二阶RC等效电路参数辨识 python

对于二阶RC等效电路参数辨识，我们可以使用python进行实现。下面是一个基本的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 定义二阶RC等效电路模型函数
def rc_circuit(t, R, C):
    return np.exp(-t/(R*C))

# 生成模拟数据
t = np.linspace(0, 10, 100)
actual_R = 1.5
actual_C = 2.0
y_actual = rc_circuit(t, actual_R, actual_C)
y_noise = y_actual + np.random.normal(0, 0.1, size=100)

# 使用curve_fit进行参数辨识
initial_guess = [1.0, 1.0]   # 初始猜测值
estimated_params, _ = curve_fit(rc_circuit, t, y_noise, p0=initial_guess)

# 输出结果
print("Actual R: {:.2f}, Estimated R: {:.2f}".format(actual_R, estimated_params[0]))
print("Actual C: {:.2f}, Estimated C: {:.2f}".format(actual_C, estimated_params[1]))

在上述代码中，首先定义了一个二阶RC等效电路模型函数 `rc_circuit`，其中 t 是时间变量，R 和 C 是待辨识的电路参数。然后使用 `curve_fit` 函数进行参数辨识，其中 p0 参数是初始猜测值。最后打印出实际参数和估计参数的值。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。