Релиз 26.7 – новое в июле ☀️🌊🍉

Друзья,

🌞 Июль подходит к концу. Для многих это время отпусков, поездок и коротких рабочих недель. Лето уже перевалило за середину, а впереди постепенно начинает вырисовываться насыщенная осень с новыми проектами, задачами и планами.

Но пока лето продолжается, мы подготовили очередное обновление Engee.

Самое важное:
⭐️Повышение общей производительности интерфейса;
⭐️Генерация кода для шин;
⭐️Глобальные решатели для физических сетей;
⭐️Статусы интеграций в клиентской программе Engee.Интеграции;
⭐️Поддержка инициализирующих уравнений в языке моделирования;
⭐️Поддержка Linux таргета;
⭐️Поддержка FMI/FMU экспорта;
⭐️Новый графический интерфейс на экране «РИТМ»;

А еще:
✅Новые блоки и функции в библиотеках Базовая, Навигация, Электричество, Смешанных сигналов, Гидравлики, Интерфейсы, РИТМ, Оборудование, ФАР, ЦОС, РЧ и др.
✅Поддержка функций EngeeDSP и EngeePhased в среде моделирования;
✅Инспектор данных: Отдельная ось Y для каждого сигнала;
✅Порядковые номера для выпадающих элементов масок блоков;
✅Доработанный алгоритм построения линий;
✅Новые статьи в Документации и новые Примеры;

Если хотите ознакомиться со всеми изменениями, обязательно загляните в раздел «Что нового 26.7».

Желаем вам хорошего завершения лета, интересных инженерных задач и времени на то, чтобы немного перевести дух перед осенью. По нашим ощущениям, впереди нас ждет очень насыщенный сезон — и мы уже готовим несколько больших анонсов.

Спасибо, что развиваете Engee вместе с нами! 💼

😎 P.S. Не забывайте регистрироваться в Школу Анализа Инженерных Данных!

Друзья,

Продолжаем изучать тему подсистем в Engee. 💼

В прошлом видео речь шла о том, как разбивать большую модель на отдельные части и не превращать схему в бесконечное полотно из блоков и линий.

Теперь добрались до специальных типов подсистем, которые позволяют управлять самим процессом вычислений.

В новом учебном проекте разбираем:
🔸 Action Subsystem — выполнение части модели по событию;
🔸 Function-Call Subsystem — запуск вычислений по вызову другой подсистемой;
🔸 For Iterator Subsystem — цикл с фиксированным числом итераций внутри шага моделирования;
🔸 While Iterator Subsystem — цикл до выполнения заданного условия;
🔸 For Each Subsystem — обработка элементов вектора или массива без ручного построения одинаковых ветвей схемы.

На практике эти блоки помогают решать задачи, которые неудобно реализовывать обычной потоковой схемой. Например, выполнить несколько последовательных уточняющих расчетов за один шаг моделирования, организовать поэлементную обработку массива данных или запускать отдельную часть модели только при наступлении определенного события.

Многие разработчики впервые сталкиваются с такими подсистемами при работе с алгоритмами обработки сигналов, цифровыми системами управления или различными вычислительными процедурами, где важен не только поток данных, но и порядок выполнения операций.

В проекте собраны небольшие самостоятельные примеры для каждого типа подсистемы, поэтому его удобно использовать не только как демонстрацию возможностей Engee, но и как справочник, к которому можно вернуться при разработке собственных моделей.

📂 Ссылка на учебный проект:
https://engee.com/community/ru/catalogs/projects/spetsialnye-podsistemy-v-engee

🏆 Школа анализа инженерных данных 24.08

Engee + реальное железо: интеграция по SOCKET 🦾

Продолжаем серию полезных видео про работу с Engee. На этот раз о том, как связать модель с внешним оборудованием и обмениваться с ним данными.

В новом проекте показываем интеграцию по SOCKET на примере программно-определяемой радиоплатформы РИТМ SDR USRP.

В видео разбираем весь процесс:
🔸устанавливаем пакет поддержки и Engee Device Manager;
🔸создаём SOCKET-соединение;
🔸отправляем команды и принимаем ответы;
🔸используем расширенное логирование для отладки.

📹 Видео в ВК

Всё это можно повторить самостоятельно — проект с видео и исходными материалами уже есть в сообществе Engee.

➡️ Открыть проект

🏆 Школа анализа данных 24.08

Что делать, если параметр системы неизвестен, измерения шумят, а остановить процесс для экспериментов нельзя? 🤔

Для решения такой задачи в Engee в новом проекте мы использовали расширенный фильтр Калмана (РФК). Он позволяет одновременно оценивать состояние системы и уточнять неизвестные параметры по мере поступления новых измерений.

В качестве объекта взяли обычное апериодическое звено первого порядка:
x[n+1] = ax[n] + bu + bv[n]

Здесь a — неизвестный параметр. Мы специально дали фильтру неправильное начальное значение: 0.85 вместо настоящего 0.9. Измерения при этом зашумлены, а в сам процесс добавлен отдельный шум.

На каждом шаге РФК сначала делает прогноз состояния и его неопределённости, затем сравнивает прогноз с новым измерением и по этой разнице корректирует оценку. При этом параметр a включён прямо в расширенный вектор состояния, поэтому фильтр может уточнять его вместе с самим состоянием объекта.

📊 И результат хорошо виден на графиках:
• оценка параметра, начав с 0.85, быстро уходит к истинному значению 0.9 и после первых десятков итераций стабилизируется около него;
• неопределенность оценки параметра постепенно уменьшается по мере накопления данных;
• восстановленная траектория состояния хорошо совпадает с истинной, хотя исходные измерения заметно зашумлены.

Особенно нравится здесь именно практическая сторона подхода. Нам не нужно останавливать объект, отдельно определять его параметры, а потом возвращать систему в работу. Параметры можно оценивать непосредственно во время процесса.

Отсюда уже вполне реальные задачи:
⭐️оценка параметров объекта для адаптивного управления;
⭐️уточнение характеристик электрических машин и аккумуляторов;
⭐️калибровка параметров датчиков в навигационных системах;
⭐️проверка алгоритмов оценки состояния до выхода на реальный стенд.

И ещё один важный момент: такая оценка хорошо работает только тогда, когда математическая модель действительно соответствует объекту. Если модель не описывает реальный процесс, фильтр может вполне уверенно сойтись — но к неправильному параметру.

📎 Полный проект с кодом и моделью

Можно взять его за основу и заменить простое звено любой своей моделью.

А у вас какие параметры приходится оценивать непосредственно во время работы системы? 👇

🏆 Школа анализа данных 24.08

Релиз 26.8 – новое в августе 🏫🧑‍🏫🔔

Друзья,

Первое сентября уже совсем рядом. Кто-то идёт на первую пару, кто-то возвращается в лабораторию, а кто-то открывает Engee и начинает собирать первую модель нового учебного года. Августовский релиз выходит как раз к этому моменту. В нём мы добавили несколько вещей, которые пригодятся и в учебных проектах, и тем, кто использует Engee для серьёзных инженерных задач.

В последние дни лета мы уже выпустили для вас новое обновление на Engee.com.

Самое важное:
⭐️Улучшения конвертера моделей Simulink;
⭐️Новый раздел примеров «Электропривод» и крутые новые проекты в нем;
⭐️Документация и примеры по созданию пользовательских таргетов;
⭐️Автоматический подбор шага расчета глобального решателя;
⭐️Новая библиотека блоков — Автомобильные системы;
⭐️Ускорение всех фаз исполнения моделей;
⭐️Новая версия приложения РИТМ.Управление машинами;
⭐️Полностью переработанные и настраиваемые названия графиков и подписи осей;

А еще:
✅Новые блоки и функции в библиотеках Электричество, Автомобильные системы, Механика, Смешанный сигнал, Оборудование, ЦОС, РЧ, Спутниковые системы, Радары;
✅Пользовательская палитра для сигналов на графиках;
✅Единый модуль «Редактор данных модели»;
✅Отдельные окна для редактора кода Engee Function и C Function;
✅Новые статьи в Документации и новые Примеры;

Полный список обновлений доступен в разделе «Что нового 26.8».

Пусть новый учебный год будет с хорошими задачами, понятными моделями, удачными расчетами и проектами, которыми потом хочется поделиться в Сообществе. А мы постараемся, чтобы поводов открыть Engee в этом году было больше. Впереди новые примеры, вебинары, материалы и другие события.

Увидимся в новом учебном году!

😎 Школа Анализа Инженерных Данных уже идет
🧑‍🎓 Вебинар ПИД-регулятор в АСУ ТП 24.09

⚙️ Электропривод — отдельное направление в Engee

Мы активно развиваем в Engee направление электропривода: разрабатываем новые блоки, добавляем специализированные модели и расширяем набор инженерных примеров в Сообществе и Документации.

Для этого появился отдельный раздел «Электропривод». В нем уже собраны материалы по разным типам электрических машин, их параметрированию, системам управления и моделированию элементов привода.

Среди новых материалов — два проекта по скалярному управлению асинхронным двигателем. В них одну и ту же задачу можно рассмотреть сначала в разомкнутой системе, а затем добавить контуры регулирования скорости и момента.

В первом проекте сравниваются три закона скалярного управления:
🔸U/f — для приводов с постоянным моментом нагрузки;
🔸U/√f — для работы во второй зоне, выше номинальной частоты;
🔸U/f² — для насосов, вентиляторов и других механизмов, где момент сопротивления зависит от квадрата скорости.

Для закона U/f также можно сравнить три варианта: без компенсации, с IR-компенсацией активного падения напряжения и с IZ-компенсацией полного падения напряжения на сопротивлении статора. На малых скоростях это особенно заметно: падение напряжения становится существенным относительно ЭДС двигателя.

Исходная модель — асинхронный двигатель 164 кВт, 380 В, 50 Гц. Задание скорости — 800 об/мин, частота ШИМ — 2 кГц, шаг моделирования — 5 мкс.

При набросе нагрузки в разомкнутой системе скорость проседает примерно до 780 об/мин: изменение скольжения здесь ничем не компенсируется.

Во втором проекте используется тот же закон U/f, но в систему добавляются обратные связи:
🔸по скорости с ПИ-регулятором — для устранения статической ошибки;
🔸положительная обратная связь по моменту — для компенсации скольжения;
🔸отрицательная обратная связь по моменту — для ограничения момента и перегрузки привода.

В результате при изменении нагрузки скорость возвращается к заданным 800 об/мин, а электромагнитный момент ограничивается примерно на уровне 200 Н·м.

Получается наглядно сравнить, что происходит с приводом при разных законах управления и как меняется его поведение после добавления обратных связей — еще до перехода к более сложным структурам управления.

Параметры двигателя, нагрузки, компенсации и ПИ-регуляторов можно менять непосредственно в моделях и исследовать уже свою конфигурацию.

📎 [Раздел «Электропривод» в Документации]
📎 [Проекты по электроприводу в Сообществе]

Дальше будем расширять раздел новыми моделями электрических машин, компонентами привода и системами управления.

😎 Школа Анализа Инженерных Данных
🧑‍🎓 Вебинар ПИД-регулятор в АСУ ТП 24.09

📡 EngeeDSP: инструменты для ЦОС в Engee

Для ЦОС в Engee мы развиваем специализированную библиотеку EngeeDSP.

Один инструмент вместо набора разрозненных библиотек: единый API, единый подход к работе с сигналами и готовые функции для типовых задач ЦОС.

Сегодня расскажем о проекте, в котором на одном сигнале собрали довольно много таких задач.

📈 Сигнал состоит из трёх гармоник — 50, 120 и 200 Гц — с разными амплитудами и фазами. К нему добавлен гауссовский шум. Частота дискретизации — 1 кГц, длительность — 1 с.

Для начала применяем окно Ханна и считаем БПФ. На амплитудном спектре хорошо видны три частотные компоненты, а их пики можно выделить непосредственно из рассчитанного спектра.

Дальше считаем спектральную плотность мощности (PSD) методом периодограммы. Здесь уже можно посмотреть не только на амплитуды отдельных гармоник, но и на распределение мощности сигнала по частоте.

Отдельно разбираем фазовую составляющую: строим фазовый спектр, а из него рассчитываем групповую задержку как производную фазы по частоте.

Есть и анализ взаимосвязи сигналов. Для синусоиды 50 Гц в качестве эталона рассчитываем когерентность с исходным сигналом. Затем по спектральным оценкам строим передаточную функцию и смотрим отдельно её модуль и фазу.

Для анализа изменения спектра во времени используем STFT. В расчёте применено окно Ханна длиной 128 отсчётов, перекрытие 64 отсчёта и БПФ длиной 256. Это позволяет увидеть частотный состав сигнала не только в целом, но и на отдельных участках времени.

📊 В конце добавляем автокорреляционный анализ и собираем результаты в набор графиков. Получается довольно наглядная картина одного и того же сигнала сразу в нескольких представлениях: время, амплитуда, фаза, мощность, взаимосвязь сигналов и частотно-временная структура.

Весь расчёт собран в Engee с использованием EngeeDSP и Statistics.

🔗 Посмотреть проект и код

🚨 День Engee 21.10
🧑‍🎓 ПИД-регулятор в АСУ ТП 24.09