ЦИТМ Экспонента

📡 DMR изнутри: как мы смоделировали цифровые рации в Engee На Хабре вышла статья о том, как в Engee мы разложили протокол Digital Mobile Radio (DMR) по полочкам — от текстового сообщения до радиосигнала. Внутри: 🔹 Полный цикл: кадры, кодирование, модуляция, синхронизация, 🔹 TDMA в действии: два канала в одной полосе 12.5 кГц, 🔹 Почему 4-FSK даёт баланс скорости и устойчивости, 🔹 Живые схемы и графики: всё видно «под микроскопом». 💼 Модели Engee позволяют изучать протокол глубже, чем в железе: отладки быстрее, эксперименты чище, результат нагляднее. 🔗 Читать статью на Хабре

🎓 С Днём знаний! 1 сентября — символ нового старта. Для инженеров это не только про школу или университет, а про постоянное движение вперед, ведь учеба не заканчивается никогда. Новый учебный год – это всегда шанс освоить то, что сделает вас сильнее как инженера. 🚀 👉 Поэтому в Engee мы сделали обучение частью самой платформы. Встроенные бесплатные онлайн-курсы помогают быстрее освоить работу и применять знания в проектах: 🔹 Базовые — старт для новичков: «Добро пожаловать в Engee», Основы программирования и Моделирования. 🔹 Математические — база для серьёзных задач: Линейная алгебра, Матанализ, Статистика. 🔹 Отраслевые — путь в глубину: САУ, Цифровая обработка сигналов, Энергетика. И это далеко не полный перечень! 📈 Знания в Engee — это не абстракция, а инструмент: пройдя курс, вы сразу применяете его в моделях, коде и расчетах. А еще недавно мы добавили наш онлайн тренинг на Stepik. 👍 Приглашаем участвовать! ✨ Пусть новый учебный год станет для вас временем роста, экспериментов и новых инженерных побед. Начните с малого — пройдите один из курсов в Engee уже сегодня!

Электродуговая сталеплавильная печь в Engee — один из самых сложных объектов энергетики Мы смоделировали работу дуговой печи — агрегата, который превращает металлолом в сталь, но при этом создает значительные колебания нагрузки и искажения тока и напряжения в электросети. ❗Почему это важно? Электрическая дуга — фактически низкотемпературная плазма. Её поведение случайно, сопротивление динамично меняется и зависит от тока и скорости его изменения. Энергетики и технологи сталкиваются с целым набором проблем при работе с таким объектом. 👉 Открыть проект 👈 Что сделали в Engee: ✔ Воссоздали нелинейную модель дуги. С помощью направленных блоков перенесли в модель нелинейную вольт-амперную характеристику (ВАХ) дуги, зависящую от величины и скорости изменения тока в цепи. По ней определяется величина сопротивления R_arc(I, dI/dt) в блоке переменного резистора - схемы замещения дуги в 1-D физической модели электрической цепи сталеплавильной печи. 📶 По результатам моделирования построили осциллограммы токов и напряжений, а также вольт-амперную характеристику. Они имеют ожидаемые формы и параметры — модель работает корректно! 🖊 Провели гармонический анализ: разложили период установившегося сигнала на гармоники при помощи БПФ и разделили их на последовательности — нечетную, четную и тройную. Это ключ к пониманию влияния дуговой печи на электрическую сеть. 📈 Проанализировали показатели: рассчитали коэффициент гармонических искажений (THD), искажения синусоидальной формы напряжения составляют 43.44%, а тока — 8.15% 📜 Сделали вывод: печь значительно влияет на электромагнитную совместимость сети и требует строгого контроля качества энергии. Весь проект — расчёты, моделирование и анализ — выполнен полностью в Engee, идеальном инструменте для комплексного решения сложных задач электроэнергетики и электротехнологий. Присоединяйтесь!

ЦНИИ "Судового машиностроения" оценил потенциал Engee для импортонезависимого моделирования Автор: Ефремов Е.Н., Соавтор Орлов О.С. Гидропривод – это система, использующая жидкость (обычно масло) под давлением для передачи усилия и создания движения. Она обеспечивает высокую мощность, плавность и точность управления. Это обуславливает её широкое применение в различных отраслях. Гидроприводы являются ключевыми компонентами строительной и сельскохозяйственной техники (экскаваторы, тракторы), промышленного оборудования (прессы, станки), авиационных систем (управление рулями, шасси), судов (рулевое управление, подруливающие устройства, палубные механизмы) и автомобилей (усилители руля). Целью данного проекта было исследовать возможность использования программного обеспечения Engee в качестве альтернативы Matlab/Simulink для моделирования систем автоматического управления. В качестве тестового примера использовалась система управления положением штока гидроцилиндра одностороннего действия. Основная задача заключалась в переносе существующей модели гидропривода с системой управления из Matlab/Simulink в среду Engee и последующем сравнении результатов моделирования. Для этого потребовалось выполнить перенос модели гидроцилиндра, трубопроводов, клапана и системы управления в Engee с использованием его специализированных библиотек гидравлики и механики. Систему управления, основанную на сравнении заданного и текущего положения штока и формировании управляющего сигнала, реализовали с помощью базовых блоков Engee: сумматора, ПИД-регулятора и блока задержки. Также необходимо было решить проблему алгебраической петли в контуре управления, характерную для подобных моделей, путем введения блока задержки. После проведения симуляции в Engee были записаны и визуализированы данные (положение, скорости, давления) для качественного и количественного сравнения с результатами, полученными в Matlab/Simulink. В Engee была собрана замкнутая система управления положением штока (РИСУНОК 1). Ее работа основана на принципе обратной связи: заданное положение (0.12 м) сравнивается с текущим, рассчитанная ошибка обрабатывается ПИД-регулятором, который формирует управляющий сигнал для гидравлического клапана, регулирующего поток жидкости в цилиндр и перемещающего шток к цели. Результаты моделирования в Engee (РИСУНОК 2) показали, что система успешно отрабатывает перемещение штока на 0.12 м за время переходного процесса около 0.25 с. Ключевым преимуществом использования ПИД-регулятора стало существенное снижение амплитуды автоколебаний, присущих простым двухпозиционным системам (где клапан работает только в состояниях "открыт/закрыт"), и полное устранение нежелательного перерегулирования (проскакивания заданной точки), что обеспечило точное позиционирование. Работа по переносу модели в Engee прошла успешно, во многом благодаря схожести принципов построения моделей в обеих средах. Было отмечено и существенное отличие: параметры сухого трения в модели цилиндра Engee учитываются по умолчанию, тогда как в Matlab для этого требуется отдельный блок. По результатам работы все поставленные задачи проекта были успешно выполнены. Модель гидропривода с системой управления корректно перенесена в среду Engee. Сравнение результатов симуляции подтвердило адекватность модели в новой среде и выявило особенности её реализации, такие как встроенный учет трения в модели цилиндра. Среда продемонстрировала высокую гибкость при разработке и моделировании систем управления гидроприводом, включая построение моделей, настройку управляющих алгоритмов и проведение имитационных испытаний. Результаты подтвердили: Engee способна полноценно заменить MATLAB в задачах проектирования и моделирования систем управления. Это не просто альтернатива — это современное, отечественное решение, которое готово к полноценному промышленному применению. “Для моделирования систем управления лучше нет, чем Matlab и Engee, но Engee наша, российская!” – заместитель главного конструктора ЦНИИ “Судового машиностроения”.

Новые демо-проекты в Сообществе Engee! Коллеги, делимся с вами двумя новыми проектами из Сообщества: 1. Параметризация модели асинхронного двигателя по паспортным данным Этот демо-проект поможет всем, кто занимается моделированием электроприводов. В нем по реальным паспортным данным двигателя АИP132 S4 рассчитываются параметры для блока асинхронного двигателя с бельчей клеткой в Engee. Далее, для снятия характеристик проведена симуляция модели двигателя, работающего от сети на механическую нагрузку. 2. Моделирование дуговой сталеплавильной печи в статическом режиме Описана методика построения модели дуговой сталеплавильной печи. По результатам симуляции строится нелинейная ВАХ печной дуги. Далее, проводится гармонический анализ напряжения дуги и рассчитываются коэффициенты гармонических искажений THD. 🏢 energy.exponenta.ru

Студенты ВШЭ переходят на Engee: отечественная платформа для решения для математических вычислений показала себя на практике В учебном процессе Департамента прикладной математики МИЭМ НИУ ВШЭ успешно завершился эксперимент по использованию российской облачной платформы Engee. Студенты убедились, что она становится полноценной альтернативой Google Colab, особенно при решении ресурсоемких задач численного анализа и дифференциальных уравнений. На занятиях студентам МИЭМ предложили опробовать Engee при выполнении лабораторных работ, традиционно решавшихся в Google Colab. Платформа, работающая напрямую в браузере без установки, показала себя стабильной и достаточно мощной. Несмотря на новизну Julia для многих студентов, интерфейс Engee оказался интуитивно понятен, а документация помогла быстро освоить нужный синтаксис. В результате студенты, выбравшие Engee, успешно справились с поставленными задачами по численным методам. Как отметил доцент ДПМ и научный сотрудник Лаборатории вычислительной физики МИЭМ НИУ ВШЭ, к.т.н. Петр Евгеньевич Брандышев, Engee предоставляет серьезные преимущества: «Engee предоставляет уникальные возможности благодаря глубокой интеграции с языком Julia и его специализированными пакетами. Меня особенно впечатлило наличие в них современных и эффективных методов решения систем дифференциальных уравнений, в частности, схемы Розенброка-Ваннера. Подобных инструментов с такой же эффективностью в библиотеках и средах Python, включая Colab, я не встречал.» Engee — это отечественная среда, объединяющая интерактивное программирование, символьные и численные расчеты, визуальное моделирование и документирование в LaTeX. Платформа работает прямо в браузере, не требует установки и поддерживает Julia, Python и другие языки. Развитие и внедрение отечественных IT-решений, подобных Engee, отвечает задачам технологического суверенитета. Опыт, полученный в Департаменте прикладной математики МИЭМ ВШЭ, демонстрирует реальную применимость платформы в учебных курсах и научной работе. Engee уже зарекомендовал себя как эффективный инструмент для решения сложных вычислительных задач, который может помочь студентам МИЭМ в решении инженерно-технических задач и реализации собственных проектов! Ссылки: https://t.me/engee.com https://vk.com/exponenta_ru

👨‍👩‍👧‍👦 В Engee появился блок для записи данных симуляции в формате COMTRADE! У нас отличные новости — теперь в Engee есть возможность экспортировать результаты моделирования в формате COMTRADE. COMTRADE — общепринятый формат регистрации осциллограмм переходных процессов (аварий) в энергосистемах. Название образовано из четырех английских слов: COM mon (общепринятый) TRA nsient, (переходный) D ata (данные) E xchange (обмен) COMTRADE разработан IEEE. Так же известен как: C37.111-1991 IEEE C37.111-2013 IEEE IEC 60255-24 Ed.2 Осциллограмма представляется двумя файлами: с расширением .cfg - информация о формате записанных данных в .dat файле с расширением .dat - с расширением .dat - записанные данные в текстовом или бинарном формате 🧐 Как это работает? 1. Соберите модель энергосистемы 2. Присоедините сигналы к блоку To COMTRADE 3. После симуляции скачайте файлы .CFG и .DAT Файлы COMTRADE можно просматривать в специализированных анализаторах, например, в Waves. Такие файлы результатов симуляции моделей Engee подходят для проверки и наладки устройств релейной защиты и автоматики с помощью испытательного комплекса РЕТОМ. 👉 Подробности в демо-проекте Сообщества Engee.

✈ «ГосНИИАС» применил Engee в разработке критически важной логики бортовых индикаторов Когда думают о российском ПО для авиации, чаще всего представляют сложные зарубежные решения вроде ANSYS SCADE. Но российская среда Engee доказала, что справляется с задачами не хуже — и даже лучше в некоторых аспектах. 🤝 Специалисты ГосНИИАС завершили проект по созданию управляющей логики виджетов для бортовых индикаторов, Scroll List и ComboBox, полностью в соответствии со стандартом ARINC 661. Что сделали: ✔Разработали сложную логику индикаторов для выдачи информации пилотам с помощью библиотек блоков и конечных автоматов Engee, ✔Встроили и протестировали Си-код напрямую в моделях, ✔Провели прозрачную верификацию и быструю отладку всех элементов, ✔Оценили удобство среды: низкий порог входа, наглядные демонстрации, качественные справочные материалы. 🔥 Engee показала себя надежным инструментом для создания критически важной логики авиационных индикаторов. Проект подтвердил возможность импортозамещения и укрепления технологического суверенитета отрасли. 🔗 Подобнее на Хабре

Адаптивная фильтрация в Engee Друзья, а вы задумывались, как работают ваши любимые наушники с активным шумоподавлением? Под капотом продвинутые алгоритмы цифровой обработки сигналов (ЦОС), а именно – адаптивные фильтры! 🔈 Один из самых фундаментальных и широко применяемых алгоритмов – это LMS-алгоритм (Least Mean Squares, алгоритм наименьших средних квадратов). Он итеративно подстраивает коэффициенты КИХ-фильтра и минимизирует ошибку между желаемым и фактическим сигналом. 🎙️ В гарнитурах с ANC, к примеру, используется дополнительный микрофон, который улавливает только шум (эталонный шумовой сигнал). LMS-фильтр адаптируется так, чтобы его выходной сигнал максимально точно повторял этот шум, который затем вычитается из основного сигнала (где есть и полезный сигнал, и шум). В результате шум подавляется. В новой серии демонстрационных проектов разбирается реализация этого алгоритма на базе системного объекта LMSFilter библиотеки EngeeDSP: Первый проект Сообщества описывает основные принципы работы алгоритма и его параметры, такие как длина фильтра, шаг адаптации и коэффициент утечки, а также на тестовом сигнале демонстрирует адаптивное изменение коэффициентов объекта LMSFilter 🔎 Далее, осуществляется исследование таких параметров LMS-фильтра, как длина фильтра и шаг адаптации, оценивается их влияние на сходимость алгоритма. ✔ Наконец, производится сравнение алгоритмов LMS и NLMS (Normalized LMS) для адаптивной фильтрации стационарных и нестационарных сигналов. 🚀 Проекты показывают, как легко начать знакомство с адаптивными фильтрами и другими продвинутыми алгоритмами ЦОС при помощи функционала библиотеки EngeeDSP. Следите за обновлениями на канале, до встречи!

🫀 Как получить ЭКГ… без электродов и проводов? Мониторинг пульса и сердечной активности обычно ассоциируется с ЭКГ — золотым стандартом медицины. Но у него есть минусы: короткая запись, провода, ограничения в движении, риск раздражений кожи. Мы решили пойти другим путём и сделали бесконтактный ЭКГ с помощью биорадиолокации. Радар фиксирует микродвижения грудной клетки, данные обрабатывает нейросеть, и на выходе получаем чистый ЭКГ-сигнал. 🔹Без контакта с телом 🔹Меньше шумов и артефактов 🔹Работает прямо в Engee 🤖 Нейросеть, реализованная на Julia, реконструирует сердечный сигнал из зашумленных данных радара. Мы встроили её в блоковую систему Engee, где есть весь цикл: от обработки сигнала до инференса модели. 🔥 Результат. На тестах сеть восстанавливает PQRST-комплексы с точностью до 90%. В будущем — масштабирование на тысячи пациентов с разными состояниями сердца. 📎 Подробнее на Хабре

🥩 Моделирование в мясопереработке: неожиданный успешный пример применения Engee Обычно под инженерным моделированием представляют себе ракеты, подводные лодки или электростанции. Но Engee отлично работает и в куда более «земных» сферах — например, в мясопереработке. 🤝 Вместе с учёными ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова мы разработали цифровую модель промышленной мясорубки — точнее, системы автоматизированного управления процессом измельчения мясного сырья. Модель учитывает: ✔ особенности электропривода ✔ переменную нагрузку на фрезу ✔ нелинейность процесса измельчения ✔ стационарную случайность мясного потока С помощью блоков библиотек механики и электричества Engee была создана цифровая модель процесса измельчения мясного фарша. Метод Монте-Карло использовался для имитации неоднородности сырья. Полученная модель позволяет прогнозировать размер частиц фарша в зависимости от частоты вращения фрезы и скорости подачи заготовок. Полученные данные показали отличную сходимость с экспериментами. Проект был представлен на секции «Биотехнологии, процессы и оборудование для мясных систем» учёного совета ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова. Ранее инженеры Экспоненты совместно с исследователями ФНЦ уже публиковали в журнале «Мясная индустрия» научные статьи о применении среды Engee в пищевой промышленности: 🔹«Мягкие вычисления или классические модели управления?» 🔹«Soft computing в производстве продуктов для детей раннего возраста» 🚀 Совместная работа по цифровизации пищевого производства в российской среде Engee продолжается — и, судя по всему, впереди ещё немало интересных решений. 🔗 Подробнее на Хабре

Нечёткий ПИД и идентификация объекта в Engee Друзья, ❓А вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда нужно настроить регулятор, но модель объекта управления неизвестна? Мы решили эту двойную задачу в одном проекте – сначала идентифицировали объект по экспериментальным данным, а затем применили нечёткий ПИД-регулятор. Знаете, почему это особенно интересно? Мы не просто взяли готовую модель из учебника, а получили её из "живых" экспериментальных данных с шумом и запаздыванием – как это бывает в реальности! ✔️ Умная идентификация: Использовали метод ошибки прогнозирования для получения модели системы. Система "сама рассказала" о своих свойствах через переходный процесс! 🔄 Двойная валидация: Проверили модель не только на обучающих данных, но и на специальном валидационном наборе – и результат превосходный! 🧠 Нечёткое управление: Заменили классический ПИД на систему с нечёткой логикой. Регулятор принимает решения на основе простых правил типа "если ошибка большая и растёт, то..." 🔧 Единая среда: Вся идентификация и синтез регулятора выполнены в Engee. Никаких переходов между разными программами! Ссылка на проект. Получилась работающая система управления, где модель объекта была неизвестна заранее, а определена экспериментально. Такой подход очень близок к реальным инженерным задачам! Как думаете, в каких ещё областях полезна связка "идентификация + нечёткое управление"? Делитесь идеями в комментариях!