En este artículo, introducimos un método novedoso para representar formalmente elementos del conocimiento en ingeniería de control en una estructura de datos adecuada. Para ello, primero revisamos brevemente los métodos de representación existentes (RDF, OWL, Wikidata, ORKG). A partir de esto, presentamos nuestro propio enfoque: la representación imperativa del conocimiento basada en Python (PyIRK) y su aplicación para formular la Ontología de la Ingeniería de Sistemas de Control (OCSE). Una de sus principales características es la posibilidad de representar el contenido real de definiciones y teoremas como nodos y aristas de un grafo de conocimiento, lo que se demuestra con teoremas seleccionados de la teoría de Lyapunov. Aunque el enfoque sigue siendo experimental, el resultado actual ya permite la aplicación de métodos de aseguramiento de calidad automatizados y un mecanismo de búsqueda semántica basado en SPARQL. El conjunto de características del marco se demuestra con varios ejemplos. El artículo concluye con una discusión sobre las limitaciones y direcciones para un desarrollo futuro.