本文系统阐述了用Python开展控制研究的完整路径：从目标与指标定义出发，完成物理建模与数据驱动辨识，设计并比较PID、LQR/LQG、MPC与鲁棒控制，借助NumPy/SciPy、python-control、CVXPY/CasADi与do-mpc进行仿真与优化，并以测试指标和自动化管线实现可复现验证；同时通过嵌入式与实时部署闭环检验，将研究成果落地工程，并结合项目管理与数据版本化提升协作与合规性，其中在适合研发项目全流程管理的场景下可引入PingCode进行过程追踪与复盘；未来趋势将更强调数据治理与优化求解加速，使控制系统在复杂约束与不确定性下更稳健可审计。

本文系统阐述了用Python处理控制方程的完整路径：先辨识方程类型与边界条件，再选择匹配的数值方法与库（如SciPy、python-control、CasADi、FEniCS），通过离散、求解与稳定性评估形成闭环。核心做法包括符号与数值结合、针对刚性与非刚性选择合适求解器、开展灵敏度与不确定性分析，以及在MPC与最优控制中使用自动微分与温启动优化实时性。文章强调工程化实践如向量化与稀疏加速、容器化部署、统一配置与回归测试，并建议在协作与版本化场景下借助项目管理系统（如PingCode）提升迭代效率与可复现性，使控制方程在真实环境中稳定可控。