python control での lsim の使い方

pid制御によるランダム信号の除去

python controlでpid制御のシミュレーションを行おうとしています。
系にステップ応答を入力した際に制御パラメータを色々と変え、過渡応答がどのようになるのかを確かめることはできました。

次に、入力としてランダムな信号を入れて、フィードバック制御により偏差をうまく減らせるか、を確かめたいのですが、どういうコードにすれば良いかが分かりません。

よろしくお願いします

発生している問題・エラーメッセージ

Parameter ``U``: Wrong shape (rows, columns): (881,). Expected: (300,) or (1, 300).

該当のソースコード

python

import numpy as np
from control.matlab import *
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import sympy as sp
from scipy import signal

#むだ時間
num_delay, den_delay=pade(0.001,3)
P_pade=tf(num_delay,den_delay)



#ボード線図、伝達関数のグラフの体裁を整える
def linestyle_generator():
    linestyle=['-', '--', '-.', ':']
    lineID=0
    while True:
        yield linestyle[lineID]
        lineID=(lineID+1) % len(linestyle)

def plot_set(fig_ax, *args):
    fig_ax.set_xlabel(args[0])
    fig_ax.set_ylabel(args[1])
    fig_ax.grid(ls=':')
    if len(args)==3:
        fig_ax.legend(loc=args[2])

def bodeplot_set(fig_ax,*args):
    fig_ax[0].grid(which="both",ls=':')
    fig_ax[0].set_ylabel('Gain [dB]')
    
    fig_ax[1].grid(which="both", ls=':')
    fig_ax[1].set_xlabel('$\omega$ [rad/s]')
    fig_ax[1].set_ylabel('Phase [deg]')
    
    if len(args)>0:
        fig_ax[1].legend(loc=args[0])
    if len(args)>1:
        fig_ax[0].legend(loc=args[1])


# 伝達関数の定義
omega_n=1259.56
zeta=0.704116
k=0.974673
L=0.0004


P3=tf([k*omega_n**2],[1,2*zeta*omega_n,omega_n**2])*P_pade


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#P制御（成功例）

kp=(0.6,0.8,1.2)
ref=1

LS=linestyle_generator()
fig, ax=plt.subplots()
for i in range(3):
    Kp=tf([0,kp[i]],[0,1])
    Gyr=feedback(1,P3*Kp)
    
    y,t=step(Gyr, np.arange(0,0.03,0.0001)) #ここを変えたい           
    
    pltargs={'ls' : next(LS), 'label' : '$k_p$='+str(kp[i])}
    ax.plot(t,y*ref, **pltargs)
    
ax.axhline(ref , color="k",linewidth=0.5)
plot_set(ax, 't', 'y','best')






#p制御（うまくいかない）

kp=(0.6,0.8,1.2)
ref=1

LS=linestyle_generator()
fig, ax=plt.subplots()
for i in range(3):
    Kp=tf([0,kp[i]],[0,1])
    Gyr=feedback(1,P3*Kp)
     
    y,t=lsim(Gyr,x_1,dt)#変更後
    
    pltargs={'ls' : next(LS), 'label' : '$k_p$='+str(kp[i])}
    ax.plot(t,y*ref, **pltargs)
    
ax.axhline(ref , color="k",linewidth=0.5)
plot_set(ax, 't', 'y','best')