Python?自動(dòng)控制原理?control的詳細(xì)解說
傳遞函數(shù)
創(chuàng)建傳遞函數(shù)有兩種方式:
import control as ctrl # 方式 1 s = ctrl.tf('s') sys = 100 / (s ** 2 + 10 * s + 100) # 方式 2 sys = ctrl.tf([100], [1, 10, 100])
對 tf 這個(gè)類,它內(nèi)置的方法可求解 零點(diǎn)、極點(diǎn)、特征參數(shù)、特征根
# 求零點(diǎn) sys.zero() # 求極點(diǎn) sys.pole() # 特征參數(shù)、特征根 sys.damp()
輸入響應(yīng)
# 階躍動(dòng)態(tài)指標(biāo) 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)的時(shí)間,可以是 float (即時(shí)間上限),也可以是數(shù)組
階躍動(dòng)態(tài)指標(biāo)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)
繪圖使用的是 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(gè)包的 Laplace 逆變換函數(shù),也可能是這個(gè)包真的沒有這個(gè)函數(shù)
于是我利用 sympy 這個(gè)包求解:定義時(shí)域響應(yīng)這個(gè)類,__call__ 使其可以計(jì)算時(shí)間數(shù)組 (np.array) 的響應(yīng)
import sympy class Time_Response: ''' 時(shí)域響應(yīng)''' s, t = sympy.symbols('s, t') def __init__(self, fun, doprint=False): ''' fun: 返回關(guān)于s的傳遞函數(shù)的 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(shí)域響應(yīng)的方程 —— 但是問題在于,自動(dòng)控制原理里面的 Laplace 變換是默認(rèn) F(s) 各階導(dǎo)數(shù)的初始值均為 0 的,這個(gè)條件我沒有辦法加入到 sympy 的求解過程里,所以結(jié)果看起來就有些奇怪
import control as ctrl import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 自定義類所在的模塊 from mod.math_model import Time_Response orange = '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(jì)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(jì)算') plt.plot(t, response, c=blue) plt.show()
對比 sympy 和 control 求解的響應(yīng)曲線:一毛一樣
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