MATLAB 和 Simulink 在工业自动化和机械领域的应用

在 MATLAB® 和 Simulink® 的帮助下,工程师能够应对现代生产设备不断增加的复杂度和更高的灵活性要求。

工业自动化和机械工程师使用 MATLAB 和 Simulink 中基于模型的设计:

  • 设计并测试机器控制和调度逻辑
  • 运行设备功能自动测试
  • 为预测性维护和运营优化设计人工智能 (AI) 算法
  • 为工业控制器和 PLC 生成实时代码(C/C++、IEC 61131-3)

“作为一家制造公司,我们没有专攻机器学习的数据科学家,但借助 MathWorks 的工具和技术方法,我们能够在几个月内开发出一套产品级预防性维护系统。”

Michael Kohlert 博士,Mondi

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智能工业概述

参阅示例,了解如何应对工程领域的三大挑战。

数字孪生

借助 MATLAB 和 Simulink,工程师可以使用基于物理的多域建模工具以及来自资产的数据来定义模型。数据驱动和基于物理的模型都可以根据来自运营资产的真实数据进行调整,从而实现数字孪生。工程师可以使用这些数字孪生进行预测、假设分析仿真、异常检测、故障隔离等。

使用 MATLAB 和 Simulink,工程师可以在应用所需的任何场景下实现数字孪生,包括边缘智能设备、PLC、工业控制器或系统 IT 基础架构。


人工智能

使用 MATLAB 和 Simulink,工程师无需精通数据科学或机器学习,即可在工业自动化应用中嵌入 AI 和数据科学算法。例如,工程师可以借助专用 App 标注数据或训练 AI 模型,从而管理质量不佳的数据。


虚拟调试

借助 MATLAB 和 Simulink,工程师可以事先使用组件、系统或被控对象的仿真模型对设计进行测试和验证,而后在实际原型或生产设备上加以实现。通过虚拟调试,工程师可以在开发过程的早期阶段发现并消除设计错误,缩短开发和验证时间,同时降低风险以及减少潜在损坏。


生产集成

MATLAB 和 Simulink 算法可以在现场级(边缘)、调度和控制级或企业级(服务器或云 IT)的设备上部署并投入生产。

MATLAB 和 Simulink 可以通过各种总线和协议进行通信,例如: 

  • OPC UA
  • 以太网 TCP 或 UDP
  • EtherCAT
  • CAN
  • 串行(例如 RS232 或 RS485)
  • Modbus
  • GPIB

工程师还可以将 MATLAB 和 Simulink 与 OSIsoft® PI System™ 等软件集成。