SINDY-MPC：低数据限制下的非线性动力学模型预测控制

最新推荐文章于 2025-01-23 10:59:08 发布

孙樱晶Red

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SINDY-MPC：低数据限制下的非线性动力学模型预测控制

SINDY-MPC 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/si/SINDY-MPC

项目介绍

SINDY-MPC（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics for Model Predictive Control）是一个结合了稀疏非线性动力学识别（SINDYc）和模型预测控制（MPC）的开源框架。该框架能够在数据量有限且存在噪声的情况下，从少量测量数据中学习受外源控制变量影响的非线性动力学模型。SINDYc模型通过识别最少的模型项来解释数据，使其具有可解释性和可推广性。SINDY-MPC不仅在性能上优于神经网络模型，而且在计算效率和抗噪声能力方面也表现出色，适用于在线训练和快速系统变化的响应。

项目技术分析

SINDY-MPC的核心技术包括：

稀疏非线性动力学识别（SINDYc）：通过稀疏回归技术，从数据中识别出最少数量的非线性动力学模型项，确保模型的简洁性和可解释性。
模型预测控制（MPC）：利用SINDYc模型进行预测控制，优化系统的未来行为，适用于需要实时响应的复杂系统。
数据驱动建模：在低数据限制下，SINDY-MPC能够有效利用有限数据进行模型训练，避免了传统方法对大量数据的依赖。

项目及技术应用场景

SINDY-MPC适用于多种复杂系统的控制和优化，特别是在数据量有限且系统变化迅速的场景中表现尤为突出。以下是一些典型的应用场景：

生物系统建模：如HIV治疗模型，通过SINDY-MPC可以优化药物治疗策略，提高治疗效果。
航空控制系统：如F8飞机的飞行控制，SINDY-MPC能够在有限数据下实现高效的飞行控制策略。
混沌系统控制：如Lorenz系统和Lotka-Volterra系统，SINDY-MPC能够有效控制混沌行为，实现系统的稳定运行。

项目特点

高性能：SINDY-MPC在有限数据和噪声环境下表现优异，性能远超神经网络模型和线性模型。
低数据依赖：能够在数据量有限的情况下进行有效建模，适用于数据稀缺的场景。
计算效率高：SINDYc模型的稀疏性使得计算效率大幅提升，适合在线训练和实时控制。
可解释性强：SINDYc模型通过稀疏回归识别出最少的模型项，使得模型易于理解和解释。
广泛适用性：适用于多种复杂系统的控制和优化，具有广泛的实际应用价值。

如何开始使用

安装：
- 克隆项目到本地。
- 将SINDY-MPC/utils文件夹添加到Matlab的搜索路径中。
运行示例：
- 进入示例文件夹SINDY-MPC/EX_YYYY。
- 运行SINDYc系统识别脚本，如EX_YYYY_SI_SINDYc.m。
- 运行模型预测控制脚本，如MPC_YYYY_SINDYc.m。
查看结果：
- 保存的图表可以在SINDY-MPC/FIGURES/YYYY/文件夹中找到。