Einfach auf dem Mac! Darstellung der Einheitsschrittantwort mit Python
Wenn Sie die Steuerung studiert haben, möchte ich, dass das Programm die bekannte ** Einheitsschrittantwort ** tatsächlich berechnet und in die Grafik ausgibt.
** Vorbehaltlich dieses Artikels **
- Diejenigen, die das Kontrollfeld studieren
- Diejenigen, die an einer Simulation mit Python interessiert sind
- Python-Anfänger
\frac{d^{2}x(t)}{dt^{2}} + \alpha \frac{dx(t)}{dt} + \beta x(t) = u(t)
Dieses Mal möchte ich ein Programm für das System erstellen, das durch die obige Differentialgleichung dargestellt wird. Da die Berechnung in einem solchen mathematischen Modell kompliziert und mühsam ist, wird im Steuerfeld die Laplace-Konvertierung verwendet, um den Zeitbereich in den Frequenzbereich umzuwandeln, bevor die Berechnung durchgeführt wird. Wenn Sie es jedoch vom Computer berechnen lassen, wird es sofort abgeleitet.
1. Wenn Sie sich für Mac entschieden haben, haben Sie Recht!
Python wird standardmäßig auf einem Mac (OS X / macOS) installiert. Wenn es zu alt ist, muss es möglicherweise aktualisiert werden, aber wir werden es hier weglassen.
2. Installieren Sie die erforderlichen Pakete
Python verwendet ein Paketverwaltungssystem namens "pip". Das hier installierte Paket kann programmspezifisch wie "import" gelesen und verwendet werden. Wenn Sie zum Upgrade aufgefordert werden, führen Sie "pip install --upgrade pip" aus.
$ pip install numpy
Requirement already satisfied: numpy in /usr/local/lib/python2.7/site-packages
$ pip install scipy
Collecting scipy
Downloading ..... (21.8MB)
.....
Installing collected packages: scipy
Successfully installed scipy-0.18.1
$ pip install matplotlib
Collecting matplotlib
Downloading ..... (11.2MB)
.....
Installing collected packages: ..... pytz, pyparsing, matplotlib
Successfully installed ..... pytz-2016.7 six-1.10.0
3. Programmierung
Schreiben Sie das folgende Programm in Ihren Lieblingseditor und speichern Sie es mit der Erweiterung py.
sample.py
from scipy.integrate import odeint
from math import *
import numpy
import matplotlib.pyplot as plot
#Lass uns ändern
alpha = 17
beta = 777
def derivative(x, t):
dx = [ x[1], - beta * x[0] - alpha * x[1] + 1.0 ]
return dx
x_init = [0.0, 0.0]
time = numpy.linspace(0.0, 5.0, 10000)
x = odeint(derivative, x_init, time)
#Ausgabeteil
plot.figure()
plot.plot(time, x[:, 0])
plot.show()
4. Führen Sie aus
Wenn Sie den Namen der Programmdatei als Argument an Python übergeben, wird er ausgeführt.
$ ls
sample.py
$ python sample.py
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