Python SciPy signal.StateSpace用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.signal.StateSpace 的用法。

用法:

class  scipy.signal.StateSpace(*system, **kwargs)#

狀態空間形式的線性時不變係統。

將係統表示為 continuous-time、一階微分方程 \(\dot{x} = A x + B u\) 或 discrete-time 差分方程 \(x[k+1] = A x[k] + B u[k]\) 。 StateSpace 係統分別從 lti 和 dlti 類繼承附加函數，具體取決於使用的係統表示形式。

參數 ：：

*system: arguments：

StateSpace 類可以使用 1 或 4 個參數進行實例化。下麵給出了輸入參數的數量及其解釋：

• 1: lti or dlti system: (StateSpace, TransferFunction or ZerosPolesGain)

• 4: array_like: (A, B, C, D)

dt: float, optional：

discrete-time 係統的采樣時間 [s]。默認為None(continuous-time)。必須指定為關鍵字參數，例如，dt=0.1.

注意：

更改不屬於 StateSpace 係統表示形式的屬性值(例如 zeros 或 poles )效率非常低，並且可能會導致數值不準確。最好先轉換為特定的係統表示形式。例如，在訪問/更改零點、極點或增益之前調用sys = sys.to_zpk()。

例子：

>>> from scipy import signal
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[0, 1], [0, 0]])
>>> b = np.array([[0], [1]])
>>> c = np.array([[1, 0]])
>>> d = np.array([[0]])

>>> sys = signal.StateSpace(a, b, c, d)
>>> print(sys)
StateSpaceContinuous(
array([[0, 1],
       [0, 0]]),
array([[0],
       [1]]),
array([[1, 0]]),
array([[0]]),
dt: None
)

>>> sys.to_discrete(0.1)
StateSpaceDiscrete(
array([[1. , 0.1],
       [0. , 1. ]]),
array([[0.005],
       [0.1  ]]),
array([[1, 0]]),
array([[0]]),
dt: 0.1
)

>>> a = np.array([[1, 0.1], [0, 1]])
>>> b = np.array([[0.005], [0.1]])

>>> signal.StateSpace(a, b, c, d, dt=0.1)
StateSpaceDiscrete(
array([[1. , 0.1],
       [0. , 1. ]]),
array([[0.005],
       [0.1  ]]),
array([[1, 0]]),
array([[0]]),
dt: 0.1
)

屬性 ：：

A

StateSpace 係統的狀態矩陣。

B

StateSpace係統的輸入矩陣。

C

StateSpace係統的輸出矩陣。

D

StateSpace 係統的饋通矩陣。

dt

返回係統的采樣時間，None為了scipy.signal.lti係統。

poles

係統的極點。

zeros

係統的零點。