郑州大学控制科学与工程考研辅导培训班全国各号码《今日汇总》-郑大电气工程学院控制科学与工程考研备考技巧与经验

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2025-04-08 动态更新
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保定市(莲池区、竞秀区)  廊坊市(安次区、广阳区,固安)








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常州市(天宁区、钟楼区、新北区、武进区)








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常熟市(方塔管理区、虹桥管理区、琴湖管理区、兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、宿城区、湖滨新区、洋河新区。)








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南通市(崇川区,港闸区,开发区,海门区,海安市。)








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太仓市(城厢镇、金浪镇、沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇;)








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温州市(鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区)








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郑州大学控制科学与工程考研经验与备考技巧

考研政治方面:

大约在10月,高等教育出版社推出的《考研政治大纲解析》成了我复习的起点。尽管这四十万字的篇幅对我而言并不算太过庞大,但内容略显单调,且由于类似的叙述风格,容易让人混淆概念。然而,一旦攻克了首部分的马克思主义基本原理,毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系就会显得轻松许多,而近现代史和思想政治理论的理解难度几乎为零。当时,我将这本书与《肖秀荣1000题》结合使用,每读完一章就像学习教科书那样做相应章节的选择题,这种方法让我受益匪浅。题目帮助我确定了阅读的重点(即使几乎每一处都是重点)和知识点间的差异,从而减少了混淆的可能性。由于我在后期几乎没怎么死记硬背(几乎没有长时间抱着书背诵的经历),所以我坚信这次深入阅读对我至关重要,尤其是对我这种阅读速度较慢但能记住更多的人来说,我自诩这是“理解性记忆”,并大力推荐这种方式。因此,我认为这两本参考资料极其有价值,有大神提议大纲解析应再读一遍,如果时间充裕的话,值得一试。在此之后,我还天真地把《肖秀荣1000题》中的解答连同答案都抄了一遍,虽然并未记住多少内容。不过,事后反思,或许这个过程无形中还是有所助益的。

考研数学方面:

数学是考研成功与否的核心因素。自始至终,我未曾间断过数学的学习。我的学习材料包括李永乐的全套复习书,李永乐的660道选择填空题,以及李永乐的400题,当然,历年的真实试题也是必不可少的。我个人认为,重中之重在于实战练习真题、全书和660题,光看不练是绝对不行的,这是数学学习的一大误区。此外,解题时应保持思维开阔,比如应用了一个定理,不妨在脑海中回顾一下该定理,联想到相关典型例子和需要注意的细节。完成基础课程后,你会发现数学是一个紧密相连的逻辑体系,各章节相互影响。我一直坚持的原则是:勤奋实践,积极思考,运用联想记忆。关于公式,我不推荐死记硬背,我自己就没有特意记忆过任何公式,而是通过频繁练习,公式自然就印入脑海了。最后,我想强调一点,做题时务必细心,尤其面对难题,费尽心思解答出来后,却忽略了化简步骤,对于填空题来说,这就得不偿失了。一定要引以为戒,我在这一点上可是有过惨痛教训的。全书和660题需要反复操练,大家切记!

考研英语方面:

暑假前,主要是背单词,要完整地背上1~2遍。建议单词软件和单词书一起使用,一直看书可能也会比较枯燥,边记边写。背单词是考研期间的常态,每天都要坚持。暑假开始,就要开始做英语阅读200篇,逐步找到做题的感觉,然后用铅笔做英语的真题。做真题时做好放在下午2点开始,除去作文和翻译,时间控制在1.5H之内,刚开始可以适当放松一点。暑假结束,英语的真题和200篇阅读也做得差不多了。9月份,开始做老蒋80篇,找找做英语阅读的规律,然后做英语的真题,留两套最后实战模拟。真题一遍做完之后,可以开始做第二遍。11月份,开始准备作文,整理并背熟自己的万能模板,注意是自己的,不要照搬书上的。关于拓展词汇量,可以通过记忆真题生词和拓展阅读来辅助。

考研专业课方面:

自动控制理论,顾名思义,就是研究控制系统如何自我调整以达到预定目标的一门学科。它涵盖了系统分析、设计以及稳定性等诸多方面。在学习的过程中,我发现理解并掌握以下几个关键点至关重要:

理解系统的动态行为。这是所有后续学习的基础。需了解并能熟练运用拉普拉斯变换和Z变换,它们是分析线性时不变系统的主要工具。要掌握传递函数和状态空间模型的建立及转换,这对理解和描述系统的动态特性极其重要。

深入学习系统稳定性理论。劳斯判据、赫尔维茨判据等稳定性条件需熟练掌握,并能应用于实际问题中。稳定性的概念不仅帮助理解系统的长期行为,在设计控制器时起着决定性的作用。

再者,控制器的设计是一个难点,但也是乐趣所在。PID控制器是最基本且广泛使用的,其参数整定的方法如临界比例法、反应曲线法等要熟悉掌握。对更高级的控制器,如状态反馈、输出反馈控制器的设计,理解控制器的选和实现方式对解决复杂控制问题非常有帮助。

实践是检验理论的最好方式。凭模拟软件如MATLAB/Simulink进行系统仿真,直观地看到控制策略的效果,加深对理论的理解。尝试去解决一些实际问题,例如机器人路径规划、电力系统稳定性等,会学习更有动力和目标。

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