Посты с тэгом анализ и проектирование систем


Celery в нагруженных проектах: немного практики

В преддверии нашей Moscow Python Conf++ мы кратко поговорили с Олегом Чуркиным, техлидом финтех-стартапа, о его обширном опыте работы с Celery: полмиллионе фоновых задачах, багах и тестировании.


Читать дальше →



Пространство состояний в задачах проектирования систем оптимального управления



Введение


Исследование системы управления во временной области с помощью переменных состояния широко используется в последнее время благодаря простоте проведения анализа.

Состоянию системы соответствует точка в определённом евклидовом пространстве, а поведение системы во времени характеризуется траекторией, описываемой этой точкой.

При этом математический аппарат включает готовые решения по аналоговому и дискретному LQR и DLQR контролерам, фильтра Калмана, и всё это с применением матриц и векторов, что и позволяет записывать уравнения системы управления в обобщённом виде, получая дополнительную информацию при их решении.

Целью данной публикации является рассмотрение решения задач проектирования систем оптимального управления методом описания пространства состояний с использованием программных средств Python.


JupyterHub, или как управлять сотнями пользователей Python. Лекция Яндекса

Платформа Jupyter позволяет начинающим разработчикам, аналитикам данных и студентам быстрее начать программировать на Python. Предположим, ваша команда растёт — в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Рано или поздно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начнут тормозить работу. Справиться с этой проблемой поможет JupyterHub — многопользовательский сервер c возможностью запускать Jupyter одной кнопкой. Он отлично подходит для тех, кто преподаёт Python, а также для аналитиков. Пользователю нужен только браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

Меня зовут Андрей Петрин, я руководитель группы аналитики роста в Яндексе. В докладе на Moscow Python Meetup я напомнил о плюсах Jupyter и рассказал про архитектуру и принципы работы JupyterHub, а также про опыт применения этих систем в Яндексе. В конц



Моделирование системы управления самолётом



Здравствуйте!



В предыдущей статье [1] мы рассмотрели некоторые особенности применения библиотеки Python Control Systems Library для проектирования систем управления. Однако, в последнее время широко используется проектирование систем управления с помощью переменных состояния, что значительно упрощает расчёты.

Поэтому, в данной статье на примере системы управления из публикации [2] мы рассмотрим упрощённую модель автопилота с использованием переменных состояния и функций tf, ss библиотеки Control.

Физические основы работы автопилота и системы уравнений полёта



Уравнения, управляющие движением летательного аппарата, представляют собой очень сложный набор из шести нелинейных связанных дифференциальных уравнений. Однако, при определенных предположениях, они могут быть разделены и линеаризованы в уравнения продольных и боковых перемещений. По


Never Fail Twice, или как построить мониторинговую систему с нуля

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.


Читать дальше →



Использование библиотеки Python Control Systems Library для проектирования систем автоматического управления



Здравствуйте !!!

С появлением библиотеки Python Control Systems Library [1], решение основных задач проектирования систем автоматического управления (САУ) средствами Python значительно упростилось и теперь практически идентично решению таких задач в математическом пакете Matlab.

Однако, проектирование систем управления с применение указанной библиотеки имеют ряд существенных особенностей, которых нет в документации [1], поэтому особенностям использования Python Control Systems Librar и посвящена данная публикация.

Начнём с инсталляции библиотеки. В документации говориться о загрузке двух модулей slycot и control, на самом деле для нормальной работы нужна ещё библиотека numpy+mkl, остальные устанавливаются автоматически при загрузке control.

Указанные модули можно скачать с сайта [2]. В документации так же сказано, что для ин


Контроллер Arduino с датчиком температуры и Python интерфейсом для динамической идентификации объектов управления

Введение

Возможность получения действительной информации о состоянии реальных объектов в реальном масштабе времени позволяет обоснованно приступать к следующему этапу анализа и синтеза систем – математическому моделированию динамических характеристик объектов управления.

В данной публикации рассматривается доступный в реализации проект системы измерения технологического параметра – температуры, с дистанционной передачей сигнала в вычислительную среду для дальнейшей обработки измерительной информации.

В основу данного проекта положены аппаратные средства для прототипирования на базе платформы Arduino со множеством совместимых с ними модулей и свободных программных средств Python, образующих интегрированную среду разработки Arduino Software.

Читать дальше →


Беспоисковый метод расчета настроек регуляторов средствами Python



Введение


Беспоисковый метод — простой, надёжный и универсальный метод расчёта настроек субоптимальных регуляторов, включая и такие алгоритмы как ПД, ПДД и ПИДД [1].

Однако, приведенная в [1] программная реализация данного метода имеет ряд недостатков, что затрудняет его применение в микропроцессорных регулирующих приборах.

Среди недостатков можно выделить такие:

Неоднозначность в определении диапазона рабочих частот, которая, даже при наличии сглаживающего звена в структуре передаточной функции регулятора, может привести к отрицательным значениям настроек;

В работе [1] для реализации беспоискового метода расчёта регуляторов рассматривается передаточная функция объекта вида:



что при второй степени оператора p в знаменателе ограничивает точност


Использование обратного преобразования Лапласа для анализа динамических звеньев систем управления



Здравствуйте!

До настоящего времени в арсенале средств высокоуровневого языка программирования Python отсутствовали модули для численного преобразования передаточных функций элементов САУ из частотной области во временную.

Поскольку функции обратного преобразования Лапласа широко используются при анализе динамических систем контроля измерения и управления, использование Python для указанных целей было весьма затруднительно, поскольку приходилось использовать менее точное обратное Фурье преобразование [1].

Указанную проблему решает модуль mpmath библиотеки Python свободного распространения (под лицензией BSD), предназначенный для решения задач вещественной и комплексной арифметики с плавающей точкой и заданной точностью.

Работу над модулем ещё в 2007 году начал Fredrik Johansson [2], и, благодаря помощи многих участников проекта, в настоящее время


Математические модели релейно-импульсных регуляторов



Введение

Важнейшей задачей автоматического управления любыми технологическими процессами является разработка математического описания, расчет и анализ динамики автоматических систем регулирования (АСР).

Практика промышленного использования микропроцессорных регулирующих приборов (МРП) показала, что “идеальные алгоритмы” физически не реализуемы. Синтезированная на их основе АСР не отражает поведение реальной системы [1].

Отклонения алгоритмов от идеализированных при определенных условиях, например, для релейно-импульсных регуляторов, когда скорость исполнительного механизма соответствует реальной динамике объекта, поведение реальной системы с достаточной степенью точности соответствует результатам математической модели.

Релейно-импульсные регуляторы применяются в микропроцессорных регулирующих приборах, где наблюдается следующая тенденция. Например