1948年，美国数学家N.维纳（Norbert Wiener，1894～1964）发表了著名的《控制论：或关于在动物和机器中控制和通信的科学》（Cybernetics: Control and Communication in the Animal and the Machine）一书，将人类发展史上各类系统的测量反馈、信息交换、控制调节等共性原理进行了高度提炼，从而成为一门独立的研究生命体、机器和社会的内部或彼此之间的控制和通信的科学。随后，中国科学家钱学森把控制论的一般性理论和实际工程经验很好地结合起来，并对工程系统的自动控制和自动调节理论做全面的探讨，于1954年在美国出版了《工程控制论》（Engineering Cybernetics），标志着控制科学与工程学科的诞生。

控制科学与工程是跨人类工程学、控制工程学、通信工程学、计算机工程学、一般生理学、神经生理学、心理学、数学、逻辑学、社会学等众多学科的交叉学科，早期许多著名数学家的工作对于形成控制系统的设计及其分析起到重要的作用，如英国数学家J.C.麦克斯韦（James Clerk Maxwell，1831～1879）推导出的调节器的微分方程及其对反馈控制系统稳定性的分析，英国数学家E.J.劳斯（Edward John Routh，1831～1907）和德国数学家A.赫尔维茨（Adolf Hurwitz，1859～1919）先后发展了通过特征多项式系数判断控制系统是否稳定的劳斯-赫尔维茨稳定性判据，美国AT&T公司贝尔实验室研究人员提出了负反馈放大器原理，美国通信工程师H.奈奎斯特（Harry Nyquist，1889～1976）建立了稳定性判据与频域分析方法，俄国数学家A.M.李雅普诺夫（Aleksandr Mikhailovich Lyapunov，1857～1918）的博士论文《运动稳定性的一般问题》（The General Problem of the Stability of Motion）等都对控制科学与工程理论体系的形成与日后的发展奠定了基础。

控制论的发展过程大致分为以下3个阶段：①20世纪50年代末期以前为第一阶段，称为经典控制理论阶段。经典控制理论主要研究单输入和单输出的线性控制系统的一般规律，它建立了系统、信息、调节、控制、反馈、稳定性等控制论的基本概念和分析方法，为现代控制理论的发展奠定了基础。研究重点是反馈控制，核心装置是自动调节器，主要应用于单机自动化。②20世纪50年代末期至70年代初期为第二阶段，称为现代控制理论阶段。现代控制理论的研究对象是多输入和多输出的非线性控制系统，研究重点是最优控制、随机控制和自适应控制，主要应用于机组自动化和生物系统。③20世纪70年代初期至今为第三阶段，称为大系统智能控制理论阶段。大系统智能控制理论的主要研究对象是包含众多因素的复杂控制系统(如宏观经济系统、资源分配系统、生态和环境系统、能源系统等)，研究的重点是大系统的多级递阶控制、分解-协调原理、分散最优控制和大系统模型降阶理论，鲁棒控制，智能控制等。

人类社会的不断进步与科学技术的持续发展，是控制科学与工程不断发展的源泉与动力。控制科学与工程所具有的基础性原理和方法，在工业生产和社会管理等领域得到广泛应用，影响工业生产和社会活动的方方面面，成为影响行业的重要学科。

主要包括控制理论与控制工程，检测技术与自动化装置，系统工程，模式识别与智能系统，导航、制导与控制等方向。

控制理论与控制工程。以工程、经济、社会等系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究控制系统的建模、分析、综合、优化、设计和实现的理论、方法和技术，常用于分析在各种控制策略和决策情况下动态系统的行为、受控后的系统状态，以及可达到的预期动态、静态性能。在工业化与信息化发展的驱动下，网络化、多变量、强耦合、非线性、不确定、动态约束等已经融入控制理论与控制工程的发展过程中。

检测技术与自动化装置。研究控制系统中对象、环境、过程的信息获取、转换、传递与处理的理论、方法和技术，为控制系统的设计与实现提供信息基础和保障。检测技术主要研究将反映被测对象特征的参数转换为易于传递的信号，提供给控制系统。自动化装置主要研究控制系统中的传感器、变送器、控制器、执行机构等，以及相应的网络化、集成化、智能化技术和可靠性技术。检测技术与自动化装置的理论基础涉及物理学、信息理论、控制理论等，主要运用数学、力学、计算机技术、网络与通信技术、传感器技术与仪器仪表、计量学、智能理论及信息处理技术等开展研究，是以应用基础研究为主，理论与实践紧密结合的研究领域。

系统工程。从系统整体出发，应用数学、计算机技术、网络计算技术等，对系统的构成要素、组织架构、信息交换和反馈控制等进行分析、设计和制造，从而实现系统的最优控制、最优管理等目标。系统工程理论与方法广泛应用于社会、经济、军事等领域。

模式识别与智能系统。以信息处理与智能控制理论为核心，以数学、计算机技术等为主要途径，研究对各种信息进行处理、分类和理解的方法，并在此基础上分析、设计和制造智能系统，使其具有较高的人工智能。研究内容包括：①智能视觉系统。图像和视频的获取、处理、分析、理解、辨识及应用。②模式分析和识别理论。文字、语音、图像、视频等媒体的识别及应用。③机器学习、人工智能、群智能等智能计算理论。大规模数据挖掘、知识表达与处理、信息融合，复杂信息系统的优化。④研究启发式智能、智能优化，智能系统的构建与组成，多智能体系统的协同、自主控制与决策规划等。

导航、制导与控制。是随着航海、航空和航天技术不断进步，军事对抗及武器系统迅速发展而诞生的控制科学与工程的重要分支，以各种运动体 （如航空／航天飞行器、导弹、机器人、舰船等）系统为主要对象，研究其位置、方向、轨迹、姿态的检测、控制及其仿真中的理论、方法和技术。导航、制导与控制是以数学、力学、信息科学与技术、系统科学、计算机技术、传感与测量技术、建模与仿真技术为基础的综合性应用技术研究领域。

控制科学与工程以控制论、信息论、系统论为基础，研究经济、社会等应用领域内独立于具体对象的共性问题，对具体应用领域具有一般方法论的意义，通过与应用领域具体问题的结合，构成了控制科学与工程学科的丰富内容。控制科学与工程对相关学科的发展起到了有力的推动作用，并在学科交叉与渗透中表现出突出的活力。同时，相关学科如计算机、通信、微电子学和认知科学的发展也促进了控制科学与工程学科的新发展，使学科所涉及的研究领域不断扩大。与该学科相关的学科较多，大致可分为4类：①基础领域学科：数学、物理、系统科学、管理科学与工程等。②涉及被控对象的领域学科：如生物学、化学工程与技术、材料科学与工程、船舶与海洋工程、交通运输工程、电气工程、机械工程、动力工程及工程热物理等。③信息领域学科：计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术、人工智能等。④支撑控制系统实现学科：仪器科学与技术、航空宇航科学与技术、光学工程、软件工程等。

控制科学与工程以控制论、系统论、信息论为基础，以经济、社会等应用领域的系统与控制共性问题为牵引，研究在一定目标或指标体系下，建立系统模型，分析系统的特性和行为（包括研究系统动态行为，系统之间、系统与环境的关系），设计与实现控制与决策系统。

该学科以数学分析、线性代数、微分方程、数理统计、随机过程、电子电路技术、数字信号处理技术、计算机技术等为基础，专业理论包括自动控制理论、线性／非线性系统理论、最优控制、自适应控制、鲁棒控制、智能控制、过程控制、运动控制、系统优化与调度、系统辨识与仿真建模、现代检测技术、多传感器信息融合、计算机视觉与模式识别、机器智能与机器学习、生物信息学、导航与制导系统等。

该学科属于技术科学的范畴，是实现自动化系统的核心。该学科所研究和实现的科学问题均来自实际系统的需求，根据实际问题的场景及其目标，综合运用上述多学科的基本原理和关键技术，形成了该学科从系统建模、控制、优化、性能评估、系统监控到安全控制等多个方向的理论方法，再将理论方法应用于实际系统中，从而实现复杂系统的实时控制，实现系统复杂的功能、实现系统性能的同时达到节能降耗的目的，为国民经济和社会的发展发挥重要作用。该学科有别于一般的自然科学的地方在于，它更侧重于在认识世界的基础上改造世界，因此它更多地具有“赋能科学”的特征。

由于该学科具有如上特征，为满足对实际控制系统性能不断提升的需求，需要持续推动控制科学与工程学科的发展。信息时代的到来，为该学科赋予了新的特征，控制系统越来越复杂，从单变量控制系统到多变量控制系统，从回路控制系统到分层递阶控制系统，再到网络化分布式控制系统，计算通信和控制越来越融为一体的控制系统。在控制理论和方法上也出现了更多的研究分支，包括从物联网、网络化控制系统(NCS)到信息物理融合系统(CPS)、工业互联网，从基于经验的PID控制到优化设计的最优控制、鲁棒控制、自适应控制、预测控制等基于模型的控制，再到基于机器学习、智能优化的数据驱动控制。随着控制科学的持续发展，该学科将持续推动工业生产、航空航天、城市交通等领域的技术进步。