Python-Control库中singular_values_plot函数的多系统同色问题解析

问题背景

在Python-Control库（一个用于控制系统分析与设计的Python工具包）中，singular_values_plot函数被设计用于绘制系统的奇异值曲线。根据官方文档说明，当同时绘制多个系统时，每个系统应当以不同颜色显示以便区分。然而在实际使用中发现，即使传入多个系统对象，所有曲线仍会显示为相同的蓝色。

技术细节分析

该问题涉及控制系统可视化中的多系统对比场景。奇异值曲线是频域分析中的重要工具，能够反映系统在不同频率下的增益特性。当需要比较多个控制系统的性能时，不同颜色的曲线能显著提高可视化效果的可读性。

问题根源

经过开发者确认，此问题属于已知缺陷，已在代码库的1138号提交中修复。根本原因在于绘图函数未正确处理多系统情况下的颜色循环机制，导致所有曲线都使用了默认的蓝色。

临时解决方案

在等待新版本发布期间，用户可以采用以下替代方案：

1. 分多次调用singular_values_plot函数，每次仅传入单个系统
2. 手动指定颜色参数，例如：

   singular_values_plot(sys1, color='r')
   singular_values_plot(sys2, color='g')
   

最佳实践建议

1. 对于关键任务系统，建议锁定Python-Control的特定版本
2. 进行多系统比较时，始终检查曲线颜色是否有效区分
3. 考虑添加图例说明，增强可视化效果的可读性

版本兼容性说明

该问题出现在0.10.1版本，用户可关注项目更新以获取修复后的版本。建议升级到包含修复的后续版本以获得完整功能体验。

扩展知识

奇异值分析在控制系统中具有重要作用：

• 反映系统的鲁棒性特性
• 可用于评估多变量系统的增益变化
• 是H∞控制设计的基础工具 正确的可视化实现对于控制工程师分析系统性能至关重要。