scipy.signal.

ss2tf#

scipy.signal.ss2tf(A, B, C, D, input=0)[Quelle]#

Zustandsraum zu Übertragungsfunktion.

A, B, C, D definieren ein lineares Zustandsraum-System mit p Eingängen, q Ausgängen und n Zustandsvariablen.

Parameter:

Aarray_like: Zustands- (oder System-) Matrix der Form (n, n)
Barray_like: Eingangsmatrix der Form (n, p)
Carray_like: Ausgangsmatrix der Form (q, n)
Darray_like: Durchlauf- (oder Feedforward-) Matrix der Form (q, p)
inputint, optional: Bei Systemen mit mehreren Eingängen der Index des zu verwendenden Eingangs.

Rückgabe:

num2-D ndarray: Zähler(n) der resultierenden Übertragungsfunktion(en). num hat eine Zeile für jeden Ausgang des Systems. Jede Zeile ist eine Sequenzdarstellung des Zählerpolynoms.
den1-D ndarray: Nenner der resultierenden Übertragungsfunktion(en). den ist eine Sequenzdarstellung des Nennerpolynoms.

Beispiele

Konvertieren Sie die Zustandsraumdarstellung

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

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

in die Übertragungsfunktion

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

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