Разработка электропривода с шаговым двигателем на STM32 в Engee 🛠

Друзья,

У нас стояла задача разработать систему автоматического управления (САУ) для управления промышленным электроприводом. И сегодня мы хотим поделиться с вами этим проектом, ведь он отлично демонстрирует применение в Engee нашего любимого подхода – модельно-ориентированного проектирования.

✔️Первый шаг. Создание модели объекта и алгоритма управления. В модели шагового электропривода с полношаговым управлением мы смоделировали сам объект управления – биполярный шаговый двигатель, который питается от двойного полномостового MOSFET-драйвера. САУ реализует функции пуска и останова по заднему фронту управляющего сигнала, определения коммутационных комбинаций драйвера и блокировки аварийных комбинаций. Разработанная модель позволяет отследить электрические и механические показатели реальных драйвера и двигателя в процессе работы, а также отладить сам алгоритм управления.

✔️Второй шаг. Разработка прошивки для микроконтроллера. Мы «оборачиваем» отлаженную систему управления в разработанные ранее блоки C Function. Эти блоки нам понадобятся для взаимодействия модели с периферией микроконтроллера STM32 F446RE и MOSFET-драйвером. Как можно убедиться, это никак не влияет на работу модели и позволяет после генерации Си кода из модели Engee быстро добавить его в проект во внешней IDE без дополнительных затрат на разработку и человеческих ошибок.

После запуска программы с добавленным сгенерированным кодом на контроллере управляющий алгоритм воспроизводит вращение двигателя с заданной скоростью и пуском/остановом по заднему фронту управляющего сигнала.

То есть мы с уверенностью можем сказать, что ТЗ выполнено успешно! МОП очередной раз доказало свою эффективность. 🏆

Примеры моделирования электроприводов с другими типами машин, а также генерации кода для различных микроконтроллеров вы можете найти в Сообществе Engee.

Шагаем в будущее вместе с Engee! 💼

Спектральный анализ и фильтрация аудиофайла 📢

Друзья,

сегодня мы поговорим о цифровой обработке аудио в скриптах Engee. Рассмотрим демо-проект, в котором описываются типичные этапы технических вычислений при цифровой обработке сигналов (ЦОС). Для этого в нашем скрипте мы использовали функции из библиотеки DSP.jl.

Мы заранее подготовили наглядный пример зашумлённого аудио, в котором можно слышать голосовое сообщение (обратный отсчёт) на фоне свиста и шума толпы.

Задача – выделить полезную составляющую сигнала, которой для нас является голос.

😀 В первую очередь нам интересно послушать наш исходный WAV-файл, и для этого подключаем пакет WAV.jl. Для удобства прослушивания мы написали вспомогательную функцию audioplayer, позволяющую использовать интерактивный инструмент для проигрывания аудио прямо внутри скрипта Engee.

📈 Затем нам важно отобразить аудио-сигнал на временной оси. Мы используем стандартную функцию plot. Впрочем, форма сигнала во временной области не даёт нам понимания, что и как фильтровать.

🔈 Мы переходим к спектральному анализу! Отображаем спектральную плотность мощности методом Уэлча (функция DSP.welch_pgram), а также смотрим спектрограмму сигнала, то есть картину изменения спектра сигнала во времени.

📄 Определив частотные диапазоны (полосы) полезного сигнала и шума, мы приступаем к разработке подходящего цифрового фильтра. Используя функции из библиотеки DSP.jl мы получаем коэффициенты фильтра нижних частот, рассчитываем и визуализируем его характеристики (АЧХ, ФЧХ, ИХ).

▶️ Наконец, мы применяем разработанный фильтр к аудио-сигналу, смотрим на вид отфильтрованного сигнала в частотной и временной областях, и конечно, прослушиваем результат обработки при помощи нашего аудиопроигрывателя.

Этот и другие примеры из области ЦОС доступны для ознакомления в нашем сообществе, присоединяйтесь и изучайте захватывающий мир обработки сигналов!

До скорой связи! 💼

🎓 Друзья!

В канун Дня студента хотим напомнить вам, что развитие – это неотъемлемая часть профессии инженера. Хотим пожелать всем нынешним и будущим инженерам не останавливаться в приобретении новых теоретических знаний и практических умений!

⚡️Мы стремимся поддерживать вас в этом процессе и для этого делимся продвинутой и сложной моделью, демонстрирующей использование алгоритма заряда и разряда батареи при постоянном токе и постоянном напряжении. Эта модель была создана по запросу клиента, которому понадобилось оптимизировать процессы зарядки и разрядки для нового проекта. В данном примере блок CC-CV (постоянный ток – постоянное напряжение) заряжает и разряжает батарею в течение 10 часов.

🛠 Во время зарядки ток остается постоянным до тех пор, пока напряжение батареи не достигнет максимального значения, после чего ток отключается.

🔥 Также отслеживается температура батареи при работе в нормальных условиях. Наблюдение за тепловыделением в данной модели помогло клиенту принять решение об отказе от системы принудительного охлаждения.

📶 Для выгрузки данных из модели анализа результатов мы использовали возможности языка Julia в Редакторе Engee. Для освоения этого языка приглашаем вас посетить нашу Зимнюю школу Julia! Это отличная возможность бесплатно углубить свои знания и улучшить навыки работы с таким перспективным языком программирования.

Уверены, вы знаете, что бесплатная лицензия Engee доступна всем инженерам и студентам ВУЗов. Не упустите возможность развиваться вместе с нами и стать частью нашего Сообщества! 💼

Друзья,

👥 Сегодня хотим поделиться интересным примером от нашего пользователя из Сообщества Engee!

В нашем сообществе Engee появился новый проект от andreyilinskiy – Leapfrog метод и Ричард Фейнман про некоторые свойства Leapfrog метода, описанного в фейнмановских лекциях по физике.

Andreyilinskiy рассмотрел этот метод на нескольких численных экспериментах. Модельной задачей проекта стали колебания нелинейного математического маятника на жестком стержне. Используя написанную на языке Julia функцию SolveODE для решения задачи разными способами, автор сравнил точность при использовании разных методов:
🟡Эйлера,
🟡Рунге-Кутты 2-го порядка («средней точки»),
🟡leapfrog.

⚡️Кроме того, коллега посчитал и сравнил энергию для данных, полученных методом «средней точки» и leapfrog. Чтобы познакомиться со всеми тонкостями реализации и выводами, переходите по ссылке.

💙 Нас очень вдохновляют такие интересные проекты от наших пользователей. Если вам есть чем поделиться, приглашаем смело выкладывать свои проекты в Сообщество и собирать лайки и приятные комментарии от коллег!

Увидимся в Engee! 💼

PS Кстати, это уже второй пост этого пользователя. Первый пост был о переходных процессах в линейных цепях. Он тоже очень интересен и рекомендован нами к ознакомлению.