Moin,
kennt sich jemand mit scipy aus? Möchte gern einen geschlossenen
Regelkreis simulieren. Dies gelingt mir auch, aber ich lasse für jeden
Zeitschritt das komplette System bei 0 neu simulieren. Also lsim mit den
kompletten Vektoren neu berechnen.
Ich könnte jetzt etwas mehr Geschwindigkeit gebrauchen und wollte
schauen, dass ich die DGL auch schrittweise lösen kann.
Bei lsim kann ich die Startbedingung der internen State-Vektoren
übergeben (X0) jedoch weicht das System in einem Test stark ab.
Hier mal das minimal Beispiel von lsim; als zweiten Weg versucht in
einer Schleife zu berechnen.
Kann mir jemand sagen wo mein Denkfehler liegt? Oder sollte ich noch
weiter "unten" ansetzen und einfach selbst RK4 Integrator aufrufen?! Hat
evtl. jemand ein Beispiel?
Moin,
da hat man mich wohl falsch verstanden... die Totzeit ist auch kein
Problem, es geht um die Einzelschritte in der Loop...
Meine Überschrift ist hierzu recht verwirrend. Eigentlich steht da nur,
was schon geht... was ich nun brauche ist mehr Speed...
Habe jedoch noch einen Hinweis gefunden:
https://www.youtube.com/watch?v=6ivdfKfGp4k
Mit python-control habe ich es nun hinbekommen:
tout, ya, x0 = control.forced_response(state_space, [t_i-dt, t_i], [u[i], u[i]], X0=x0)
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x0 = np.squeeze(x0[:,-1])
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yges.append(np.squeeze(ya[:-1]))
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plt.plot(t, y)
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plt.plot(t, yges)
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plt.show()
Interessant ist, dass control.forced_response initial mit einer
negativen Zeit aufgerufen wird, was lsim nicht erlaubt. Das Ergebnis ist
aber exakt gleich...
Vielleicht hangel ich mich hier weiter...