python 非線形微分方程式の数値解析

Question

前提・実現したいこと

python，scipyのodeint使って非線形微分方程式の数値解析をしようと考えています．

発生している問題・エラーメッセージ

非線形部分（プログラム中vector_solove関数内のnextx2の右辺側- μ(x2)gnp.sign(x2)）を入れると下記の警告が出ます．

PS C:\Users\N\Desktop\○○\□> python sample-erro-odeint.py
C:\Users\N\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\scipy\integrate\odepack.py:247: ODEintWarning: Excess work done on this call (perhaps wrong Dfun type). Run with full_output = 1 to get quantitative information. 
  warnings.warn(warning_msg, ODEintWarning)

該当のソースコード

import matplotlib
#matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
from scipy.integrate import solve_ivp
import numpy as np
import pylab
from openpyxl import Workbook

ms = 0.26
mc = 0.85
k = 177
g = 9.8

m = mc + (1/3)*ms

def μ(x2):
    if x2==0:
        return 0.24
    else:
        return 0.11

def d(t):

    if t < 20:
        return 0
    elif t >= 20:
        return 5*np.sin(3.14*t)

def vector_solove(state,t):

    x1, x2, x3 = state
    
    nextx3 = x1 - 0.02*np.sin(t)
    nextx1 = x2
    nextx2 = -(k/m)*x1 - (k/m)*((7*(x1-0.02*np.sin(t)))+(0.1*(x2-0.02*np.cos(t))) + 30*x3) + d(t) - μ(x2)*g*np.sign(x2)
  
    return nextx1, nextx2, nextx3
    
x1_f = 0
x2_f = 0
x3_f = 0
#t_span = [0, 40]
t = np.arange(0.0, 40.0, 0.01)
v = odeint(vector_solove, [x1_f, x2_f,x3_f], t)
x1_vec = v[:,0]
x2_vec = v[:,1]

#以下,グラフ表示部分
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10,6))


ax[0].set_xlabel('Time[s]')
ax[0].set_ylabel('Position[m]')
ax[0].grid()
ax[0].set_ylim(-0.03, 0.08)
ax[0].set_xlim(0.0, 40.0)
ax[0].plot(t, x1_vec, ls = '-', label = 'PID Controler')
ax[0].legend()

ax[1].set_xlabel('Time[s]')
ax[1].set_ylabel('Velocity[m/s]')
ax[1].grid()
ax[1].set_ylim(-0.1, 0.2)
ax[1].set_xlim(0.0, 40.0)
ax[1].plot(t, x2_vec, ls = '-', label = 'PID Controler')
ax[1].legend()
plt.show()

試したこと

警告の中身に（perhaps wrong Dfun type）と出ているので，odeintの公式のホームページ？で調べたら下記のものが出てきましたが，意味が分かりませんでした．

Dfun:callable(y, t, …) or callable(t, y, …)
Gradient (Jacobian) of func. If the signature is callable(t, y, ...), then the argument tfirst must be set True.

また警告内容でRun with full_output = 1 to get quantitative information. とあるので同様に調べてみると，

full_output:bool, optional
True if to return a dictionary of optional outputs as the second output

と書いてありましたがわかりませんでした

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

特にscipyのodeintにこだわっているわけではないので，odeやsolve_ivpのほうが使いやすいのであればそちらの方を教えてください．