如何在python bode绘图中绘制边距？

我想用python控制系统库绘制一个系统的bode图。这相当容易。问题在于利润率的分布。绘制相位裕度没有问题。但是，我如何计算利润率呢

到目前为止，这是我代码的一部分：

作为cn的导入控制
%matplotlib笔记本
将matplotlib.pyplot作为plt导入
Ks=2
T1=5
T2=0.3
T3=0.1
Gs=cn.tf（Ks[T1*T2*T3，T1*T2+T1*T3+T2*T3，T1+T2+T3，1]）
Vr=1
Tn=1
plt.close（）
R=cn.tf（[Vr*Tn，Vr]，[1,0]）
L=Gs*R
总经理、项目经理、工作组、可湿性粉剂=净利润（L）
_，uu，u=cn.bode（L，dB=True）
plt.axvline（x=wp，color='r'）

这不是最优雅的解决方案，但它对我很有用

###Import modules
import numpy as np
import control as ctl
import matplotlib.pyplot as plt

##Functions
def plot_margins(sys):
    mag,phase,omega = ctl.bode(sys,dB=True,Plot=False)
    magdB = 20*np.log10(mag)
    phase_deg = phase*180.0/np.pi
    Gm,Pm,Wcg,Wcp = ctl.margin(sys)
    GmdB = 20*np.log10(Gm)
    ##Plot Gain and Phase
    f,(ax1,ax2) = plt.subplots(2,1)
    ax1.semilogx(omega,magdB)
    ax1.grid(which="both")
    ax1.set_xlabel('Frequency (rad/s)')
    ax1.set_ylabel('Magnitude (dB)')
    ax2.semilogx(omega,phase_deg)
    ax2.grid(which="both")
    ax2.set_xlabel('Frequency (rad/s)')
    ax2.set_ylabel('Phase (deg)')
    ax1.set_title('Gm = '+str(np.round(GmdB,2))+' dB (at '+str(np.round(Wcg,2))+' rad/s), Pm = '+str(np.round(Pm,2))+' deg (at '+str(np.round(Wcp,2))+' rad/s)')
    ###Plot the zero dB line
    ax1.plot(omega,0*omega,'k--',lineWidth=2)
    ###Plot the -180 deg lin
    ax2.plot(omega,-180+0*omega,'k--',lineWidth=2)
    ##Plot the vertical line from -180 to 0 at Wcg
    ax2.plot([Wcg,Wcg],[-180,0],'r--',lineWidth=2)
    ##Plot the vertical line from -180+Pm to 0 at Wcp
    ax2.plot([Wcp,Wcp],[-180+Pm,0],'g--',lineWidth=2)
    ##Plot the vertical line from min(magdB) to 0-GmdB at Wcg
    ax1.plot([Wcg,Wcg],[np.min(magdB),0-GmdB],'r--',lineWidth=2)
    ##Plot the vertical line from min(magdB) to 0db at Wcp
    ax1.plot([Wcp,Wcp],[np.min(magdB),0],'g--',lineWidth=2)
    return Gm,Pm,Wcg,Wcp

#%%%Actuator Dynamics
G = ctl.tf([1],[1,2,1,0])
Gm,Pm,Wcg,Wcp=plot_margins(G)
plt.show()

---

从

control

的0.8版开始，该函数（别名为

bode

）具有打印边距的选项

导入控制
sys=control.tf（[1]，[1,1]）#传递函数示例
控件。bode_图（sys，边距=真）
#或
control.bode（sys，margins=True）

然而，这种方法并不总是像我所希望的那样，特别是对于多个传递函数。如果你想要更多的控制（双关语），你可以做一些类似于@monte-carlo答案的事情，但是直接在

bode_plot

/

bode

命令生成的绘图上绘制边距

导入控制
将matplotlib作为plt导入
sys=control.tf（[1]，[1,1]）#传递函数示例
control.bode（sys，dB=True）
gm、pm、wg、wp=控制裕度（系统）
fig=plt.gcf（）#获取当前图形的句柄（bode图）
mag_轴，相位_轴=图轴#获取幅值和相位子批次
磁轴图（[wg，wg]，[0，对照.mag2db（gm）]）
相位轴图（[wp，wp]，-180，pm]）