人願意下礦井挖煤，沒人願意開大卡車送貨，沒人願意頂著太陽造房子，沒人願意給病人開刀動手術，那時候人類對於控制的精度、動態以及多體協同等等要求就會空前的高，控制物件也會更加複雜，學術界的東西也能普遍應用並且獲得檢驗。甚至人類已經不滿足於在製造業使用控制理論，會在經濟、人口、法律等方面使用控制理論（complex network）。
結論就是Control isn't dead。
人類就是tick-tock那樣前進，目前階段製造業發展沒有網際網路和金融發展迅速，而網際網路和金融不具有很高的吸引控制人才能力。等人類太空夢重新覺醒，等人類對生活條件提高的要求逼迫製造業公升級，就像 @冷哲大大說的那樣，控制系統也是面向特定系統，那麼大家可以期待製造業會想招碼農那樣招控制人才（略誇張，輕拍）……
10樓：冷哲
簡單地說就是，控制領域的學術研究已經非常成熟了。近年來基本不可能有什麼通用性控制方法出來。控制的研究已經從學術界轉向工業界。
現在的控制研發都是面向特定系統的，在其他系統上很難應用。因此，學術上的研究價值不大，只能附著在一些有研究價值的系統上，比如機械人、無人機，成為一種專用的演算法。亦即，四旋翼所用的高階控制方法，基本不可能用於化工。
學術上既然很難有新的通用的控制理論出現，那麼控制理論本身的研究就逐漸退居次要地位。從某種意義上可以說，在學術界內，關於通用控制理論的純理論研究已基本宣告終結。
現在工業界大量控制都用PID，而不知道應用高階方法，無非是：
1. 控制領域的教育很成問題。常常只教經典控制理論和線性空間方法，而不教或學生沒有有意識去學習非線性的方法，以及各種重要的輔助性方法，比如系統辨識、自適應控制、穩健控制等等。
2. 高階控制方法對系統引數準確性的要求很高，設計相對複雜，如果設計者缺乏經驗，往往效果還不如PID或者帶前饋的PID。
3. 設計高階控制方法的人力和時間成本並不低，如果廣義的PID演算法可以解決問題，那麼很顯然，就不需要設計高階控制方法了。
11樓：
看看Boston Dynamics，就覺得control活得挺好。。
至於control theory的實用性，我覺得隨時間前行，控制要求越來越高，以及硬體水平的提高，會逐漸得到實用。理論先行於實踐，挺正常嘛。
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