今天，我第一次开始使用solve_ivp。我的问题如下：
我有来自加速度计和速度计的数据（代码中的变量a和v），它们对应于流体中物体的运动数据。运动的控制方程为：
总结一下，我想做的是：
1.使用Force wrt time获取数组（简单）
1.因为a是v的导数，我们现在有一个变量F，它取决于时间，我想解这个微分方程：
并将恢复的速度与原始测量的速度进行比较。
我的尝试：
我使用solve_ivp来完成这个任务，这是我的代码（我假设m=1，所以在计算中省略了它）：
def obtainF(self, v, a):
return(a + self.coef * v**2)
def eqMot(self, t, y, F, coef):
return(F[t] - coef*y*y)
def diffSolver(self, F):
t = linspace(0,len(F)-1,len(F))
y0 = [0.0]
p = [F, self.coef]
sol = solve_ivp(self.eqMot, [0, len(F)-1], y0, args = p, t_eval=t)
return(sol.y[0])(the代码几乎是自我解释的）。代码在DavidJ回答后更新（问题仍然存在）
原始的加速度和速度几乎都是正弦曲线，具有很小的低频偏移，它们甚至被预先低通滤波，以避免与求解器发生任何冲突。
问题：
原始速度和计算速度不匹配。不仅如此，当增加“系数”时，不匹配似乎减少了。
获得的“系数”= 0.2的图：
并且，这里，对于“coef”= 1.5：
我不明白问题的起因。任何帮助都是欢迎的！
2条答案
按热度按时间tquggr8v1#
所提出的系统是一阶的，我相信你正在试图解决以下问题。
看起来你也混合了面向对象和函数式编程风格。考虑哪一种更有意义，并一致地实现。
camsedfj2#
所以我设法解决了这个问题。正如@LutzLehmann在评论中所建议的，因为我从一个传感器获取速度测量值，从另一个传感器获取加速度数据，尽管乍一看后者似乎是前者的导数，但在逐个样本的分析中，结果表明速度和加速度的de（手动计算）导数之间存在显著差异。
我用一个互补滤波器混合两个数据源，然后对得到的速度矢量进行处理，然后对它进行微分，从而解决了这个问题。
谢谢你的帮助！