SINDY-MPC：基于数据驱动的非线性系统模型预测控制

SINDY-MPC：基于数据驱动的非线性系统模型预测控制

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

项目基础介绍

SINDY-MPC（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics for Model Predictive Control）是一个开源项目，旨在通过结合稀疏识别的非线性动力学模型与模型预测控制（MPC），实现对少量测量数据的非线性动态系统的控制。该项目主要使用MATLAB编程语言实现，适用于需要对动态系统进行建模和控制的研究人员或工程师。

核心功能

SINDY-MPC的核心功能包括：

• 稀疏识别的非线性动力学建模：项目利用SINDY（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics）方法，从少量数据中学习受外部控制变量影响的非线性动态模型。
• 模型预测控制：基于学到的非线性动态模型，项目实现了模型预测控制，能够根据有限、噪声数据优化控制策略。
• 模型比较与选择：项目提供了对多种模型（包括SINDYc、神经网络、线性系统）的比较，帮助用户选择最合适的模型进行控制。
• 模块化和可扩展性：项目结构清晰，模块化设计使得用户可以方便地根据自己的需求进行扩展。

最近更新的功能

项目最近的更新主要集中在以下几个方面：

• 性能优化：对核心算法进行了优化，提高了模型的预测性能和计算效率。
• 鲁棒性增强：增强了模型对噪声的鲁棒性，使得模型在噪声环境中表现更为稳定。
• 模型选择扩展：增加了对其他类型模型（如神经网络、线性系统）的支持，提供了更全面的模型选择。
• 文档完善：更新了项目文档，增加了更多示例和使用说明，帮助用户更好地理解和应用项目。

通过这些更新，SINDY-MPC项目进一步提升了其对于非线性动态系统的建模和控制能力，为用户提供了更为高效和稳定的解决方案。

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