Циклические испытания материалов – это задача, где важны не только механика установки, но и качество программного контура: нужно управлять нагружением, синхронно снимать данные с датчиков, сохранять результаты и видеть процесс в реальном времени.

В совместном проекте внедрения с Институтом физики твердого тела (ИФТТ) РАН мы проверяли, можно ли использовать Engee как основу для автоматизации установки циклических испытаний композитных материалов. Перед нами стояла прикладная задача: реализовать сбор данных с тензодатчика и датчика перемещения и управление сервоприводом.

Современные системы беспроводной связи предъявляют исключительно высокие требования к линейности радиочастотных трактов, особенно в условиях применения широкополосных сигналов и многопозиционных схем модуляции. В теоретических моделях передающие устройства обычно рассматриваются как линейные системы, обеспечивающие точное воспроизведение амплитудно-фазовой структуры сигнала. Однако в реальных аппаратных трактах ситуация существенно отличается вследствие наличия нелинейных компонентов, ограниченной динамики усилителей мощности и паразитных эффектов аналоговой части.

В рамках НИОКР, выполняемой НГТУ НЭТИ по заказу ПАО «РусГидро» (ООО «РГЦР») совместно с НПП «ЭКРА» и «СМС-Автоматизация», проводились исследования, направленные на совершенствование алгоритмов систем автоматического регулирования гидротурбин и систем автоматического управления агрегатов Кубанской ГАЭС с двигатель-генераторами переменной частоты вращения, в том числе при работе различного числа агрегатов на общий водовод.

Осенью 2025 года в ЦИТМ «Экспонента» обратились инженеры АО «Концерн «НПО «АВРОРА» - флагмана отечественного судостроения, предприятия с полувековой историей и серьезным портфелем гражданских и специальных проектов. Коллеги поставили перед нами задачу: провести комплексную оценку среды Engee как платформы для модельно-ориентированного проектирования программного обеспечения для программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и микроконтроллеров (МК). Цель проекта – заменить зарубежные решения в реальных промышленных задачах, а далее мы расскажем подробно, как проходила эта работа, какие технические вызовы пришлось преодолевать и к каким выводам пришли инженеры с обеих сторон.

При моделировании систем управления иногда возникает ситуация, когда точная математическая модель объекта неизвестна. Законы его поведения либо слишком сложны, либо вовсе не определены. Но сам объект управления доступен, например в виде стенда. Тогда можно снять с объекта управления экспериментальные данные: измеренные входные и выходные сигналы системы. В таких случаях используется идентификация систем – построение математической модели динамического объекта на основе экспериментальных данных.

Продолжаем цикл статей о движении двигателестроительных компаний по пути импортозамещения зарубежного ПО. Сегодня снова расскажем о применении среды математического моделирования Engee в процессах разработки систем управления газотурбинными двигателями.

Если мы говорим, что само по себе двигателестроение - это наукоёмкая отрасль, и работают в ней буквально десяток компаний в мире, то разработка электронных блоков управления этими двигателями - ещё более узкая отрасль промышленности. В России этим занимаются только пара-тройка компаний и одна из них - пермская ОДК-СТАР из контура Объединённой Двигателестроительной Корпорации. Проектирование систем управления двигателями - их непосредственная специализация, а номенклатура продукции включает системы автоматического управления не только авиационными двигателями, но также и ракетными, морскими двигателям и промышленными турбинами.

Сегодня наконец-то у нас появилась возможность рассказать  об одном из самых интересных и сложных технических проектов Engee - модернизации системы управления испытаниями автоматики для «Транснефть - Автоматизация и метрология». Совместный проект подтолкнул разработчиков Engee к ускорению реализации поддержки Modbus TCP в пакете Engee.Интеграции. С коллегами мы примерили несколько вариантов решения - и с использованием генерации кода, и со стендом реального времени, и с пакетом Engee.Интеграции и командным редактированием моделей. А началось всё с существенной боли...

Несколько лет назад, когда мы только начинали внедрять Engee — среду для математического моделирования, техрасчётов и генерации встраиваемого кода — одним из первых крупных промышленных запросов стал интерес со стороны АО «ПО «УОМЗ». Коллеги представили техническое задание и предложили проверить, насколько Engee действительно готова для разработки алгоритмов обработки данных от датчиков и последующей интеграции в микроконтроллеры.

В этом материале я подробнее разберу, как проходил проект, какие задачи стояли, какие подходы к интеграции кода мы использовали и к каким результатам пришли. Фактически речь идёт не просто о демонстрации генерации кода, а о полноценной проверке возможности использовать Engee как замену MATLAB/Simulink в существующих инженерных процессах УОМЗ.

Рассказываем о проекте с корпорацией «Комета» — полный цикл от графической модели до работающего «железа» на FPGA.

В рамках проекта проведено сопоставление российского инженерного ПО Engee и иностранного аналога MATLAB/Simulink для решения задач цифровой обработки сигналов и моделирования гидропривода электропогрузчика ЭП2020. Испытания подтвердили практическую зрелость Engee и её готовность к использованию в инженерных подразделениях ПАО «МЗИК».

Уважаемые коллеги, руководители государственных компаний, министерств и ведомств, курирующих национальные проекты и ОПК!

Объем государственных инвестиций в НИОКР в рамках национальных проектов и оборонного заказа на ближайшие годы оценивается в 2–5 триллионов рублей ежегодно. Это масштабные ресурсы, направленные на технологический прорыв и укрепление суверенитета страны, которые обладают высоким мультипликативным эффектом на все отрасли экономики. Однако ключевой вопрос, который мы должны задать себе: какая часть этих средств будет потрачена эффективно, а какая — на совершение и исправление ошибок, задержки по срокам и неоптимальные инженерные решения?

Данные ряда международных исследований начиная с 2010 года показывают, что в привычном течении процессов разработки в среднем 37% бюджета НИОКР тратится не результативно — на устранение ошибок, выявляемых на поздних стадиях работ, что приводит к значительным скрытым повторным трудозатратам,  дорогостоящим переделкам аппаратуры и затягивает циклы испытаний-доработок. В масштабах российского госбюджета это от половины до полутора триллионов рублей ежегодных потерь на ошибки, для исключения которых уже есть зарекомендовавшая себя методология.

Решением этой проблемы является системное моделирование — целенаправленная политика обязательного применения «исполняемых системных моделей» на всех этапах жизненного цикла техники: от проверки концепций до формирования технических заданий и планов проектов, и далее в этапах проектирования, испытаний и сопровождения.

Современное инженерное образование требует практической подготовки студентов к работе с реальными техническими системами и технологии моделирования позволяют сделать образовательный процесс заметно эффективнее.

В этой статье на двух примерах покажем, как российские вузы используют отечественные решения для моделирования комплексных технических систем в образовательном процессе.

В русскоязычной части интернета отсутствуют исчерпывающие статьи про формат COMTRADE. Автором данной статьи предпринята попытка структурировать разрозненную информацию про данный формат и собрать её воедино. В данной статье представлена история развития формата COMTRADE, показано содержание актуальной версии стандарта, а также приведён пример использования данных файлов для тестирования релейной защиты с помощью среды вычислений и моделирования Engee. Данный материал может быть полезен как студентам, только начинающим изучать работу со стандартом COMTRADE, так и опытным инженерам для освежения знаний.

Эта статья — подробный разбор того, как мы смоделировали современный стандарт профессиональной цифровой радиосвязи Digital Mobile Radio (DMR) на отечественной инженерной платформе Engee.

Digital Mobile Radio (DMR) — это не просто «цифровая рация». Это международный открытый стандарт, который за счёт использования двухслотового TDMA позволяет удвоить ёмкость канала по сравнению с аналоговыми системами, сохраняя ту же полосу частот (12.5 кГц). DMR поддерживает не только голос, но и передачу данных, текстовых сообщений, GPS и обеспечивает надёжную, энергоэффективную связь для промышленности, служб быстрого реагирования и бизнеса.

Если вы хотите заглянуть «под капот» цифровой радиосвязи и понять, как отечественный инструмент позволяет решать сложные задачи верификации протоколов, добро пожаловать!

Привет, Хабр!

Сегодня говорим про мониторинг жизненно важных показателей (ЖВП) человека. ЖВП — это метрики, по которым можно понять, всё ли в порядке с нашим организмом: температура тела, давление, дыхание, ну и наш сегодняшний герой — пульс.

Когда речь заходит о мониторинге сердечной активности, первое, что приходит в голову — это ЭКГ. Электрокардиография уже давно считается золотым стандартом в медицине. Однако при всех её достоинствах у ЭКГ хватает минусов: запись короткая, провода и датчики сковывают движения, есть риск раздражения и даже заражения при повреждении кожи, да и ощущения от процедуры так себе — в целом комфорт сомнительный.

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.

Кажется, никому из читателей Хабра не нужно объяснять, насколько сложным процессом является разработка авиационной техники и комплектующих. Мы часто читаем об этом. Понятно что, длительность процессов разработки, высокие требования к безопасности, строгие формальные процедуры, сложность конструкции и многодисциплинарность научных подходов – вот причины, по которым средний цикл разработки воздушных судов (ВС) составляет 5-10 лет и не всегда заканчивается успешно.

Привет, Хабр! В предыдущей части мы рассматривали базовые методы цифровой обработки изображений для задачи сегментации спутникового снимка.

В этой статье рассмотрим ещё парочку методов решения этой задачи, всё ещё «классических», то есть без применения машинного обучения или нейросетей. Помогут нам во всём разобраться, как и в прошлый раз, язык программирования Julia и среда технических расчётов Engee!

Многие из тех, кто подходил к нашему стенду на ЦИПРе в этом году, пытались угадать – «О, это Microsoft Flight Simulator?» или – «Вы что, игры разрабатываете?». Возможно, порой стоило согласиться – для непосвящённых наши демонстрации визуально больше похожи на игры. Но представьте себе игру, которая учитывает каждый параметр движения самолёта – от трения элеронов о воздух до запаздываний при передаче данных в системе управления. Игру, которая работает в режиме жёсткого реального времени и по мультиплексному каналу информационного обмена (МКИО) взаимодействует с бортовым оборудованием. Это уже не просто описание физики полёта, система управления или игра для PC. Это всё и сразу! Как так получается, мы с вами разберём по порядку:

Привет, Хабр!

При разработке технических систем часто приходится описывать управляющую логику, зависящую от множества факторов: времени, событий, текущего состояния устройства и действий пользователя. Например, кофемашина может переключаться между режимами ожидания, приготовления напитка и очистки, а квадрокоптер – переходить в режим посадки при низком уровне заряда или в аварийный при неисправности.

Со временем логика системы начинает разрастаться: появляются дополнительные режимы работы, усложняются условия переходов между ними, возникает необходимость корректно реагировать на ошибки. В какой-то момент код превращается в клубок из вложенных if-else, флагов, и переменных, описывающих состояние системы, что не только затрудняет её поддержку и расширение, но и снижает надёжность.

Одним из решений этой проблемы может стать подход на основе конечных автоматов. В этой статье я покажу, как можно разработать управляющую логику фитнес-браслета с использованием удобного инструмента визуального проектирования и при этом не дать ей выйти из-под контроля.