35、数据驱动控制与机器学习在复杂系统控制中的应用

数据驱动控制与机器学习在复杂系统控制中的应用

在当今科技飞速发展的时代，复杂系统的控制成为了众多领域的关键挑战。数据驱动控制和机器学习技术的兴起，为解决这些复杂问题提供了新的思路和方法。本文将深入探讨这些技术在不同场景下的应用，以及几种常用的机器学习控制方法。

1. 模型预测控制：SINDYc与神经网络模型

在对Lorenz系统进行模型预测控制时，SINDYc和神经网络模型都能准确捕捉系统的动态特性。从图中可以看出，SINDYc过程在数据需求、模型识别速度和抗噪声能力方面表现更优。这得益于其稀疏促进优化，它能够对模型识别问题进行正则化，使得识别稀疏模型所需的数据量更少。以下是两者的对比：
| 模型 | 数据需求 | 模型识别速度 | 抗噪声能力 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| SINDYc | 少 | 快 | 强 |
| 神经网络模型 | 多 | 慢 | 弱 |

2. 机器学习控制概述

机器学习是一个快速发展的领域，它正改变着我们从观测数据描述复杂系统的能力，而非依赖于第一性原理建模。近年来，机器学习在表征动态系统和学习控制律方面的应用越来越受到关注。具体的机器学习控制方法包括自适应神经网络、遗传算法、遗传编程和强化学习等。许多机器学习算法都基于生物学原理，如神经网络、强化学习和进化算法。

3. 模型无关控制方法的应用场景

模型无关控制方法可以应用于数值或实验系统，只需进行少量修改。这些方法通常有一个宏观目标函数，基于传感器的测量值。不同学科的一些实际应用目标如下：
- 流体动力学 ：在空气