自动化与系统工程学什么？该学科聚焦智能系统设计与优化，涵盖控制理论、硬件开发、算法编程三大技术支柱，培养跨领域复杂工程问题的解决能力。学生需掌握从工业机器人到智慧城市的多场景应用逻辑，同时构建数学建模与数据分析的双重思维框架。
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核心课程体系
自动化与系统工程围绕控制原理展开，课程包括现代控制理论、系统建模与仿真、传感器与信号处理三大模块。例如在工业机器人课程中，学生需要完成机械臂运动学建模，通过MATLAB/Simulink实现PID控制器参数整定，并运用机器视觉完成物体抓取轨迹规划。嵌入式系统开发课程则会涉及ARM架构编程与实时操作系统移植。 -
跨学科知识图谱
该专业要求融合计算机科学（Python/C++编程）、机械工程（机构设计）、电子技术（PCB电路设计）等知识。在智能仓储系统项目中，学生既要设计AGV小车的运动控制系统，又要开发WMS仓库管理软件，还需运用RFID技术实现货物自动识别。这种多学科交叉培养模式，使毕业生能胜任智能制造系统集成工程师等岗位。 -
实践能力培养路径
实验体系包含三级训练：基础实验（PLC梯形图编程）、综合实训（搭建小型自动化产线）、创新项目（开发无人机编队控制系统）。典型项目如基于ROS的智能巡检机器人开发，需完成SLAM建图、路径规划、故障诊断等全流程开发，并运用数字孪生技术进行虚拟调试。 -
前沿技术延伸方向
学科前沿涵盖工业物联网（IIoT）架构设计、数字孪生系统开发、智能优化算法应用三大领域。在智慧水务系统案例中，工程师需要部署压力传感器网络，建立管网水力模型，并运用遗传算法实现泵站群优化调度。机器学习在预测性维护中的应用，要求学生掌握时序数据分析与故障预测模型构建。
掌握这些核心能力的毕业生，将成为推动智能制造升级的关键力量。从工厂自动化产线调试到城市级智慧交通系统设计，系统工程思维与技术创新能力的结合，正在重塑现代工业的发展轨迹。随着数字孪生、边缘计算等技术的深度融合，该领域将持续释放产业变革动能。