Control Engineering

بچه ها کسی کنترل پیش بین مدل فرادرس رو داره؟ @alireza_jmo

Documentation ◆Introduction ●Overview of the toolbox ●Some differences from MATLAB ●Installation ●Getting started ◆Library conventions ●LTI system representation ●Simulating LTI systems ●Package configuration parameters ◆Function reference ●Available subpackages ●System creation ●System interconnections ●Frequency domain plotting ●Time domain simulation ●Control system analysis ●Matrix computations ●Control system synthesis ●Model simplification tools ●Nonlinear system support ●Stochastic system support ●Utility functions and conversions ◆Control system classes ●control.InputOutputSystem ●control.StateSpace ●control.TransferFunction ●control.FrequencyResponseData ●control.NonlinearIOSystem ●control.InterconnectedSystem ●control.LinearICSystem ●Additional classes ◆Plotting data ●Time response data ●Plotting functions ◆MATLAB compatibility module ●Creating linear models ●Utility functions and conversions ●System interconnections ●System gain and dynamics ●Time-domain analysis ●Frequency-domain analysis ●Compensator design ●State-space (SS) models ●Model simplification ●Time delays ●Matrix equation solvers and linear algebra ●Additional functions ●Functions imported from other modules ◆Differentially flat systems ●Overview of differential flatness ●Module usage ●Example ●Module classes and functions ◆Input/output systems ●Module usage ●Example ●Additional features ●Module classes and functions ◆Describing functions ●Module usage ●Pre-defined nonlinearities ●Module classes and functions ◆Optimization-based control ●Optimal control problem setup ●Optimal estimation problem setup ●Module usage ●Example ●Optimization Tips ●Module classes and functions ◆Examples ●Python scripts ●Jupyter notebooks ◆Index

Documentation ◆Introduction ●Overview of the toolbox ●Some differences from MATLAB ●Installation ●Getting started ◆Library conventions ●LTI system representation ●Simulating LTI systems ●Package configuration parameters ◆Function reference ●Available subpackages ●System creation ●System interconnections ●Frequency domain plotting ●Time domain simulation ●Control system analysis ●Matrix computations ●Control system synthesis ●Model simplification tools ●Nonlinear system support ●Stochastic system support ●Utility functions and conversions ◆Control system classes ●control.InputOutputSystem ●control.StateSpace ●control.TransferFunction ●control.FrequencyResponseData ●control.NonlinearIOSystem ●control.InterconnectedSystem ●control.LinearICSystem ●Additional classes ◆Plotting data ●Time response data ●Plotting functions ◆MATLAB compatibility module ●Creating linear models ●Utility functions and conversions ●System interconnections ●System gain and dynamics ●Time-domain analysis ●Frequency-domain analysis ●Compensator design ●State-space (SS) models ●Model simplification ●Time delays ●Matrix equation solvers and linear algebra ●Additional functions ●Functions imported from other modules ◆Differentially flat systems ●Overview of differential flatness ●Module usage ●Example ●Module classes and functions ◆Input/output systems ●Module usage ●Example ●Additional features ●Module classes and functions ◆Describing functions ●Module usage ●Pre-defined nonlinearities ●Module classes and functions ◆Optimization-based control ●Optimal control problem setup ●Optimal estimation problem setup ●Module usage ●Example ●Optimization Tips ●Module classes and functions ◆Examples ●Python scripts ●Jupyter notebooks ◆Index

Python Control Systems Library The Python Control Systems Library (python-control) is a Python package that implements basic operations for analysis and design of feedback control systems. Features ●Linear input/output systems in state-space and frequency domain ●Nonlinear input/output system modeling, simulation, and analysis ●Block diagram algebra: serial, parallel, and feedback interconnections ●Time response: initial, step, impulse ●Frequency response: Bode and Nyquist plots ●Control analysis: stability, reachability, observability, stability margins ●Control design: eigenvalue placement, LQR, H2, Hinf ●Model reduction: balanced realizations, Hankel singular values ●Estimator design: linear quadratic estimator (Kalman filter)

دوره C++ #فرادرس👆👆👆 #Cpp & #سی_پلاس_پلاس

#دعوت_به_همکاری ما یک استارت آپ در زمینه برنامه نویسی سیستمی و IoT هستیم. هدف ما طراحی و پیاده سازی یک سیستم مقیاس پذیر برای جمع آوری اطلاعات یک سری دستگاه‌های صنعتی از مناطق و کشورهای مختلف هست. در ادامه این اطلاعات پردازش می‌شن و با آنالیز اونها اطلاعات مختلفی مثل میزان مصرف انرژی و بازدهی به دست میاد. با توجه به مسله گرمایش زمین و چالش‌های انرژی پیش رو, ارزیابی مثبت و خوبی از موفقیت ایده انجام گرفته. پیشنهاد: برای تکمیل تیم خودمون از برنامه نویس‌ها با مهارت‌های زیر دعوت به همکاری می کنیم: - برنامه نویس web ‌Backend: مسلط به PHP و آشنایی با فریم وورک هایی مانند Laravel, Symphony مسلط به یکی از پلتفرم‌های بک مثل Nodejs یا Python Django یا Java ... تسلط کافی به کار با MySQL و آشنایی با ابزار‌هایی مانند Kafka, Elasticsearch, Influx یا Postgres تجربه و مهارت کار تیمی آشنایی با Git و Jira - برنامه نویس Front: اشراف کامل به مباحث پایه HTML5 & CSS , SCSS, … مشرف به Type script یا JS تسلط به یکی از ابزار های فرانت مانند Tailwaind یا Bootstrap تجربه کار با یکی از فریم وورک‌های VUE یا Angular یا React مسلط به Git - برنامه نویس سیستمی: مسلط به C++ 14 یا نسخه های جدید تر آشنا با Qt 5 تسلط کافی به مباحث شی گرایی و استفاده مشرف به سیستم عامل لینوکس آشنایی با Git حقوق پرداختی قابل مذاکره و بسته به مهارت شما و با نرخ روز دلار محاسبه می‌شه. سرمایه گذار پروژه یک شرکت خارجی هست و شما می تونین همکاری رسمی با یک شرکت بین المللی رو در رزومه خودتون ثبت کنید. ساعت کاری ۰۸:۳۰ تا ۱۸:۰۰

Send this to Boston dynamics. Make sure to indicate that you are a control systems engineer so you feel the dynamic complexity behind all this movements(although you don't!). Also make it clear that they have to make something exclusively better cuz it has failed Japan's got talent on it's first entrance... :)

استاد پیدا کنین بریم مخشو بزنیم😂