自从2006年12月博士毕业至今，虽然没有留在高校从事教学工作，但是一直也没有停止和年轻的工程师以及在校学生的交流往来，有时候还会指导他们的科研和学习，分享一些自己的心得和经历。也许是中国人的民族性格问题，也许是一贯的填鸭式教学方法问题，我常常发现很多的年轻朋友，虽然他们都经过本科、硕士甚至博士的多年培养，但都未能到、更未形成一套适合自己的研究和学习方法，加之缺乏足够的主动性，因而在提出问题、分析问题和解决问题方面能力欠缺。对于这种情况，我经常会把自己博士期间在小木虫等论坛中留心收集到的科研方法、科研经验，分享给这些朋友。
华硕n10j一个偶然的触动，引发我反思自己博士期间的经验和教训。我想郑重的声明：写此博文，只是希望和朋友一起分享一下我的经验和体会，而不是想吹嘘自己。因为，我觉得只有自己的切身体会，才最深刻，才最有发言权。
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我是从2001年9月至2006年12月，在南京航空航天大学自动化学院，完成硕博连读，取得了
工学博士学位。2001年9月至2003年3月是我的硕士阶段，这段时间我的主要任务就是上课，修学分，具体不去说它了。自2003年3月开始，我进入博士阶段，当时我的导师指派给我的项目是国家自然基金《空天飞行器飞控系统的强稳定、强鲁棒自适应的全自主智能控制研究》。我可能不是当时国内最早从事空天飞行器控制问题研究的人员，但也是相当早的研究人员，而在我的实验室，我则绝对是最早进入这个研究领域的。
对于这个项目，我主要做了三方面的工作：
第一，全自主智能控制系统研究。我做这个研究不是因为自愿，而是因为课题申报中就有相关的研究内容，我当时花了相当多的精力去研究了所谓的基于Agent的自主控制，但事实上这部分研究对于我来说是走了弯路的，因为它既不是我实验室的强项，也不是整个项目的研究重点，所以详情不去多说；
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第二，建立空天飞行器的数学模型。当时国内进行空天飞行器（后来称高超声速飞行器）控制理论和方法研究这块儿，一个重要的瓶颈是没有被控对象数学模型，特别是没有6自由度、非线性、能够反映高超声速飞行器气动特征的被控对象数学模型。搞控制理论研究或者搞实际控制系统开发的朋友都知道，没有被控对象，是根本无法谈控制系统开发的。于是，我在南航大的图书馆中，一篇一篇的翻阅AIAA的论文，期望到一个合适的被控对象模型。终于功夫不负有心人，我终于发现Journalof Dynamics, Guidance and Control杂志1998年和2000年发表的两篇论文的引用文献清单中，都提及美国国家空天飞行器计划（NationalAerospace Plan，NASP）期间NASALangley研究中心曾经对外发布过一个完整的高超声速飞行器Winged-Cone模型，于是我顺藤摸瓜到南航大图书馆的影像室，看到了缩微平片，又根据缩微平片到了完整的PDF格式的报告。在这份报告中，一共存在143张气动参数图，每张图65个数据点，我和我的师弟方炜博士一起，采用逐点采样的方式，将所有的数据点信息取出。然后再利用插值拟合，并结合其它文献中对于空天飞行器、高超声速飞行器、可重复使用飞行器等共同特点和假设，总算弄出一个还算凑合的数学模型，能够满足飞行控制系统理论研究的基本需要。 why should we learn English
信托公司集合资金信托计划管理办法上面的这两件事情一共花了我差不多两年时间，此时日历已经翻到了2005年。那年春节期间，我仔细回顾了过去两年的工作，认为如果再沿着自主控制、再沿着数学建模进行下去，我博士毕业遥遥无期，原因很简单：难写论文。不是我不想写，而是本身这两件事就不适合出高质量的论文，要知道当时南航对博士的要求是至少发表三篇EI论文。随着时间的推移，我的压力越来越大，谁不想早日毕业，养家糊口呐。2005年3月，我果断的进入主业，进入非线性系统控制理论的研究。这就是我做的第三件事。
我当时主要选择研究的理论方法叫：轨迹线性化控制方法（Trajectory Linearization Control）。这个方法是一位美籍华裔教授朱建朝（Jim J. Zhu）在1998年至2000年前后最先提出来的。直到2005年我第一次接触时，轨迹线性化控制方法都算是很新颖的一种非线性控制方法，在国际上少有论文发表，而在国内则无人从事过这方面的研究工作。
我当时面临一个选择：即选择围绕轨迹线性化控制方法为主开展研究，还是选择以动态逆控制或者滑模控制这类较为成熟的方法为主开展研究。
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如果选择轨迹线性化控制方法，由于这个方法比较新颖，那么假如我能掌握并形成理论突破，则很容易做出更多的成果。但做出这个选择的风险也是巨大的：(1)我将不得不补充非常多的新知识。轨迹线性化控制方法的理论基础之一是朱建朝教授在1998年之前研究的线性时变系统（LTV）微分代数谱理论，而我之前无论学习的经典控制论还是现代控制论，都很少涉及线性时变系统控制论。朱教授本身数学出身，理论功底非常扎实，选择轨迹线性化控制方法将是对我自学能力和领悟能力的一个挑战；(2)在研究的道路上，我将成为一个孤独者。假如在研究的过程中遇到困难，我连个交流讨论的人都没有。
反之，如果不选择轨迹线性化控制方法，而是选择动态逆控制或者滑模控制这类较为成熟的方法，一是这些方法在国内已经很流行，二是我所在的实验室也已经有了多年的积累。那么，这意味着研究的难度降低、风险降低，但是也意味着我选择跟在别人的身后，放弃了可能的开创性成果。
我为做出这个选择，犹豫了很久，最后还是决定沿着轨迹线性化控制方向上走，只能说当时我隐隐约约觉得我可以做出成绩，博士毕业应当不成问题。所以，选择，既需要智慧，更多的是勇气、甚至傻气。现在想想，倒是有点后怕。
做出选择后，我当时面临的第一个困难：说服我的导师。当我告诉我的导师想做轨迹线性化控制方法方面的理论研究时，我的导师问我：别的博士都研究非线性控制方法，你为什么要研究线性方法？我知道这是轨迹线性化控制方法中的“线性”两个字给我的导师造成了误解，我完全理解他的担忧。我没有立刻反驳我的导师，而是回去到充分的证据，然后耐心的、以导师能够理解的方式告诉他：这是一个最新的非线性控制方法，而不是一个线性控制方法。我的导师听完我的汇报之后，不仅没有阻拦我，而且给了我一些支持和鼓励。多年之后，当我看到李开复博士的自传《世界因你而不同》一书提及他的博士经历，我感触颇深。我和李开复博士一样，在博士期间能够有比较自由的探索空间，这是非常幸运的一件事情。我也因此非常感谢我的导师。
从另外一个侧面，我也想与年轻朋友分享一个我的经验：当我们在向他人，特别是领导、导师汇报时，绝不要打无准备之仗。中国人往往会将得不到支持的原因归结为别人不理解自己的想法，而不去检讨自己是否准备充分，是否以他人可以接受的方式、可以理解的方式阐述自己的观点。在我看来，因为自己没有把工作做实而丧失发展的机会，也是一大缺憾。
我当时面临的第二个困难：补充大量的新知识。为了理解轨迹线性化控制方法，我不得不从它的理论基础开始补起，主要包括两大部分：线性时变系统理论和非线性控制理论。特别是线性时变理论，我了所有能够到的朱建朝教授和他导师发表的论文，从头读起。只能说，朱建朝教授的数学功底着实厉害。也是在这段时间里，我慢慢养成了整理好每个论文、整理好读书笔记的习惯。因为下载的论文很多，有些论文也不是一遍就能够理解的，可能需要读很多遍。所以，为了在最短的时间到最需要读的资料，为了将我不同时期撰写的注释都能够在一个论文之上，我不断强化自己的资料管理。下图是我读朱建朝教授的一篇经典综述性论文时，不同时期写下的注释。
时至今日，尽管我已经远离理论研究，但我能够理解民机开发规范性的重要性、文件体系架构的重要性、数据管理的重要性，都得益于当时自己再研读论文时养成的好习惯。我也很怀念那段心无旁骛，一心读书的美好时光。
我当时面临的第三个困难：如何创新？轨迹线性化控制方法不是我的原创，对于朱建朝教授来说，他可以用同样的方法，针对不同的被控对象开展研究，验证其方法有效性的同时，不断的发表论文。而我，则不能只停留在这个层次之上，原因：一是从科学进步的角度，这种重复性的工作毫无意义；二是我很难发表文章，没有文章也就无法毕业。于是，一个艰巨的任务摆在我的面前：出轨迹线性化的弱点，然后想办法改进。通过理论分析和仿真试验，我发现轨迹线性化控制方法尽管有效，但是当实际的被控对象与用于控制器设计的对象模型存在差异时，利用轨迹线性化控制方法实现的控制律，稳定性会越来越差，
直至差别足够大时，整个控制系统从稳定系统变成不稳定的系统。这个所谓的“差别”就是控制理论专业所说的“不确定性”。到问题的根源，也就奠定了我解决问题的基础，此时，整个理论研究就很自然的转化为：如何消除不确定性对原有控制系统稳定性的影响，改善整个控制系统的性能。于是乎，我又再一次踏上不断学习，不断寻的道路。在整个控制理论发展的许多年来，一个重要的消除不确定性思想和方法就是自适应控制方法，也即设计一个自学习、自适应的机制，其产生一个与系统不确定相反的值，该值可与不确定两两抵消，从而达到改善原有控制系统在不确定存在情况下的性能。就这样一个思想，演化出很多具体的技术，比如神经网络自适应技术，模糊自适应技术，干扰观测器技术等等。经过研究后，我准备采用神经网络自适应技术，即将神经网络自适应技术与轨迹线性化控制方法相结合，产生新的、稳定性能更好的鲁棒自适应轨迹线性化控制方法。第三个困难看似得到有效的解决。
至此，我的研究一切都看似非常的顺利，当时的时间大约已经到了2005年九月份，没有想到我真正的挑战便从此开始。
我面临的第四个困难是：当我经过一系列的公式推导得到完整的鲁棒自适应轨迹线性化控制算法，并利用该算法针对空天飞行器这一被控对象搭建起完整的仿真系统，一经运行时却发现，整个控制系统是发散的！我做了无数次的仿真，修改了无数次的参数，整个控制系统仍然是发散的，我几乎崩溃。
这篇博文写到这里才是我最想与大家分享的，我想知道大家在遇到类似的情况时，你们会怎么做？
我当时确实动摇过信心，想放弃轨迹线性化控制方法，这是因为由于缺乏足够信息，研究经验也不足，我无法定位造成控制系统发散的准确原因：(1)我用来控制器设计的数学模型，并不是一个经过严格验证的模型，我无法肯定是不是数学模型本身出的问题，我当时的想法是：假如我采用成熟的自适应控制理论和方法，至少可以降低因为创新带来技术风
险；(2)我确实对我的思路产生怀疑，因为将神经网络自适应技术与轨迹线性化控制方法相结合，谁都没有做过，包括朱建朝教授和他的团队也没有做过；(3)我给自己定的博士毕业时间节点是2006年年底，而当时已经是2005年9月，时间相当、相当紧迫。
对于我来说：假如我放弃轨迹线性化控制方法，重新改其它的控制理论方法，不是不可以，但带来的后果是博士毕业时间拉长，同时，从研究思路上讲，我觉得整个思路是没有错误的，因此把眼看到手的成功轻易放弃，确实不甘心。
当时为了突破这个难题，我做了如下几件事：
第一，我将相关的非线性控制理论、轨迹线性化理论、神经网络自适应控制理论教材和论文，重新阅读了一遍。我做此事的目的，是确认我的思路和我的方向是正确的。我想强调
的是：现在中国人一听到“方法论”这个词就有些头疼，就有些排斥，可能和我们整个国家、整个民族习惯只讲理念、不重视实际操作有很大的关系，最终造成的后果就是大家排斥理论、排斥方法论。但以我个人的经验来看，我非常重视理论研究，因为理论研究可以提供宏观的方向，保证不会出现方向性的错误。所以我当时重读论文，就为证明我的思路是正确的。
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