Python：sspicon 库高级用法举例和应用详解

import numpy as np                 # 导入NumPy库用于数值计算
from sspicon import ss             # 从sspicon库中导入状态空间模型

# 定义系统矩阵
A = np.array([[0, 1], [-2, -3]])   # 系统动态矩阵
B = np.array([[0], [1]])           # 输入矩阵
C = np.array([[1, 0]])             # 输出矩阵
D = np.array([[0]])                 # 直接传递矩阵

# 创建状态空间模型
system = ss(A, B, C, D)            # 根据定义的矩阵创建状态空间系统

print(system)                      # 打印状态空间系统信息

import matplotlib.pyplot as plt      # 导入matplotlib库以绘制图形
from sspicon import lsim             # 导入lsim用于系统响应模拟

# 定义时间和输入信号
t = np.linspace(0, 5, 100)          # 定义时间序列
u = np.sin(t)                       # 输入信号为正弦波

# 获取系统的输出响应
t_out, y_out, x_out = lsim(system, u, t)  # 模拟系统对输入信号的响应

# 绘制系统响应
plt.plot(t_out, y_out)              # 绘制输出信号
plt.title("System Response")         # 设置标题
plt.xlabel("Time (s)")               # 设置x轴标签
plt.ylabel("Output")                 # 设置y轴标签
plt.grid()                           # 显示网格
plt.show()                           # 展示图形

from scipy.signal import lti, step    # 导入lti和step工具进行闭环响应分析

# 创建闭环控制系统
# 增加反馈控制，提高系统稳定性
K = 1.0                               # 反馈增益
A_cl = np.array([[0, 1], [-2-K, -3]]) # 闭环系统矩阵
closed_loop_system = ss(A_cl, B, C, D)  # 定义闭环状态空间系统

# 计算闭环系统的单位阶跃响应
t_cl, y_cl = step(closed_loop_system)   # 获取闭环系统响应

# 绘制闭环系统响应
plt.plot(t_cl, y_cl)
plt.title("Closed Loop System Response")  # 设置标题 
plt.xlabel("Time (s)")                     # 设置x轴标签 
plt.ylabel("Output")                       # 设置y轴标签 
plt.grid()                                 # 显示网格 
plt.show()                                 # 展示图形