python设计状态观测器的问题

Question

num=[3.08];
den=[1080,1620,72,1];

[A,B,C,D]=tf2ss(num,den);

A=[-1/30 1/30 0;0 -1/30 1/30;0 0 -1/12];
B=[0 0 1.1*2.8/12]';
C=[1 0 0];
D=0;

N=[-3 -3 -8];
L=acker(A',C',N)';
est=estim(G,L)
step(est)
tf(est)

在matlab中给定了传递函数，可以通过上述的代码生成状态观测器，并画出阶跃响应图像，输出了观测状态的传递函数

sys = ctrl.tf([3.08], [10800, 1620, 72,1])
sys_ss = control.ss(sys) 
N=np.array([-3,-3,-8]);

上面已经给出了传递函数sys和要配置的状态观测器的极点N，我想通过python（不能用其他语言），实现给定一个传递函数，生成系统状态估计器并画出阶跃响应图像，输出观测状态的传递函数，应该怎么做？求详细可行的过程

Answer 1

可以使用python的控制系统库Control来实现状态观测器的设计。首先，需要将给定的传递函数转换为状态空间形式，可以通过Control的tf2ss函数来实现。然后，通过LQR算法，你可以用acker函数来配置状态观测器的极点，然后再用estim函数生成状态观测器。最后，你可以通过step函数画出阶跃响应图像，通过tf函数计算观测状态的传递函数。

下面是一份参考代码：

import control
import numpy as np

# 将给定的传递函数转换为状态空间形式
num = [3.08]
den = [1080, 1620, 72, 1]
sys = control.tf(num, den)
sys_ss = control.ss(sys)

# 设置状态观测器的极点
N = np.array([-3, -3, -8])
L = control.acker(sys_ss.A.T, sys_ss.C.T, N).T

# 生成状态观测器并画出阶跃响应图像
est = control.estim(sys, L)
control.step(est)

# 计算观测状态的传递函数
control.tf(est)