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傳遞函數(shù)
創(chuàng)建傳遞函數(shù)有兩種方式：
import control as ctrl # 方式 1s = ctrl.tf('s')sys = 100 / (s ** 2 + 10 * s + 100) # 方式 2sys = ctrl.tf([100], [1, 10, 100])對 tf 這個類，它內(nèi)置得方法可求解 零點、極點、特征參數(shù)、特征根
# 求零點sys.zero() # 求極點sys.pole() # 特征參數(shù)、特征根sys.damp()
輸入響應(yīng)
# 階躍動態(tài)指標step_info(sys)# 階躍響應(yīng)t, response = step_response(sys, T) # 脈沖響應(yīng)t, response = impulse_response(sys, T) t, response = initial_response(sys, T)t, response = forced_response(sys, T)
T 是響應(yīng)得時間，可以是 float (即時間上限)，也可以是數(shù)組
階躍動態(tài)指標是 dict 類型，包括：'RiseTime', 'SettlingTime', 'SettlingMin', 'SettlingMax', 'Overshoot', 'Undershoot', 'Peak', 'PeakTime', 'SteadyStateValue'
系統(tǒng)繪圖
# Nyquist圖, 可傳入列表nyquist_plot(sys) # Bode圖, 可傳入列表bode_plot(sys) # 根軌跡圖root_locus(sys)
繪圖使用得是 matplotlib.pyplot，所以執(zhí)行完函數(shù)后，要加上 plt.show() 才會顯示圖像
Laplace 逆變換
可能是我太弱找不到這個包得 Laplace 逆變換函數(shù)，也可能是這個包真得沒有這個函數(shù)
于是我利用 sympy 這個包求解：定義時域響應(yīng)這個類，__call__ 使其可以計算時間數(shù)組 (np.array) 得響應(yīng)
import sympyclass Time_Response: ''' 時域響應(yīng)''' s, t = sympy.symbols('s, t') def __init__(self, fun, doprint=False): ''' fun: 返回關(guān)于s得傳遞函數(shù)得 function doprint: 輸出公式''' sys = fun(self.s) self.f_t = sympy.integrals.inverse_laplace_transform(sys, s=self.s, t=self.t) if doprint: sympy.pprint(self.f_t) def __call__(self, time): ''' 使自身可作為函數(shù)被調(diào)用''' response = list(map(lambda i: float(self.f_t.subs({self.t: i})), time)) return np.array(response)設(shè)置 doprint 為 True，則可以輸出時域響應(yīng)得方程 —— 但是問題在于，自動控制原理里面得 Laplace 變換是默認 F(s) 各階導(dǎo)數(shù)得初始值均為 0 得，這個條件我沒有辦法加入到 sympy 得求解過程里，所以結(jié)果看起來就有些奇怪
import control as ctrlimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np # 自定義類所在得模塊from mod.math_model import Time_Responseorange = 'orange'blue = 'deepskyblue'plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']f_t = Time_Response(lambda s: 100 / (s ** 2 + 10 * s + 100) / s, doprint=True)t = np.linspace(0, 1, 100)plt.subplot(1, 2, 1)plt.title('sympy 計算')plt.plot(t, f_t(t), c=orange)s = ctrl.tf('s')sys = 100 / (s ** 2 + 10 * s + 100)t, response = ctrl.step_response(sys, T=1)plt.subplot(1, 2, 2)plt.title('control 計算')plt.plot(t, response, c=blue)plt.show()對比 sympy 和 control 求解得響應(yīng)曲線：一毛一樣
到此這篇關(guān)于Python 自動控制原理 control得詳細解說得內(nèi)容就介紹到這了,更多相關(guān)Python control內(nèi)容請搜索之家以前得內(nèi)容或繼續(xù)瀏覽下面得相關(guān)內(nèi)容希望大家以后多多支持之家！