Посты с тэгом анализ и проектирование систем


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


Анализ и синтез систем автоматического регулирования средствами Python

Введение



В публикациях [1,2,3,4] были рассмотрены отдельные элементы САУ и АСР, поэтому целесообразно рассмотреть решение задач анализа и синтеза таких систем в целом. Рассмотрим простую модель поверхностного водо-водяного теплообменника [5].



Постановка задачи


Проведём анализ и синтез АСР, используя её структурную схему, приведенную на рисунке:


На рисунке используются следующие обозначения:

Y(s)– изображение регулируемой величины y(t);
U(s) – изображение сигнала задания u (t);
E(s) – изображение ошибки регулирования ɛ(t)=u(t)-y(t);
M(s) – изображение регулирующего параметра µ(t);
Λ(s)– изображение возмущения по каналу регулирующего органа λ(t);
X(s)– изображение входной переменной объекта регулирования x(t)= µ(t)+ λ(t


Руководство к созданию собственного когортного отчёта по возвратности


Когортный анализ возвратности пользователей является мощным способом для понимания разных групп клиентов — их поведения и значимости для бизнеса. Однако итоговые таблицы бывает трудно понять с первого раза, а с ходу придумать, как их построить, ещё сложнее.


В статье будет описан относительно простой, но полезный алгоритм построения когортой таблицы, а также приведены наброски кода с Python/Pandas и SQL. Если Вам необходимо программно реализовать построение когортного отчёта или просто интересно узнать этот алгоритм — прошу под кат.

Читать дальше →


[Перевод] Управление памятью в Python


Одна из главных проблем при написании крупных (относительно) программ на Python — минимизация потребления памяти. Однако управлять памятью здесь легко — если вас вообще это волнует. Память в Python выделяется прозрачно, управление объектами происходит с помощью системы счётчиков ссылок (reference count), и память высвобождается, когда счётчик падает до нуля. В теории всё прекрасно. А на практике вам нужно знать несколько вещей об управлении памятью в Python, чтобы ваши программы эффективно её использовали. Первая вещь, надо хорошо в ней разбираться: размеры основных объектов в Python. И вторая вещь: как устроено управление «под капотом» языка.


Начнём с размеров объектов. В Python есть много примитивных типов данных: целые числа (int), long (версия int с неограниченной точностью), числа с плавающей запятой (они же числа с двойной точностью, double), кортежи (tuple), ст



Анализ логов с помощью Hadoop/Python


Привет, Хабр! В этом посте я хотел бы рассказать вам о том, как мы, Лаборатория новых профессий, вместе с компанией Data-centric Alliance смогли сконструировать несколько лабораторных работ, посвящённых обработке и анализу веб-логов. Эти лабораторные работы являются ключевыми в рамках первого кейса нашей образовательной программы «Специалист по большим данным» и выполняются на основе аудиторных данных DMP Facetz.DCA. Меня зовут Артем Пичугин, и я являюсь её координатором.



Задача


Представьте, что вы компания, продающая автомобили. Кому показать рекламу автомобиля? На каких сайтах? Так, чтобы недорого и эффективно? Казалось бы, ответ очевиден: пользователям, которые заходят на с


Sexy primes, «медленный питон» или как я бился о стену непонимания


Многие разработчики, особенно принимающие активное участие в проектировании системы, наверняка сталкивались с подобной ситуацией: приходит коллега (разраб, проектлид или продажник не суть важно) с очередной идеей-фикс: давай перепишем все на java, scala и т.д. (любимое подставить).

Вот и мне в очередной раз «спустили» такую идею в немаленьком-таком legacy проекте. Не совсем переписать, не совсем все (ну в перспективе). В общем перейти с питона (а у нас там еще и тикль модульно присутствует) на scala. Речь пока шла о разработке новых модулей и сервисов, т.е. начинать с наименее привязанных к middle-level и front-nearby API's. Как я понял в перспективе возможно совсем.

Человек — не разработчик, типа нач-проекта и немного продажник (для конкретного клиента) в одном лице.

Я не то, что бы против. И скалу уважаю и по своему люблю. Обычно я вообще открыт ко всему новому. Так например, местами кроме тикля и питона у нас появляются сервисы или модули на других я


Как GPS трекер стал логером или простой и дешевый способ организовать мониторинг физических параметров удаленных объектов

Задача


Как часто бывает задачи не вписываются в стандартные возможности доступных инструментов. Так случилось и в этот раз. Далее обрисую задачу.

Имеется несколько удаленных объектов на просторах страны (Украина) электрифицированных, но не имеющих простых технических возможностей для подключения интернета. Объекты, как правило, расположены так что про 3G или WiMax заикаться не приходится. Доступен только GPRS. Нужно иметь возможность мониторить температуру в нескольких помещениях этих объектов. Причем желательно если не в реальном времени то с минимальной задержкой. Усложняется все еще тем что объекты хоть и недвижимость, но возможны ситуации что будет переезд. Поэтому капитальные методы установки оборудования отпадают.

То есть хорошо бы иметь такой комплекс который без труда можно перенести на новое место, воткнуть в розетку и развесив датчики забыть про него. Я хорошо отдаю себе отчет в том что сей час рынок переполнен подходящими решениями