1. 实时控制系统架构设计
          – 设计低延迟（<500μs）闭环控制系统架构
          – 开发多速率控制策略（传感器1kHz/校正器2kHz）
          – 实现系统状态监控与故障保护机制
2. 控制算法开发与优化
          – 实现经典控制算法（PID、LQG）
          – 开发自适应控制算法（模型预测控制、鲁棒控制）
          – 优化算法实时性能（计算延迟<100μs）
3. 硬件系统集成
          – 设计高速数据接口（FPGA+DSP架构）
          – 开发变形镜驱动电路控制模块
          – 实现传感器-控制器-执行器同步
4. 系统性能测试
          – 建立控制带宽测试方案（-3dB带宽>200Hz）
          – 开发系统稳定性分析工具（Nyquist/Bode分析）

1. 控制理论基础
          – 精通现代控制理论（状态空间、最优控制）
          – 熟悉频域分析方法和稳定性判据
          – 掌握系统辨识技术
2. 实时系统开发
          – 精通实时操作系统（VxWorks、RT-Linux）
          – 熟悉FPGA开发（Verilog/VHDL）
          – 掌握DSP编程（TI C6000系列）
3. 编程能力
          – 熟练使用MATLAB/Simulink进行控制算法仿真
          – 精通C/C++实时编程
          – 掌握Python数据分析工具
4. 硬件接口
          – 熟悉高速数据通信（PCIe、EtherCAT）
          – 了解模拟/数字信号调理电路

1. 控制延迟：<200μs
2. 闭环带宽：>300Hz
3. 校正精度：λ/20 RMS
4. 系统稳定性：相位裕度>45°

1. 天文望远镜
          – 开发极弱光条件下的自适应控制系统
          – 实现多层共轭自适应光学控制
2. 激光武器系统
          – 设计高功率激光光束稳定系统
          – 开发抗干扰控制算法
3. 视网膜成像
          – 实现人眼像差快速补偿
          – 开发眼科诊疗设备控制系统

• 有自适应光学控制系统开发经验
• 熟悉实时以太网协议（EtherCAT、PROFINET）
• 掌握机器学习在控制中的应用
• 发表过控制算法相关论文/专利

• 与光学团队确定系统性能指标
• 配合算法团队优化控制参数
• 协助硬件团队设计专用控制板卡

注：现代自适应光学控制系统正向更高带宽（>1kHz）、更智能控制（AI算法）方向发展。工程师需在保证实时性的同时，不断提升系统抗干扰能力和控制精度。