古典制御

制御工学

【制御】安定多項式の定義

システムを示す次の伝達関数があるとする。 \begin{align}G(s)=\frac{N(s)}{D(s)}=\frac{b_{m} s^{m} + \cdots + b_{1} s + b_{0} }{s^{n} + ...
MATLAB/simulink

【制御】MATLABで離散時関系のH∞ノルムを求める

MATLABならば連続時間のときと同じ。 以下コード s=tf('s'); sys=c2d(1/(s^2+s+1),1); norm(sys,Inf)
MATLAB/simulink

【制御】MATLABでH∞ノルムを計算する

線形時不変なシステム \begin{align}H(s)=\frac{1}{s^2+s+1}\end{align} のH∞ノルムを求める。すでに用意されている関数を使えばすぐに実装できる。 以下コード s=...
制御工学

二次遅れシステムの基本形

二次遅れ要素の例として、ばね-質量-ダンパ系の運動方程式は、 \begin{align}f(t)= m \frac{d^2x(t)}{dt^2} + c \frac{dx(t)}{dt} + k x(t)\end{align...
制御工学

一次遅れシステムの基本形

入力信号\(x(t)\)と出力信号\(y(t)\)の間に次の一階微分方程式が成り立つものを一次遅れ要素もしくは一次要素という。 次のような微分方程式を持つシステムは一次遅れ系である。 \begin{align}\tau...
制御工学

伝達関数の定義

次のようなシステムを示す\(n\)階斉次微分方程式 \begin{align}\dfrac{d^n}{dt^n} y(t) &+ a_{n-1} \dfrac{d^{n-1}}{dt^{n-1}}y(t) + \cd...
python

Pythonで指定した極、零点、ゲインを実現する伝達関数を求める

これの続き。zpk2tfを使うと指定した極、零点、ゲインを持つ伝達関数を簡単に設計できるようになる。極、零点、ゲインは次のように指定する。 zero = np.array([]) pole = np.array() G = tf(*...
python

Pythonで古典制御と現代制御の双方の視点からばねマスダンパ系を解析する

これの続き。Pythonで同じ解析をした。 from control.matlab import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt N = ...
python

Pythonでナイキスト線図を書く

これの続き。Pythonでナイキスト線図を書いてみた。 from control.matlab import * import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt N=...
制御工学

指定した極を実現する伝達関数を求める

二次遅れ系 \begin{align}P(s)=\frac{\omega_{n}^2 }{s^2 + 2 \zeta \omega_{n} s + \omega_{n}^2}\end{align} に極が与えられた...
python

Pythonでボード線図を書く

Pythonでボード線図を書くにはbode関数を使えばいい。 from control.matlab import * from matplotlib import pyplot as plt s = tf('s') num= d...
python

Pythonでシステムの極を調べる

Pythonでシステムの極を調べるには syspole = pole(sys) を実行すればいい。以下コード from control.matlab import * s = tf('s') zeta = 1 ome...
制御工学

二次遅れ系の極の導出

二次遅れ系 \begin{align}P(s)=\frac{\omega_{n}^2 }{s^2 + 2 \zeta \omega_{n} s + \omega_{n}^2}\end{align} の極を導出する。...
python

PythonでPID制御をシミュレーションする

Pythonでフィードバック結合のシミュレーションをする。 \begin{align}P(s)=\frac{\omega_{n}^2 }{s^2 + 2 \zeta \omega_{n} s + \omega_{n}^2}...
python

Pythonでフィードバック結合をシミュレーションする

Pythonでフィードバック結合のシミュレーションをする。 \begin{align}P(s)=\frac{\omega_{n}^2 }{s^2 + 2 \zeta \omega_{n} s + \omega_{n}^2}...
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