1. Опишем базу, а именно работу с векторами (велосипед для тех, у кого нет под рукой numpy)
2. Опишем материальную точку и поле взаимодействия

1. Сделаем визуализацию векторного поля напряженности электромагнитного поля (первая и третья картинки)
   
2. Сделаем визуализацию движения частиц в электромагнитном поле
   

В предыдущей статье о модельно-ориентированном проектировании было показано, зачем нужна модель объекта, и доказано, что без этой модели объекта про model based design можно говорить только как о маркетинговой пурге, бессмысленной и беспощадной. Но при появлении модели объекта у грамотных инженеров всегда возникает резонный вопрос: какие есть доказательства, что математическая модель объекта соответствует реальном объекту.

Один из примеров ответа на этот вопрос приведен в статье про модельно-ориентированное проектирование электропривода. В этой статье мы рассмотрим пример создания модели для авиационных систем кондиционирования воздуха, разбавив практику некоторыми теоретическими соображениями общего характера.

Сегодняшняя моя статья — это мысли вслух от человека, который встал на путь программирования почти случайно (хотя и закономерно).

Да, я понимаю, что мой опыт — это только мой опыт, однако он, мне кажется, хорошо попадает в общую тенденцию. Более того, опыт, описанный ниже, больше относится к сфере научной деятельности, однако чем чёрт не шутит — может пригодится и вне.

Источник: https://xkcd.com/664/

В общем, всем настоящим студентам от бывшего студента посвящается!

Ожидания

Когда в 2014 году я заканчивал бакалавриат по специальности "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" я почти ничего не знал о мире программирования. Да, у меня, как и у многих, был на первом курсе предмет "Информатика" — но, господи, это же было на первом курсе! Прошла целая вечность!

В общем и целом, ничего особенно отличного от бакалавриата я не ждал, и поступая на магистерскую программу "Communication and Signal Processing" Германо-Российского Института Новых Технологий.

А зря...

Данный материал создан ввиду прошедшей защиты выпускной квалификационной работы бакалавра, учитывающей некоторые замечания по объекту управления. Материал создаётся в качестве первоначального задела под возможную магистерскую диссертацию по той же тематике.

Современные системы магнитной левитации находят всё более и более широкое применение: высокоскоростные пассажирские поезда, изоляция чувствительных к вибрациям механизмов, магнитные подшипники, левитация расплавленного металла в индукционных печах, а также левитирование металлических заготовок. В последнее время эффект магнитной левитации также используют в бытовых устройствах.

Наиболее значимое применение, пожалуй, нашлось в поездах с системой левитации на сверхпроводниках. И это обусловлено такими преимуществами, как большая надёжность (из-за отсутствия трения), относительно низкое энергопотребление, способность развить большую скорость.

Однако из-за нелинейных уравнений движения объекта, описывающих его динамику, сложно воспроизводить процесс управления объектом. Речь пойдёт именно про положение (расстояние) объекта относительно нулевой отметки.

Если коротко, то магнитная левитация – это устойчивое положение объекта на определенном расстоянии в гравитационном поле, когда, как правило, ускорение свободного падения компенсируется ускорением объекта, которое создаётся магнитным полем. При этом возникает подъёмная сила.

Магнитная левитация реализуется с помощью диамагнетиков, систем вихревых токов и сверхпроводников, а также с помощью сервомеханизмов.

В текущем материале (под катом) будет рассмотрено модальное управление для линеаризованной системы магнитной левитации, а также реализация модального управления для нелинейной модели системы.

Всем доброго времени суток!

Рассматривая тему пространственного разнесения, вскользь мы уже коснулись и вопросов замираний в каналах связи, и того, почему такие замирания возникают. Сегодня предлагаю поговорить об этой теме чуть более подробно.

Более того, в сегодняшней статье мы слегка коснемся вопросов пространственной корреляции MIMO каналов, которые традиционно разбираются в рамках курса профессора Хаардта "Mobile communications" (CSP), и поэтому, я думаю, такая публикация тем более не будет лишней. И, отмечу сразу, круг вопросов не ограничивается применением только в мобильной связи.

В общем, всех интересующихся тематикой беспроводной связи приглашаю к прочтению, и поехали!

Colin Slater "Fading memories". Да, сводить всё к одной теме — это, наверное, перебор, однако какой-то такой метафорой, я думаю, можно представить, что именно получает приемник после всевозможных воздействий на изначальный, информационный сигнал...

Развивая тему конспектов по магистерской специальности "Communication and Signal Processing" (TU Ilmenau), продолжить хотелось бы одной из основных тем курса "Adaptive and Array Signal Processing". А именно основами адаптивной фильтрации.

Для кого в первую очередь была написана эта статья:

1) для студенческой братии родной специальности;
2) для преподавателей, которые готовят практические семинары, но ещё не определились с инструментарием — ниже будут примеры на python и Matlab/Octave;
3) для всех, кто интересуется темой фильтрации.

Что можно найти под катом:

1) сведения из теории, которые я постарался оформить максимально сжато, но, как мне кажется, информативно;
2) примеры применения фильтров: в частности, в рамках эквалайзера для антенной решетки;
3) ссылки на базисную литературу и открытые библиотеки (на python), которые могут быть полезны для исследований.

В общем, добро пожаловать и давайте разбирать всё по пунктам.

Чтобы передать сообщение от базовой станции мобильному устройству (и наоборот), электромагнитной волне приходится преодолевать значительное количество препон: отражения, преломления, рассеивания, затенения, доплеровские смещения частот и так далее. Во-первых, все эти воздействия принято называть мультипликативными (от англ. multiplication — умножение) — по математической модели таких воздействий. А, во-вторых, можно собрать под общим термином замирания (fading).

От стандарта к стандарту, от поколения к поколению, от технологии к технологии ученые и инженеры бились и бьются над проблемой нивелирования этих замираний (fading mitigation).

И некоторые решения нашли широкое распространение. Скажем больше: почти все из них, так или иначе, связаны с понятием разнесения (diversity).

Предисловие

Начну своё вступление издалека. Давным-давно, в далеких 2016-2017 годах вашему покорному слуге удалось съездить на полугодовое обучение в далекий город Ильменау (Германия), где он успешно (в общем и целом) закончил магистерскую программу Communications and Signal processing. Программа оказалась не из простых, однако сейчас о ней вспоминать даже приятно. Иногда...

Введение

SciPy (произносится как сай пай) — это пакет прикладных математических процедур, основанный на расширении Numpy Python. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных и прототипирования сложных систем, как MATLAB, IDL, Octave, R-Lab и SciLab. В этом посте я хотел бы рассказать о возможностях пакета ввода/вывода scipy.io, который позволяет работать с файлами данных Octave и MATLAB.

Наверное, у каждого, кто изучал теорию автоматического управления, в душе не раз появлялись сомнения, каким образом эти два, три или даже десять квадратиков передаточных функций в модели, представляют собой динамику сложного агрегата, типа ядерного реактора или авиационного двигателя. Нет ли здесь обмана? Возможно то, что работает с простыми моделями перестанет работать со сложными моделями и в «реальной» жизни.

В этой статье мы будем экспериментировать с «настоящей» моделью авиационного двигателя. Обвесив ее «реальными» моделями аппаратуры и алгоритмов управления от атомной станции.

Изначально модель была написана на фортране и предназначена для каких-то высоконаучных целей, связанных с системами управления двигателями. Эту модель нам передали в качестве примера и наша задача заключалась в том, чтобы повторить модель в структурном виде и доказать, что она совпадает с исходной. Что и было сделано.

В этой статье мы создадим модель регулятора на базе стандартной библиотеки структурного моделирования (без использования готовой библиотеки блоков нечёткого регулирования).
В качестве объекта управления будет использована модель газотурбинного двигателя из учебника В.И. Гостева «Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления»
Выполним сравнение с ПИД и ПДД регуляторами.