Python实现控制系统时域与频域分析

Owen

发布时间：2026-10-13 | 1人浏览过

原创

本文介绍如何在Python环境中使用python-control库进行自动控制理论中的时域和频域分析。通过安装必要的科学计算包，如numpy、scipy和matplotlib，用户可以绘制阶跃响应、脉冲响应、任意输入信号输出、波特图和奈奎斯特图等，实现对系统特性的全面分析。

Python控制系统分析环境搭建

在无需使用MATLAB的情况下，可以利用Python完成自动控制理论中的系统时域与频域分析。首先需安装python-control库，在Windows的命令提示符(cmd)或Linux终端中执行pip install control命令即可。若系统中同时安装了Python 2.7和Python 3.x（如3.4、3.5或3.6版本），执行pip命令时需指定版本号，例如使用pip2 install control或pip3.4 install control。此外，还需安装常用的科学计算包，包括numpy、scipy、sympy、matplotlib和pandas等。

示例代码与文档参考

以下代码为个人练习示例，旨在记录与分享。由于该库的函数语法与MATLAB相似，此处未添加过多注释。如需了解更多细节，可访问python-control官网查阅相关文档。


#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 16 17:48:02 2016

@author: kindy
"""

from control import *
from scipy import signal as sgl
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

T=np.mgrid[0:8:0.02]
U1=T
U2=T**2


sys1 = tf([1],[0.5,1]) # 
sys2 = tf([2],[1,2,4]) # 

# Step Response
def step_resp():
 sout1,stime1 = step(sys1)
 sout2,stime2 = step(sys2)
 plt.plot(stime1,sout1,'b',linewidth=0.5)
 plt.plot(stime2,sout2,'b',linewidth=0.5)
 plt.xlabel("Time")
 plt.ylabel("Amplitude")
 plt.title("Step Resopnse",fontsize=12)
 #plt.legend()
 plt.show()

# Impulse Response
def impulse_resp():

 iout1,itime1 = impulse(sys1)
 iout2,itime2 = impulse(sys2)
 plt.plot(itime1,iout1,'m',linewidth=0.8)
 plt.plot(itime2,iout2,'r',linewidth=0.8)
 plt.show()

#impulse_resp()

# 任意输入信号的输出，lsim
def lsim_plot():
 yout1,Time1, xout1 = lsim(sys1, U1, T)
 yout2,Time2, xout2 = lsim(sys2, U1, T)
 plt.plot(Time1, yout1, 'b', linewidth=0.7)
 plt.plot(Time2, yout2, 'b', linewidth=0.7)
 plt.show()

#lsim_plot()

# 波特图
def bode_plot():
 bode(sys1)
 bode(sys2)

#bode_plot()

# Nyquist图
def nyquist_plot():
 nyquist(sys1)
 nyquist(sys2)

#nyquist_plot() 


# 根轨迹
def root_locus():
 rlocus(sys1)
 rlocus(sys2)

root_locus()