用Python建模线性系统

Question

我想用python模拟/建模一个闭环、线性、时不变系统（特别是一个锁定PLL近似）。

模型中的每个子块都有一个已知的传递函数，它是以复频率H(s) = K / ( s * tau + 1 )给出的。使用该模型，我想了解当参数（如VCO增益）改变时，系统响应和噪声响应是如何受到影响的。这将涉及使用波特图和根轨迹图。

我应该寻找哪些Python模块来完成这项工作？

Answer 1

我知道这有点老了，但一次调查就引出了这个问题。当我找不到合适的模块时，我就把它组装起来了。不算多，但如果有人发现自己在这里，这是个好的开始。

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
import scipy.signal

def bode(G,f=np.arange(.01,100,.01)):
    plt.figure()
    jw = 2*np.pi*f*1j
    y = np.polyval(G.num, jw) / np.polyval(G.den, jw)
    mag = 20.0*np.log10(abs(y))
    phase = np.arctan2(y.imag, y.real)*180.0/np.pi % 360

    plt.subplot(211)
    #plt.semilogx(jw.imag, mag)
    plt.semilogx(f,mag)
    plt.grid()
    plt.gca().xaxis.grid(True, which='minor')

    plt.ylabel(r'Magnitude (db)')

    plt.subplot(212)
    #plt.semilogx(jw.imag, phase)
    plt.semilogx(f,phase)
    plt.grid()
    plt.gca().xaxis.grid(True, which='minor')
    plt.ylabel(r'Phase (deg)')
    plt.yticks(np.arange(0, phase.min()-30, -30))

    return mag, phase

f=scipy.signal.lti([1],[1,1])
bode(f)

编辑：我回来是因为有人投票给了我这个答案，你应该试试Control Systems Library。他们已经用匹配的语法和所有东西实现了大部分的Matlab控制系统工具箱。

Answer 2

正如“马特”所说，我知道这是旧的。但这是我在谷歌的第一次点击，所以我想编辑它。

您可以使用scipy.signal.lti来建模线性、时不变系统。这给了你lti.bode。

对于H（s）=（As^2+Bs+C）/（Ds^2+Es+F）形式的脉冲响应，您可以输入h = scipy.signal.lti([A,B,C],[D,E,F])。为了得到bode图，你可以做plot(*h.bode()[:2])。

Answer 3

根据http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.bode.html 现在您可以使用：

from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt

s1 = signal.lti([1], [1, 1])
w, mag, phase = signal.bode(s1)

plt.figure()
plt.semilogx(w, mag)    # bode magnitude plot
plt.figure()
plt.semilogx(w, phase)  # bode phase plot
plt.show()