Python Control Systems Libraryを用いて、Pythonによる制御設計の基本コードを記述しています。

Pythonで下記の様なグラフを作成しましょう

main.py

#!usr/bin/env python
# Chap4 main function

import Chapter.Chap4.TFmodel.functions as TFfunc

def main():
    TFfunc.TranceformModel_delay_T()
    
if __name__ == '__main__':
    main()

functions.py

from control.matlab import step, tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import Chapter.Chap4.Plot.plot as ppt

#　１次遅れ系のステップ応答（標準モデル）
def TranceformModel():
    T, K = 0.5, 1           # 時定数とゲインの設定
    P = tf([0, K], [T, 1])  # 1次遅れ系の伝達関数
    y, t = step(P, np.arange(0, 5, 0.01))  # ステップ応答(戻り値の順番に注意）
    ppt.showPlot(y, t)

#　１次遅れ系のステップ応答（時定数Tを変化させる）
def TranceformModel_delay_T():
    LS = ppt.linestyle_generator()
    fig, ax = plt.subplots()
    K = 1
    T = [1, 0.5, 0.1]
    for i in range(len(T)):
        y, t = step(tf([0, K], [T[i], 1]), np.arange(0, 5, 0.01))
        ax.plot(t, y, ls=next(LS), label=f'T={T[i]}')

    ppt.plot_set(ax, 't', 'y', 'best')
    plt.show()

plot.py

import matplotlib.pyplot as plt

# 表示する関数
def showPlot(yPlt, tPlot, *args):
    LS = linestyle_generator()
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(tPlot, yPlt, label=f'T=')
    plot_set(ax, 't', 'y', 'best')
    plt.show()

# グラフをプロットするときの線種を決めるジェネレーター
def linestyle_generator():
    linestyle = ['-', '--', '-.', ':']
    lineID = 0
    while True:
        yield linestyle[lineID]
        lineID = (lineID + 1) % len(linestyle)
        print(linestyle[lineID])

# グラフを整える関数
def plot_set(fig_ax, *args):
    fig_ax.set_xlabel(args[0])
    fig_ax.set_ylabel(args[1])
    fig_ax.grid(ls=':')
    if len(args) == 3:
        fig_ax.legend(loc=args[2])