При моделировании систем управления иногда возникает ситуация, когда точная математическая модель объекта неизвестна. Законы его поведения либо слишком сложны, либо вовсе не определены. Но сам объект управления доступен, например в виде стенда. Тогда можно снять с объекта управления экспериментальные данные: измеренные входные и выходные сигналы системы. В таких случаях используется идентификация систем – построение математической модели динамического объекта на основе экспериментальных данных.

Продолжаем цикл статей о движении двигателестроительных компаний по пути импортозамещения зарубежного ПО. Сегодня снова расскажем о применении среды математического моделирования Engee в процессах разработки систем управления газотурбинными двигателями.

Если мы говорим, что само по себе двигателестроение - это наукоёмкая отрасль, и работают в ней буквально десяток компаний в мире, то разработка электронных блоков управления этими двигателями - ещё более узкая отрасль промышленности. В России этим занимаются только пара-тройка компаний и одна из них - пермская ОДК-СТАР из контура Объединённой Двигателестроительной Корпорации. Проектирование систем управления двигателями - их непосредственная специализация, а номенклатура продукции включает системы автоматического управления не только авиационными двигателями, но также и ракетными, морскими двигателям и промышленными турбинами.

Сегодня наконец-то у нас появилась возможность рассказать  об одном из самых интересных и сложных технических проектов Engee - модернизации системы управления испытаниями автоматики для «Транснефть - Автоматизация и метрология». Совместный проект подтолкнул разработчиков Engee к ускорению реализации поддержки Modbus TCP в пакете Engee.Интеграции. С коллегами мы примерили несколько вариантов решения - и с использованием генерации кода, и со стендом реального времени, и с пакетом Engee.Интеграции и командным редактированием моделей. А началось всё с существенной боли...

Несколько лет назад, когда мы только начинали внедрять Engee — среду для математического моделирования, техрасчётов и генерации встраиваемого кода — одним из первых крупных промышленных запросов стал интерес со стороны АО «ПО «УОМЗ». Коллеги представили техническое задание и предложили проверить, насколько Engee действительно готова для разработки алгоритмов обработки данных от датчиков и последующей интеграции в микроконтроллеры.

В этом материале я подробнее разберу, как проходил проект, какие задачи стояли, какие подходы к интеграции кода мы использовали и к каким результатам пришли. Фактически речь идёт не просто о демонстрации генерации кода, а о полноценной проверке возможности использовать Engee как замену MATLAB/Simulink в существующих инженерных процессах УОМЗ.

Рассказываем о проекте с корпорацией «Комета» — полный цикл от графической модели до работающего «железа» на FPGA.

В рамках проекта проведено сопоставление российского инженерного ПО Engee и иностранного аналога MATLAB/Simulink для решения задач цифровой обработки сигналов и моделирования гидропривода электропогрузчика ЭП2020. Испытания подтвердили практическую зрелость Engee и её готовность к использованию в инженерных подразделениях ПАО «МЗИК».

Уважаемые коллеги, руководители государственных компаний, министерств и ведомств, курирующих национальные проекты и ОПК!

Объем государственных инвестиций в НИОКР в рамках национальных проектов и оборонного заказа на ближайшие годы оценивается в 2–5 триллионов рублей ежегодно. Это масштабные ресурсы, направленные на технологический прорыв и укрепление суверенитета страны, которые обладают высоким мультипликативным эффектом на все отрасли экономики. Однако ключевой вопрос, который мы должны задать себе: какая часть этих средств будет потрачена эффективно, а какая — на совершение и исправление ошибок, задержки по срокам и неоптимальные инженерные решения?

Данные ряда международных исследований начиная с 2010 года показывают, что в привычном течении процессов разработки в среднем 37% бюджета НИОКР тратится не результативно — на устранение ошибок, выявляемых на поздних стадиях работ, что приводит к значительным скрытым повторным трудозатратам,  дорогостоящим переделкам аппаратуры и затягивает циклы испытаний-доработок. В масштабах российского госбюджета это от половины до полутора триллионов рублей ежегодных потерь на ошибки, для исключения которых уже есть зарекомендовавшая себя методология.

Решением этой проблемы является системное моделирование — целенаправленная политика обязательного применения «исполняемых системных моделей» на всех этапах жизненного цикла техники: от проверки концепций до формирования технических заданий и планов проектов, и далее в этапах проектирования, испытаний и сопровождения.

Современное инженерное образование требует практической подготовки студентов к работе с реальными техническими системами и технологии моделирования позволяют сделать образовательный процесс заметно эффективнее.

В этой статье на двух примерах покажем, как российские вузы используют отечественные решения для моделирования комплексных технических систем в образовательном процессе.

В русскоязычной части интернета отсутствуют исчерпывающие статьи про формат COMTRADE. Автором данной статьи предпринята попытка структурировать разрозненную информацию про данный формат и собрать её воедино. В данной статье представлена история развития формата COMTRADE, показано содержание актуальной версии стандарта, а также приведён пример использования данных файлов для тестирования релейной защиты с помощью среды вычислений и моделирования Engee. Данный материал может быть полезен как студентам, только начинающим изучать работу со стандартом COMTRADE, так и опытным инженерам для освежения знаний.

Эта статья — подробный разбор того, как мы смоделировали современный стандарт профессиональной цифровой радиосвязи Digital Mobile Radio (DMR) на отечественной инженерной платформе Engee.

Digital Mobile Radio (DMR) — это не просто «цифровая рация». Это международный открытый стандарт, который за счёт использования двухслотового TDMA позволяет удвоить ёмкость канала по сравнению с аналоговыми системами, сохраняя ту же полосу частот (12.5 кГц). DMR поддерживает не только голос, но и передачу данных, текстовых сообщений, GPS и обеспечивает надёжную, энергоэффективную связь для промышленности, служб быстрого реагирования и бизнеса.

Если вы хотите заглянуть «под капот» цифровой радиосвязи и понять, как отечественный инструмент позволяет решать сложные задачи верификации протоколов, добро пожаловать!

Привет, Хабр!

Сегодня говорим про мониторинг жизненно важных показателей (ЖВП) человека. ЖВП — это метрики, по которым можно понять, всё ли в порядке с нашим организмом: температура тела, давление, дыхание, ну и наш сегодняшний герой — пульс.

Когда речь заходит о мониторинге сердечной активности, первое, что приходит в голову — это ЭКГ. Электрокардиография уже давно считается золотым стандартом в медицине. Однако при всех её достоинствах у ЭКГ хватает минусов: запись короткая, провода и датчики сковывают движения, есть риск раздражения и даже заражения при повреждении кожи, да и ощущения от процедуры так себе — в целом комфорт сомнительный.

Точные данные об уровне топлива — ключевой фактор, влияющий на безопасность, планирование маршрутов и эффективность эксплуатации автомобиля. При движении транспортного средства измерение становится особенно сложным: уровень топлива постоянно изменяется из-за крена, наклона дороги, ускорений и торможений. Для получения достоверных данных в этих условиях в современных автомобилях применяются сложные алгоритмы обработки сигналов от нескольких датчиков, установленных в топливном баке.

В рамках совместного проекта ЦИТМ «Экспонента» и ФГУП НАМИ была проведена проверка корректности математических моделей алгоритмов определения уровня топлива, реализованных в среде Engee.

Разработку и перенос модели из Simulink в Engee выполнили совместно с командой «Экспоненты», а специалисты НАМИ обеспечили независимую верификацию и анализ результатов.

Кажется, никому из читателей Хабра не нужно объяснять, насколько сложным процессом является разработка авиационной техники и комплектующих. Мы часто читаем об этом. Понятно что, длительность процессов разработки, высокие требования к безопасности, строгие формальные процедуры, сложность конструкции и многодисциплинарность научных подходов – вот причины, по которым средний цикл разработки воздушных судов (ВС) составляет 5-10 лет и не всегда заканчивается успешно.

Привет, Хабр! В предыдущей части мы рассматривали базовые методы цифровой обработки изображений для задачи сегментации спутникового снимка.

В этой статье рассмотрим ещё парочку методов решения этой задачи, всё ещё «классических», то есть без применения машинного обучения или нейросетей. Помогут нам во всём разобраться, как и в прошлый раз, язык программирования Julia и среда технических расчётов Engee!

Многие из тех, кто подходил к нашему стенду на ЦИПРе в этом году, пытались угадать – «О, это Microsoft Flight Simulator?» или – «Вы что, игры разрабатываете?». Возможно, порой стоило согласиться – для непосвящённых наши демонстрации визуально больше похожи на игры. Но представьте себе игру, которая учитывает каждый параметр движения самолёта – от трения элеронов о воздух до запаздываний при передаче данных в системе управления. Игру, которая работает в режиме жёсткого реального времени и по мультиплексному каналу информационного обмена (МКИО) взаимодействует с бортовым оборудованием. Это уже не просто описание физики полёта, система управления или игра для PC. Это всё и сразу! Как так получается, мы с вами разберём по порядку:

Привет, Хабр!

При разработке технических систем часто приходится описывать управляющую логику, зависящую от множества факторов: времени, событий, текущего состояния устройства и действий пользователя. Например, кофемашина может переключаться между режимами ожидания, приготовления напитка и очистки, а квадрокоптер – переходить в режим посадки при низком уровне заряда или в аварийный при неисправности.

Со временем логика системы начинает разрастаться: появляются дополнительные режимы работы, усложняются условия переходов между ними, возникает необходимость корректно реагировать на ошибки. В какой-то момент код превращается в клубок из вложенных if-else, флагов, и переменных, описывающих состояние системы, что не только затрудняет её поддержку и расширение, но и снижает надёжность.

Одним из решений этой проблемы может стать подход на основе конечных автоматов. В этой статье я покажу, как можно разработать управляющую логику фитнес-браслета с использованием удобного инструмента визуального проектирования и при этом не дать ей выйти из-под контроля.

Что такое цифровая обработка изображений? Зачем нам вообще знать про алгоритмы обработки, когда есть фотошоп и фильтры в телефоне? Или всё можно отдать нейросети и получить крутой результат? И при чём тут Julia, наконец? Будем разбираться!

Мы запускаем серию статей про обработку изображений с использованием языка Julia и вычислительной среды Engee. Задача – ответить на часто встречающиеся вопросы вроде актуальности этого направления компьютерной науки, задач, решаемых методами обработки изображений, применения и реализации стандартных и «умных» алгоритмов. 

В первой части ознакомимся с основами на примере сегментации спутникового снимка.

Статья-шпаргалка о типах данных в Julia: от примитивных, до параметрических абстрактных. Рассказывается, почему range умеет работать как массив, почему Vector{Int64} не является подтипом Vector{Real}, но является подтипом Vector{<:Real}, чем отличается неизменяемая структура от изменяемой структуры с неизменяемыми полями

Как загрузить GPU инженерными вычислениями? Давайте я расскажу, как с помощью Julia наконец смог втащить высокопроизводительные вычисления в свою немудрёную инженерную работу. Это был долгий путь, но мне кажется, что Julia стала моим лучшим другом в мире GPU/HPC.

В 2024 году в продаже появился первый российский микроконтроллер с RISC-V архитектурой – МИК32 Амур (К1948ВК018). Наша команда не могла пройти мимо такой новинки, учитывая интерес профессиональной общественности к RISC-V. Мы поучаствовали и в программе раннего доступа к RISC-V на отладочной плате MIK32 Nuke, и в техническом тренинге от АО «Микрон», чтобы в контакте с производителем наладить программирование контроллера кодом, сгенерированным из среды модельно-ориентированного проектирования Engee.

Меня зовут Алексей Евсеев, я инженер Экспоненты, и я хочу поделиться с вами опытом разработки моделей в Engee для МИК32, показать наш типовой workflow, а также осветить некоторые фишки и особенности работы с генератором кода Engee. Надеюсь, материал будет интересен и разработчикам встраиваемого ПО, и специалистам в моделировании.