控制系统灵敏度测量源码

控制系统灵敏度通常是指控制器对输入信号变化的响应能力，它反映了系统的动态性能。在编写控制系统的源码时，计算灵敏度一般涉及到数学模型，如传递函数或状态空间模型。以下是简单描述如何在一些常见控制库中测量灵敏度的过程：

1. **PID控制器**（Proportional-Integral-Derivative）：在Python的`scipy.signal`库中，可以使用`place`函数设计控制器，然后通过`step_response`获取单位阶跃响应，最后计算输出变化率作为灵敏度。

from scipy.signal import TransferFunction, step_response

# 设计PID控制器
tf = TransferFunction([Kp, Ki, Kd], [1, T_i, T_d])
# 计算步响应
response, time = step_response(tf)
# 灵敏度计算为最后一步响应的变化率
sensitivity = response[-1] / (time[-1] - time[-2])

其中`Kp`, `Ki`, `Kd`是比例、积分和微分系数，`T_i`和`T_d`分别是积分时间和微分时间。

2. **线性系统**：对于更复杂的线性系统，可能需要使用Matlab的`ss`函数创建StateSpace对象，并使用`margin`函数计算开环增益和相角裕度，这间接给出了灵敏度信息。

% 创建状态空间模型
sys = ss(A,B,C,D);
% 计算开环增益和相角裕度
[KG,PHI,GM] = margin(sys);
sensitivity = KG;

请注意，在实际应用中，灵敏度测量的具体源码会根据使用的控制算法库（例如Simulink、Matlab Control System Toolbox等）以及所处理的特定控制系统类型而有所不同。