SINDY-MPC 开源项目教程

1. 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。该框架旨在从有限的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，从而增强模型预测控制（MPC）的性能。SINDYc模型通过识别解释数据所需的最少项，使其具有可解释性和可推广性。SINDY-MPC框架在性能、数据需求、计算效率和抗噪声能力方面优于神经网络模型，适用于在线训练和快速系统变化的响应。

2. 项目快速启动

安装

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/eurika-kaiser/SINDY-MPC.git
   

2. 将SINDY-MPC/utils文件夹添加到Matlab搜索路径：

   addpath('<path to SINDY-MPC>/SINDY-MPC/utils')
   

依赖

该项目不需要额外的依赖。

快速启动示例

以下是一个简单的快速启动示例，使用SINDY-MPC框架进行系统识别和模型预测控制。

1. 进入示例文件夹：

   cd SINDY-MPC/EX_FLIGHT_CONTROL_F8
   

2. 运行SINDYc系统识别脚本：

   EX_FLIGHT_CONTROL_F8_SI_SINDYc.m
   

3. 运行模型预测控制脚本：

   MPC_FLIGHT_CONTROL_F8_SINDYc.m
   

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

SINDY-MPC框架已成功应用于多个动态系统，包括：

• Lotka-Volterra系统：用于捕食者-猎物模型的控制。
• Lorenz系统：用于混沌系统的控制。
• F8飞机飞行控制系统：用于飞行控制系统的模型预测控制。
• HIV治疗模型：用于HIV治疗策略的优化。

最佳实践

1. 数据预处理：确保输入数据的质量和一致性，以提高模型识别的准确性。
2. 模型选择：根据具体应用场景选择合适的模型（如SINDYc、NARX或DMDc）。
3. 参数调优：通过调整MPC参数（如预测时域、控制时域等）优化控制性能。

4. 典型生态项目

相关项目

• SINDYc：稀疏非线性动力学识别的核心算法。
• MPC：模型预测控制的基础框架。
• Matlab：用于实现和测试SINDY-MPC的主要编程环境。

生态系统

SINDY-MPC与其他开源项目和工具（如Matlab、Python等）结合，形成了一个强大的生态系统，支持从数据采集、模型训练到控制优化的全流程。

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通过本教程，您应该能够快速上手SINDY-MPC项目，并了解其在不同应用场景中的使用方法和最佳实践。