scipy.signal.

ss2tf#

scipy.signal.ss2tf(A, B, C, D, входные данные=0)[источник]#

Пространство состояний в передаточную функцию.

A, B, C, D определяют линейную систему пространства состояний с p входные данные, q выходы, и n переменные состояния.

Параметры:

Aarray_like: Матрица состояния (или системы) формы (n, n)
Barray_like: Входная матрица формы (n, p)
Carray_like: Выходная матрица формы (q, n)
Darray_like: Матрица сквозной передачи (или прямого прохождения) формы (q, p)
входные данныеint, необязательный: Для систем с несколькими входами, индекс используемого входа.

Возвращает:

число2-D ndarray: Числитель(и) результирующей передаточной функции(й). число имеет одну строку для каждого выхода системы. Каждая строка представляет собой последовательность коэффициентов полинома числителя.
den1-D ndarray: Знаменатель результирующей передаточной функции(й). den является последовательным представлением полинома знаменателя.

Примеры

Преобразовать представление в пространстве состояний:

\[ \begin{align}\begin{aligned}\begin{split}\dot{\textbf{x}}(t) = \begin{bmatrix} -2 & -1 \\ 1 & 0 \end{bmatrix} \textbf{x}(t) + \begin{bmatrix} 1 \\ 0 \end{bmatrix} \textbf{u}(t) \\\end{split}\\\textbf{y}(t) = \begin{bmatrix} 1 & 2 \end{bmatrix} \textbf{x}(t) + \begin{bmatrix} 1 \end{bmatrix} \textbf{u}(t)\end{aligned}\end{align} \]

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

к передаточной функции:

\[H(s) = \frac{s^2 + 3s + 3}{s^2 + 2s + 1}\]

>>> from scipy.signal import ss2tf
>>> ss2tf(A, B, C, D)
(array([[1., 3., 3.]]), array([ 1.,  2.,  1.]))