Релиз 26.5 – новое в мае 🍓📗☀️

Друзья, в понедельник уже официально лето!

Начались каникулы, впереди сессия и сезон отпусков, а мы продолжаем развивать Engee и выпускать новые возможности для инженерной работы.

В новом обновлении вы найдете свежую, прямо с грядки разработки, функциональность для моделирования, цифровой обработки сигналов и работы с интерфейсами моделей. Уже доступно на Engee.com!

Самое важное:
⭐️Ускоренный запуск Engee;
⭐️Интеграция c РИТМ SDR USRP – Вебинар 10.06;
⭐️Спектроанализатор 2.0;
⭐️Настройка порядка и отображения портов;
⭐️Расширенная поддержка LaTex в GR.

А еще:
✅Новые блоки и функции в библиотеках Аэрокосмические системы, РЧ компоненты, Навигация, Системы управления, Механика, Электричество, РИТМ, Оборудование, Радары, ЦОС;
✅Размерность и тип сигнала выходного порта;
✅Блоки Encoder и TET для пакета поддержки Arduino;
✅Запуск моделей на КПМ «РИТМ» через Engee.Интеграции;
✅Обновление блока РИТМ График;
✅Новые статьи в Документации и новые Примеры.

Полный список нововведений с описание, как и всегда, вы можете найти в соответствующим разделе: Что нового 26.5.

Спасибо всем, кто использует Engee в ежедневной инженерной работе, тестирует новые возможности и помогает нам делать платформу лучше.

Хорошего лета и приятной работы в новой версии Engee! 🏖️

📡 Всё ближе вебинар по интеграции Engee и РИТМ SDR USRP.

На вебинаре покажут, как перейти от моделирования алгоритмов к работе с реальным радиоэфиром: передавать и принимать сигналы, тестировать РЧ-тракт и анализировать реальные беспроводные сигналы прямо из Engee.

Если работаете в области связи, SDR или DSP — рекомендуем обратить внимание.

А пока делимся небольшим видео с подготовки 👇

🎯 Сколько запусков модели требуется, чтобы настроить ПИ-регулятор?

Десятки? Сотни? А если поручить эту работу оптимизатору?

В новом проекте сообщества Engee показан практический подход к автоматической настройке ПИ-регулятора на основе моделирования переходного процесса.

Подход состоит из двух этапов.

1️⃣Сначала выполняется параметрическое исследование модели. В проекте анализируется влияние интегрального коэффициента на время уставки и перерегулирование. Такой предварительный анализ позволяет определить разумный диапазон поиска для последующей оптимизации.

2️⃣После этого формируется целевая функция. На каждом шаге оптимизации скрипт автоматически:
• изменяет коэффициенты P и I через engee.set_param!;
• запускает моделирование;
• извлекает характеристики переходного процесса с помощью StepInfo;
• вычисляет значение критерия качества;
• передает его оптимизатору для следующей итерации.

Интересно, что критерий качества задаётся как взвешенная комбинация характеристик переходного процесса. Например, можно сделать главным параметром время уставки, одновременно ограничивая перерегулирование и учитывая время нарастания.

В опубликованном проекте такой подход позволил сократить время уставки примерно в 3 раза относительно исходной настройки регулятора.

А ещё это хороший пример того, как в Engee можно связать модель системы управления, инструменты ТАУ, скрипты и методы оптимизации в единый инженерный процесс.

📎 Ссылка на проект

Рекомендуем скачать проект из сообщества и запустить его у себя. Даже если вы давно занимаетесь системами управления, есть шанс открыть для себя инструмент, который позволит тратить меньше времени на подбор коэффициентов и больше — на решение самой задачи.

🧑‍🎓 10.06 Тестирование и отладка РТС при помощи RITM SDR USRP

📡 Как определить направление на источник сигнала, когда целей несколько, а условия приёма далеки от идеальных?

Друзья,

В сообществе Engee опубликован новый проект по моделированию многоканальной широкополосной системы пеленгации множественных малоразмерных объектов - БПЛА типа «квадрокоптер».

➡️ Сценарий: радиолокационная станция (РЛС) с прямоугольной фазированной антенной решёткой (ФАР) расположена в начале координат. В её зоне наблюдения по направлению к РЛС одновременно движутся 4 малоразмерных БПЛА. Дальность до целей составляет 1000-1500 метров, скорость 130-150 м/с. Азимутальные направления на цели лежат в пределах [-20, 20] град, угломестные - [0, 30] град.

➡️ Задача: при заданных параметрах антенной решётки, зондирующего широкополосного импульса и приёмо-передающего тракта РЛС сравнить, какой из трёх алгоритмов цифровой обработки сигналов (BeamScan, MVDR (Capon), MUSIC) точнее справляется с задачей определения углового положения целей при различных значениях отношения сигнал/шум (ОСШ).

Внутри модели:
🔹генерация пачки импульсов сигналов с линейной частотной модуляцией (ЛЧМ);
🔹моделирование эквидистантной прямоугольной антенной решётки;
🔹излучение и прием отраженного сигнала;
🔹добавление шумов и изменение ОСШ в широком диапазоне;
🔹моделирование сценариев движения и фоно-целевой обстановки;
🔹расчет пространственных спектров;
🔹оценка направлений прихода сигналов различными алгоритмами.

В проекте можно проследить, как меняется работа каждого алгоритма при ухудшении отношения сигнал/шум, а именно - результаты моделирования показывают, что MVDR обеспечивает высокое разрешение при хорошем качестве сигнала, BeamScan сохраняет работоспособность при сильных шумах, а MUSIC демонстрирует наиболее удачный баланс между разрешающей способностью и помехоустойчивостью. Даже при отрицательных значениях ОСШ алгоритм MUSIC продолжает уверенно обнаруживать все четыре цели.

Важно отметить, что проект позволяет не просто получить готовый результат, а исследовать саму задачу пеленгации множественных целей в сложных сценариях.

Можно изменять:
🔸параметры антенной решётки и приёмо-передающего тракта;
🔸параметры зондирующих импульсов;
🔸количество источников сигнала и сценарии их движения;
🔸отношение сигнал/шум;
🔸используемый алгоритм пеленгации.

В результате мы имеем полноценный исследовательский стенд для изучения современных методов DOA-оценки, который можно использовать как для обучения, так и в качестве отправной точки для собственных разработок в области радиопеленгации, радионавигации, радиоэлектронной борьбы (РЭБ), связи и телекоммуникации.

➡️ Длинные выходные — хороший повод открыть проект, запустить моделирование и посмотреть, как ведут себя классические алгоритмы пеленгации в разных условиях.

🇷🇺 С наступающим Днём России и хороших выходных!

▶️ Моделируем режимы работы аккумулятора

Друзья, хотим поделиться с вами наглядным проектом на основе конечных автоматов.

Представьте себе аккумулятор, который может находиться в различных режимах работы:

1️⃣Быстрая зарядка - с 0 до 80%;
2️⃣Медленная зарядка - с 80 до 100%;
3️⃣Разрядка в ходе использования аккумулятора;
4️⃣Переключение на резервную батарею при критическом уровне заряда.

Как спроектировать такую систему, чтобы логика переключений между режимами была понятной и не превращалась в запутанный клубок условий?

В Engee для этого есть надёжный и удобный инструмент - библиотека «Конечные автоматы».

➡️ На её основе мы разработали модель, которая позволяет:

✔️ Отслеживать уровень заряда аккумулятора и резервной батареи;
✔️ Автоматически выбирать нужный режим работы в зависимости от уровня заряда;
✔️ Наблюдать за изменением выходной мощности аккумулятора;
✔️ Визуализировать периоды активности резервной батареи.

➡️ Проект демонстрирует ключевые концепции моделирования на основе конечных автоматов:

🔹Графы переходов и машины состояний;
🔹Иерархичность состояний;
🔹Параллельную декомпозицию и синхронизацию параллельных состояний.

Особенно полезен этот пример будет для тех, кто только знакомится с моделированием управляющей логики в Engee: возможности библиотеки разбираются последовательно - от простых к сложным. Так что разобраться сможет каждый!

📎 Ознакомиться с проектом вы можете в Сообществе Engee.

Используйте современные инструменты для моделирования сложных систем, и пусть ваши наработки превращаются в надёжные и масштабируемые решения!