【多变量控制系统 Multivariable Control System】(3)系统的状态空间模型至转换方程模型(使用Python)【新加坡南洋理工大学】

news2024/11/18 13:48:31

一、转换式

在这里插入图片描述

二、系统的状态空间模型

由矩阵A, B, C, D给出:

在这里插入图片描述

三、由状态空间模型转化为转换方程模型

函数原型(版权所有:scipy):

def ss2tf(A, B, C, D, input=0):
    r"""State-space to transfer function.

    A, B, C, D defines a linear state-space system with `p` inputs,
    `q` outputs, and `n` state variables.

    Parameters
    ----------
    A : array_like
        State (or system) matrix of shape ``(n, n)``
    B : array_like
        Input matrix of shape ``(n, p)``
    C : array_like
        Output matrix of shape ``(q, n)``
    D : array_like
        Feedthrough (or feedforward) matrix of shape ``(q, p)``
    input : int, optional
        For multiple-input systems, the index of the input to use.

    Returns
    -------
    num : 2-D ndarray
        Numerator(s) of the resulting transfer function(s). `num` has one row
        for each of the system's outputs. Each row is a sequence representation
        of the numerator polynomial.
    den : 1-D ndarray
        Denominator of the resulting transfer function(s). `den` is a sequence
        representation of the denominator polynomial.

    Examples
    --------
    Convert the state-space representation:

    .. math::

        \dot{\textbf{x}}(t) =
        \begin{bmatrix} -2 & -1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} \textbf{x}(t) +
        \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} \textbf{u}(t) \\

        \textbf{y}(t) = \begin{bmatrix} 1 & 2 \end{bmatrix} \textbf{x}(t) +
        \begin{bmatrix} 1 \end{bmatrix} \textbf{u}(t)

    >>> A = [[-2, -1], [1, 0]]
    >>> B = [[1], [0]]  # 2-D column vector
    >>> C = [[1, 2]]    # 2-D row vector
    >>> D = 1

    to the transfer function:

    .. math:: H(s) = \frac{s^2 + 3s + 3}{s^2 + 2s + 1}

    >>> from scipy.signal import ss2tf
    >>> ss2tf(A, B, C, D)
    (array([[1., 3., 3.]]), array([ 1.,  2.,  1.]))
    """
    # transfer function is C (sI - A)**(-1) B + D

    # Check consistency and make them all rank-2 arrays
from scipy.signal import ss2tf, TransferFunction

# Convert to transfer-function model
A = [[102.59, -8.23, 56.79], [0.00, 9.98, -1.39], [12.97, 55.91, 0.00]]
B = [[1.97], [-3.45], [19.90]]
C = [[0.00, 65.57, 9.81]]
D = 1.09

G = ss2tf(A, B, C, D)
print("Transfer Function G:", G)

四、转换结果

Transfer Function G: (array([[ 1.09000000e+00, -1.53698800e+02, -1.82572902e+03,
         7.44637168e+05]]), array([   1.      , -112.57    ,  364.9968  , -770.212826]))

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1642552.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机毕业设计Python+Spark知识图谱高考志愿推荐系统 高考数据分析 高考可视化 高考大数据 大数据毕业设计

毕业设计(论文)任务书 毕业设计(论文)题目: 基于大数据的高考志愿推荐系统 设计(论文)的主要内容与要求: 主要内容: 高…

Unity 编辑器工具 - 资源引用查找器

在Unity项目开发过程中,管理和维护资源之间的引用关系是至关重要的。当然我们项目也是需要这个功能 毕竟项目大了之后查找资源引用还是交给 资源引用查找器 比较好。 功能概述 资源引用查找器允许开发者选择一个目标资源,并在整个项目中查找引用了该资…

STM32:GPIO输出

文章目录 1、GPIO介绍1.1 GPIO的基本结构1.1 GPIO的位结构 2、 GPIO工作模式3、GPIO标准外设库接口函数3.1 RCC接口函数3.2 GPIO接口函数3.2.1 GPIO的读取函数3.2.1 GPIO的写入函数 4、GPIO的初始化 1、GPIO介绍 GPIO(General Purpose Input Output)通用…

腾讯云CentOS7使用Docker安装ElasticSearch与Kibana详细教程

文章目录 一、安装ElasticSearch二、安装Kibana 一、安装ElasticSearch 使用Docker拉取ElasticSearch镜像 这里版本选择的是7.15.2 docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.22. 查看ElasticSearch的镜像id docker images3. 创建ElasticSearch容器 …

Linux基础指令001

名称日期版本说明作者了解并熟练运用Linux基础指令2024/05/04v0.0.1汇总篇lgb 一,了解Linux,并安装 Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协…

基于OpenCv的图像金字塔

⚠申明: 未经许可,禁止以任何形式转载,若要引用,请标注链接地址。 全文共计3077字,阅读大概需要3分钟 🌈更多学习内容, 欢迎👏关注👀【文末】我的个人微信公众号&#xf…

Finder Windows for Mac:双系统窗口,一键切换!

Finder Windows for Mac是一款专为Mac用户设计的实用工具,它模拟了Windows系统的窗口管理功能,让Mac用户也能享受到类似Windows的窗口操作体验。这款软件的主要功能是提供一个浮动面板,帮助用户随时即时访问打开的Finder窗口列表,…

jQuery Moblie 笔记14 开发跨平台移动设备网页

相关内容:jQuery Moblie基础、操作、移动设备仿真器、jQuery Moblie网页实例、jQuery Moblie的UI组件、…… jQuery推出了一套新的函数库jQuery Mobile,目的是希望能够统一当前移动设备的用户界面(UI)。 移动设备开发应用程序目前大致分为两种&#xff…

IDEA启动Tomcat启动失败:jar包未部署【部署jar包】

IDEA启动Tomcat报错java.lang.ClassNotFoundException:org.springframework.web.context.ContextLoaderListener:jar包未部署【部署jar包】 学习java,开始跟着教程的步伐学习maven下载jar包,tomcat启动项目,发现项目未启动成功也…

NAPLISTENER>APT-REF2924组织后门扫描利用工具

项目地址:https://github.com/MartinxMax/NAPLISTENER 简介 这是与REF2924 APT组关联的Wmdtc.exe后门扫描程序。 我们可以在Windows和Linux上使用此工具来扫描目标服务器。 如果发现字段[Microsoft HTTPAPI/2.0]存在,您可以尝试扫描组织的后门。 当第一次运行脚本…

【Android学习】日期和时间选择对话框

实现功能 实现日期和时间选择的对话框&#xff0c;具体效果可看下图(以日期为例) 具体代码 1 日期对话框 1.1 xml <?xml version"1.0" encoding"utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android"http://schemas.android.com/apk/res/android&quo…

xss漏洞简介

漏洞简介 跨站脚本&#xff08;Cross-site scripting ,简称 XSS&#xff09;是一种经常出现在Web应用程序中的计算机安全漏洞&#xff0c;是由于web应用程序对用户的输入过滤不足而产生的&#xff0c;是代码注入的一种&#xff0c;XSS就是攻击者利用网站漏洞把恶意脚本代码&am…

wpf线程中更新UI的4种方式

在wpf中&#xff0c;更新UI上面的数据&#xff0c;那是必经之路&#xff0c;搞不好&#xff0c;就是死锁&#xff0c;或者没反应&#xff0c;很多时候&#xff0c;都是嵌套的非常深导致的。但是更新UI的方式&#xff0c;有很多的种&#xff0c;不同的方式&#xff0c;表示的意思…

目标跟踪—卡尔曼滤波

目标跟踪—卡尔曼滤波 卡尔曼滤波引入 滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作&#xff0c;是抑制和防止干扰的一项重要措施。是根据观察某一随机过程的结果&#xff0c;对另一与之有关的随机过程进行估计的概率理论与方法。 历史上最早考虑的是维纳滤波&#xff0c;后来R.E.卡…

anaconda、cuda、tensorflow、pycharm环境安装

anaconda、cuda、tensorflow、pycharm环境安装 anaconda安装 anaconda官方下载地址 本文使用的是基于python3.9的anaconda 接下来跟着步骤安装&#xff1a; 检验conda是否成功安装 安装CUDA和cuDNN 提醒&#xff0c;CUDA和cuDNN两者必须版本对应&#xff0c;否者将会出错…

SpringBoot---------Swagger

第一步&#xff1a;引入依赖 <!-- swagger--><dependency><groupId>com.github.xiaoymin</groupId><artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId></dependency> 第二步&#xff1a;配置文件 import com.sky.intercept…

Educational Codeforces Round 165 (Rated for Div. 2) (C、D)

1969C - Minimizing the Sum 题意&#xff1a; 思路&#xff1a;观察到操作数很小&#xff0c;最值问题操作数很容易想到dp&#xff0c;用表示第个元素&#xff0c;操作了次的最小值总和&#xff0c;转移的时候枚举连续操作了几次即可&#xff0c;而连续操作了几次即将全部变成…

微信小程序 uniapp家庭食谱菜谱食材网上商城系统小程序ko137

随着生活节奏的不断加快&#xff0c;越来越多的人因为工作忙而没有时间自己出去订购喜欢的菜品。随着Internet的飞速发展&#xff0c;网络已经成为我们日常生活中必不可少的部分&#xff0c;越来越多的人也接受了电子商务这种快捷、方便的交易方式。网上订餐其独有的便捷性和直…

GNU Radio创建FFT、IFFT C++ OOT块

文章目录 前言一、GNU Radio官方FFT弊端二、创建自定义的 C OOT 块1、创建 OOT 模块2、创建 OOT 块3、修改 C 和 CMAKE 文件4、编译及安装 OOT 块 三、测试1、grc 图2、运行结果①、时域波形对比②、频谱图对比 四、资源自取 前言 GNU Radio 自带的 FFT 模块使用起来不是很方便…

opengauss概述-基础知识篇-备考华为高斯

目录 &#x1f9e8;考前准备: &#x1f3a1;数据库操作语言 ✨OLTP和OLAP &#x1f3af;常用函数 &#x1f9f2;字符处理函数 关于 left 和 right 特别重点的字符串函数 &#x1f9f2;数字操作函数 关于 ceil 和 floor &#x1f9f2;时间和日期处理函数 &#x1f9f…