Сложная электроника становится все более распространенной, проникая даже в те области, где раньше господствовала грубая механика, что предъявляет повышенные требования к ее надежности и устойчивости к внешним воздействиям. Одним из эффективных способов защиты самого главного — печатных плат, от негативных факторов окружающей среды является использование конформных покрытий.
Автомойка самообслуживания — на первый взгляд, простая штука: клиент приехал, вставил купюру (приложил карту), выбрал режим, включился насос — и пошло дело. Но если заглянуть в техпомещение и посмотреть на работу этой системы глазами инженера, становится понятно: это уже не бытовая техника, а компактный промышленный объект.
Каждый пост автомойки — это работа целого набора исполнительных механизмов, датчиков, насосов и клапанов. Сбой хотя бы одного элемента — и автомойка простаивает, бизнес теряет деньги, а клиенты уезжают к конкурентам. А когда на объекте нет персонала (что типично для моек самообслуживания), без надежной автоматизации вся модель рассыпается.
В статье покажем, как инженер Андрей Демшин выстроил систему, в которой автоматика не просто управляет подачей воды и химии, а обеспечивает все бизнес-процессы. На реальном примере сети «Чистомытов» в Санкт-Петербурге разберем, какие технологии помогли превратить автомойки в стабильный бизнес.
В технической литературе и на сайтах есть много информации об интерфейсе CAN, однако я не встретил ни одного примера его использования в системе «Умный дом». В данной статье мною сделана попытка создать алгоритм обмена данными в системе «Умный дом» с возможностью работы каждого члена сети автономно по обработке «событий» согласно заложенной ранее программы.
Открывая установщик, довольный клиент находит красивую коробочку – сопла монтажной головы.
А вот какие из них должны устанавливаться в эту самую голову – вопрос, начисто убивающий беззаботную радость от покупки. В маленькой заметке я постараюсь еще сильнее усугубить это чувство и рассказать о некоторых последствиях неверного выбора.
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.
Каждый день инженеры сталкиваются с необходимостью анализа всё более сложных сигналов, поэтому на первый план здесь выходит выбор правильного измерительного оборудования – в данном случае осциллографа. Особенно остро этот вопрос стоит при работе с высокими и сверхвысокими частотами, где малейшая погрешность может привести к серьезным ошибкам в проектировании и отладке радиоэлектронных устройств. Рассмотрим основные характеристики цифровых осциллографов и ключевые моменты, на которые надо обратить внимание при выборе прибора.
Сегодня я бы хотел представить вам архитектурные принципы, которыми я руководствуюсь при создании приложений. Я считаю, что эти принципы применимы к подавляющему большинству приложений, за редкими исключениями. И даже несмотря на то, что каждый из них является фундаментальным, я в своей практике раз за разом замечаю, как люди напрочь про них забывают. И так как я не видел, чтобы они были где-либо представлены в едином коротком виде, я решил сделать это тут.
Итак, без долгих предисловий:
Современные промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью оптимизации производственных процессов, снижения затрат на обслуживание оборудования и минимизации простоев. Одним из наиболее эффективных подходов к решению этих задач является стратегия прогнозируемого и/или предписывающего обслуживания. В глобальном смысле, прогнозируемое обслуживание (англ. Predictive Maintenance, PdM) является частью стратегии развития промышленного предприятия и стратегии эксплуатации промышленного оборудования, в реализации которой используется дополнительное оборудование, программное обеспечение и новые технологии обработки и анализа данных для обнаружения неисправностей оборудования и устройств с целью их устранения до момента выхода из строя. Важную роль в прогнозированном обслуживании играет применение новых информационных и вычислительных технологий, включая технологии искусственного интеллекта (ИИ). Они позволяют современным предприятиям перейти от реактивного или превентивного обслуживания к прогнозируемому, а в перспективе и к предписывающему обслуживанию[1] [[1], [2]]. В свою очередь, технологии ИИ все чаще используют на периферийных устройствах (Edge AI). Это дает возможность обрабатывать данные непосредственно на диагностируемом оборудовании, значительно ускорить процессы сбора и обработки информации, а также принятия решений. Данный подход снижает зависимость от облачных сервисов и стоимость на владение вычислительной инфраструктурой в целом.
Edge AI — это технология, которая позволяет развертывать и использовать алгоритмы и модели ИИ непосредственно на локальных устройствах, таких как датчики, контроллеры или устройства Industrial Internet of Things (IIoT). В отличие от традиционных подходов, где данные для анализа передаются в облако или производственные центры обработки данных, Edge AI обрабатывает информацию непосредственно на месте, что обеспечивает on-line реакцию на внутренние и внешние изменения и снижает затраты на эксплуатацию.
Итак – вы в сложной ситуации: дата на календаре больше даты в сроке годности пасты. Что делать? Любой пастовый барыга скажет – ущерб от некачественной пайки намного превышает цену замены пасты на свежую. И будет прав. А если нельзя? Поставка задерживается, нет лишней четверти миллиона, или государственные праздники – что тогда?
Современное производство невозможно представить без автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП). Эти системы — настоящая нервная система предприятия. Но даже самое дорогое оборудование и самые продвинутые технологии бесполезны, если люди не знают, как с ними работать.
В предыдущем туториале "Единицы измерения физических величин" было сказано, что результат любых инженерных измерений и расчётов не имеет никакого смысла, если не указаны две его основные характеристики: единица измерения и точность. Как использовать единицы измерения при вычислениях на Питоне мы уже обсудили - теперь перейдём к точности и связанным ней понятиям погрешности и неопределённости
Погрешность измерения — это отклонение измеренного значения величины от её истинного (действительного) значения. Погрешность измерения является характеристикой точности измерения. Выяснить с абсолютной точностью истинное значение измеряемой величины, как правило, невозможно, поэтому невозможно и указать величину отклонения измеренного значения от истинного. Это отклонение принято называть ошибкой измерения. Возможно лишь оценить величину этого отклонения, например, при помощи статистических методов. На практике вместо истинного значения используют действительное значение величины 
, то есть значение физической величины, полученное экспериментальным путём и настолько близкое к истинному значению, что в поставленной измерительной задаче может быть использовано вместо него. Такое значение обычно вычисляется как среднестатистическое значение, полученное при статистической обработке результатов серии измерений. Это полученное значение не является точным, а лишь наиболее вероятным. Поэтому при записи результатов измерений необходимо указывать их точность. Например, запись 
означает, что истинное значение величины 
лежит в интервале от 2.7 s до 2.9 s с доверительной вероятностью 95%. Количественная оценка величины погрешности измерения — мера сомнения в измеряемой величине — приводит к такому понятию, как неопределённость измерения. Синонимом термина "погрешность измерения" (англ. measurement error) является "неопределённость измерения" (англ. measurement uncertainty). Таким образом мы плавно и ненавязчиво подошли к названию модуля языка Питон, которому посвящён настоящий туториал - uncertainties (неопределённости).
Этот пост — не про финальный продукт, а про инженерную задачу, которую ранее никто в России (и никто в мире) не решал. Работы над судовым радаром ближней зоны СИД360-76 начались в 2021 году — а первый прототип заработал в лаборатории уже в 2022 и в этом же году был уже временно установлен для тестов на судне. Поводом стал запрос от оператора ледокольного флота: при проводке судов во льдах ледоколы вплотную подходят к борту сопровождаемого судна. В такой ситуации «слепая зона» обычных радаров становится критически опасной. Нужно было решение, которое «видит» препятствия буквально в нескольких метрах от борта и позволит избежать ситуации с наваливанием судов друг на друга.
Самый главный страх обывателя, живущего неподалёку от любой ГЭС — это то, что плотина не выдержит. Страшно. Страшно, что вода смоет тело плотины, или перевернёт весь этот бетонный щит, или просочится по трещинам, или хотя бы перехлестнёт через гребень — а уж тогда все эти накопленные в водохранилище миллионы кубометров устремятся вниз, сметая всё на своём пути. И число жертв рукотворного цунами пойдёт на многие десятки тысяч...
В этой статье я обращаюсь к технологам, проектирующим линии поверхностного монтажа. Когда речь заходит о стадии оплавления, недостаточно просто установить максимальную температуру и рассчитать скорость конвейера по термопрофилю пасты. Примитивный подход может привести к дефектам, включая перегрев компонентов, непропай и прочие проблемы.
Несмотря на вариабельность данного вопроса в зависимости от конкретной платы, во многом подбор можно свести к понятному алгоритму. Рассмотрим факторы, влияющие на выбор количества зон оплавления, с конкретными цифрами и диапазонами.
В заключительной статье будут рассмотрены следующие патенты компании Tesla Motors:
1. Быстрый заряд при низкой температуре (20150077057);
2. Технология сборки аккумуляторной батареи (20150111082);
3. Ячейка с высокоэффективной вентиляцией (20160104875).
Снова приветствую уважаемых хабралюдей!
Насвязи Игорь Холопов, директор по маркетингу компании Systeme Electric, официального наследника и продолжателя дел Schneider Electric в России. Это уже второй мой пост в блоге. Первый находится по этой ссылке. Как и обещал в том самом первом посте, сегодня расскажу о ситуации на российском рынке источников бесперебойного питания (ИБП), который сейчас активно пытаются осваивать китайские бренды. Ну и, разумеется, о том, что мы в Systeme Electric готовы им противопоставить.
Рассказываем, как технологии позволяют делать больше с меньшими ресурсами.
Привет, Хабр! С вами Дмитрий Лохов, генеральный директор TAPP Group. Горнодобывающая отрасль России переживает серьезный кадровый кризис, который угрожает стабильности производства. За период с 1995 по 2015 год отрасль потеряла целое поколение квалифицированных специалистов, что создало критический дефицит кадров.
В марте 2025 года Sitronics Group опубликовала прогноз: к 2030 году рынок модульных дата-центров в России вырастет в 2,5 раза — с текущих 1,5–2 до 4,3 млрд рублей. Среди причин называют нехватку мощностей, рост нагрузки на ИТ-инфраструктуру и смещение приоритетов на гибкость и скорость развёртывания.
Несмотря на малую распространенность, модульные ЦОДы уже работают на добыче, в госсекторе, у ритейлеров и телекомов. Их ставят не ради моды — а потому что быстро, изолированно и под контроль.
В статье расскажу, что стоит за цифрами, какие технологии двигают сегмент, где уже применяют МЦОДы и почему их развитие упирается не в «железо», а в нормативку и логистику.
Ранее мы с вами, дорогие читатели, погрузились в мир чудовищ и детально разобрали феномен оловянных усов – загадочных кристаллических тентаклей, бесцеремонно вторгающихся в беззащитные платы. Эти незваные гости способны не только испортить настроение инженеру, но и вызвать короткое замыкание, разрушив хрупкую гармонию электронных схем. И это не беда исключительно космических аппаратов, спешим вас разуверить – компьютеры, телефоны, бытовая техника и даже те устройства, что стоят на страже нашей безопасности, могут стать их жертвой. Усатое чудище буквально ждет вас за каждым углом.
В третьей части нашего обзора будут рассмотрены следующие патенты компании Tesla Motors:
1. Определение внештатного события в АКБ в процессе заряда, BMS (20140152258);
2. Преднамеренный саморазряд высоковольтной АКБ (20130307480);
3. Система управления полноприводным электромобилем (20140257613).
