Что такое быть инженером по автоматическому управлению
Допустим, вы изучали в университете программу, включающую в себя такие понятия как "Автоматизация", "управление", "сигналы", "САУ / ТАУ" или что-то похожее. Вы знакомы с такими понятиями, как объект управления, исполнительный механизм (он же регулятор или контроллер), обратная связь (feedback), прямое управление (feedforward), преобразование Лапласа, диаграмма Бода (или ЛАЧХ - логарифмическая асимптотическая частотная характеристика) и другими полезными инструментами. Скорее всего, вы также изучали преобразование Фурье, основы статистики и, возможно, теорему Байеса. Не говоря уже о программировании и интересных задачах оптимизации, таких как задача о рюкзаке или оптимизация траектории мобильного робота!
Какие роли вы можете занять после окончания обучения? Вот краткий список:
Возможные роли
Разработчик/инженер-программист - просто здравствуй, АйТи, просто как дела
- Анализ требований и формулирование спецификаций.
- Проектирование с использованием методологий, таких как UML или Agile.
- Программирование на высоко- и низкоуровневых языках (например, Matlab, C).
- Проведение тестирования (устойчивость, безопасность, производительность, робастность).
- Поддержка и отладка программного обеспечения в соответствии с потребностями клиентов.
Инженер по системам управления - в России, где вся теория была придумана в середине прошлого века, почему-то, редкость
- Проектирование обратной и прямой связи.
- Синтез регуляторов.
- Автоматизация процессов.
- Возможная генерация кода для встроенных систем.
Инженер автоматических тестов - опять АйТи
- Использование языков программирования и тестовых фреймворков (например, Simulink Test, Pytest).
Инженер ручного тестирования - роль ближе к техническому персоналу
- Проведение тестов на испытательных стендах (например, для двигателей или аккумуляторных систем).
- Анализ результатов тестирования.
- Составление подробных отчетов.
Инженер по моделированию и симуляции - тоже редкость, для этого нужно, чтобы у предприятия была мощная материальная база, иначе зачем эти виртуальные симуляции
- Создание моделей и симуляторов (на Matlab, Python, Modelica или специализированных инструментах).
- Проведение симуляций, оптимизация систем и проверка результатов с использованием методологии MBSE (Model-Based Systems Engineering).
Инженер HIL/SIL/MIL - разные уровни проверки сделанного регулятора / системы управления / софта, про это могу отдельно рассказать
- Тестирование на уровне Hardware-in-the-loop (HIL), Software-in-the-loop (SIL) и Model-in-the-loop (MIL).
- Интеграция систем и проверка их производительности.
Инженер R&D, научный сотрудник, аспирант или постдок - когда в молодые годы не нашёл, где применить свои знания, учи этому других, авось, другие найдут
- Проведение исследований, разработка новых технологий и углубление понимания систем и методов.
- Написание статей, иногда патентов.
- Написание статей на Пикабу.
- Поиск смысла жизни.
Основные концепции и инструменты
Физика процессов: понимание физических систем и как ими управлять (датчики, обратная и прямая связь).
Инструменты и подходы:
- Программирование: Matlab, C, Python, Modelica – распространённые языки для синтеза и внедрения регуляторов.
- Физика и математика: на необходимом минимальном уровне или глубже, чтобы понимать, с чем работаешь.
- Фреймворки тестирования: Simulink Test, Pytest и специализированные инструменты.
- Системы контроля версий: Git, Bitbucket для управления кодом.
- Методологии разработки: Agile, UML, V-цикл для управления проектами.
- Тестирование и валидация: оценка безопасности и устойчивости с использованием прототипов и испытательных стендов.
Как преуспеть в этих ролях?
- Используйте системный подход. Старайтесь смотреть на проблему "с высоты птичьего полета", чтобы определить входы и выходы системы, что можно контролировать и какова сложность задачи.
- Освойте ключевые инструменты и языки программирования. Если вы начинаете с Matlab/Simulink, настоятельно рекомендую переключаться на Python, который предлагает почти те же инструменты бесплатно и даже больше.
- Развивайте аналитические и навыки решения задач. Начинайте с простейших методов (методы настройки ПИДф регуляторов и иже с ними), а затем переходите к более сложным.
- Ищите стажировки для практического опыта. Даже если не предстоит много заниматься управлением, всегда можно попробовать обратить в свою веру коллег или начальство. Читайте открытые статьи на таких платформах, как ScienceDirect, чтобы оставаться в курсе новых методов, с использованием нейросетей и прочего.
- Следите за тенденциями в отрасли. Особенно за развитием AI, IoT и автоматизации. Изучайте открытые проекты на GitHub, чтобы понять, что сейчас в тренде.
Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь обращаться. К рекрутерам, имеющим сложности в поиске людей с таким багажом, или заинтересованным в найме подобных, это тоже относится, могу сориентировать. Удачи!
Это больше похоже на квест с открытым миром: от моделирования до программирования и оптимизации сложных процессов))