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入力がトルクで出力が位置である統合プロセスで周波数分析を行う必要があります。入力が正弦波の場合、出力は次のようになります。

振幅比と位相を抽出するために使用するコードは次のようになります。

完全にまっすぐな正弦波信号で実行すると、完全に機能します。しかし、上記のように歪みを加えるとすぐに、位相と振幅の両方の値が正しくありません。どういうわけか信号を「平坦化」する必要があると思います。しかし、そこから正しい振幅を抽出する方法がわかりません。振幅とは何ですか？出力では、ある「プラトー」から次の「プラトー」までの測定値は〜45であると言います。これは、物事が移動する距離だからです。それは〜22.5の比率になります。ただし、計算結果は 196 です。

もしかして私の考えが間違っているのでしょうか？最終的には、実験データを使用して、トルク入力から位置出力への伝達関数を導出したいと考えています。おそらく誰かが代わりにそれを行う方法を示すことができますか?

私ができることは、振幅比と位相を記録してからボード線図を作成し、そこから伝達関数を簡単に抽出することだと考えていました。これまでのところ、さまざまな入力周波数でテストを実行してボード線図を取得することはできませんでした。

私はロボットを作っています (動力付き車輪 2 つとボールベアリング 1 つ)。問題は、まっすぐに走らせることができないように見えることです。私は文字通りそれが不可能だと思います、私は何週間も試みてきました.

現在、（両方のモーターの）回転またはジャイロの読み取り値に依存できます（2つのタイヤの近くに2つのジャイロもあります）

これらを融合して、どのモーターをスピードアップする必要があるかをより正確に判断する方法はありますか?

私のモーターは 0 ～ 900 の値を受け入れます (ただし、速度は固定ではなく、私が決定する必要があります)。また、アルゴリズムが存在する場合、モーターを逆回転させる場合に交換する必要があるものの方向がいくつか欲しいです。

Python で ARX モデルを識別するクラスを実装しました。次のステップは、LQR に基づく最適な PID パラメーターの計算です。どうやら連続時間モデルが必要であり、次の可能性があります。

• 離散時間モデルを連続時間モデルに変換し、
• 連続時間モデルを特定し、
• LQR アプローチを適応させて、最適な PID パラメーターを離散時間領域に決定します。

Matlab では、最初の 2 つのアプローチは簡単に実行できますが、Python ではそれらが必要です。Matlab がどのように実装されd2c、参照されているかを知っている人はいますか?