化工和石化行业的MAT金宝appLAB和Simulink
工艺工程师使用MATLAB®和模拟金宝app®分析实时传感器数据，实施控制策略，并根据大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB和Simu金宝applink帮助过程工程师:
- 通过对高速传感器数据应用数值技术开发预测性维护系统
- 使用具有历史数据的机器学习来排除流程问题
- 使用数据建模来提高流程性能
- 开发和实施先进的预测控制(APC)策略
- 未经数据科学家或IT人员采用数字化
“作为一家制造公司，我们没有具有机器学习专业知识的数据科学家，但MathWorks提供了工具和技术知识，使我们能够在几个月内开发生产预防性维护系统。”
Michael Kohlert博士，Mondi Gronau
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除了过程模拟器
传统过程模拟器通常足以用于稳态条件，但它们无法处理真实工厂处理的输入的动态性质。使用MATLAB，您可以编写自己的方程式和算法，让您完全控制整个型号。
你也可以将Matlab与Process Simulator集成如Aspen Plus和gPROMS用于定制单元操作、高级分析、设计控制方案和开发优化例程(如遗传算法)。
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通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB可以帮助您开发定制的预测性维护算法，以定制于设备的特定操作和架构配置文件。使用预测维护工具箱™设计条件指示灯并估算旋转设备的剩余使用寿命。
您可以使用信号处理工具箱™自动监控控制环路的性能，远程确定管道中的腐蚀程度，并检测管道泄漏的位置和数量。
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机器学习和大数据
交互式应用程序在统计和机器学习工具箱™让您应用机器学习技术，而不必是数据科学专家。MATLAB还提供了一个单一的、高性能的环境来处理大数据——无论是结构化的还是非结构化的。这使您能够更快地执行故障检测和诊断，并更好地监控流程。
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深度学习和图像处理
只需几行Matlab代码，您可以构建使用流程数据来预测异常情况的深度学习模型。使用图像处理工具箱™应用程序自动化分段图像数据和批处理大图像数据集的公共流程。您可以在图像处理应用中使用MATLAB，如火焰表征，设备的热成像和塑料薄膜质量检测。在MATLAB中深入学习，您可以直接从图像和视频数据学习特征表示。
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使用数据建模进行流程改进
在MATLAB中使用多变量分析工具来确定影响流程性能的独立驱动变量。系统识别工具箱™允许您创建和使用不易从第一个原则或规格建模的动态系统的型号。工具箱还允许您交互方式执行在线参数和状态估计。
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制定和实施APC策略
您可以使用MATLAB控制产品来设计控制方案并进行动态模下载188bet金宝搏拟以便更好地分析植物行为。使用型号预测控制工具箱™设计，模拟和部署用于工厂的线性和非线性模型预测控制器。
控制工程师还可以将来自Aspen Plus和GPROM的过程模型嵌入到Simulink中。金宝app通过这种方式，您可以重新部署现有模型来设计首选环境中的控制策略。
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数字化
MathWorks可以帮助您采用并实施特定于组织需求的大数据策略。您可以使用预构建的MATLAB工具箱和参考体系结构来简化各种应用程序：将与企业IT系统，云和生产数据基础架构集成到将计算扩展到集群或将模型部署为与非MATLAB用户共享的应用程序。
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使用DCS部署关闭循环
MATLAB算法可以与具有OPC Toolbox™的各种DCS系统集成。OPC Toolbox可直接从Matlab和Simulink提供对实时和历史OPC数据的访问权限。金宝app您可以从设备（例如DC，监控和数据采集系统）和PLC等设备读取，写和日志OPC数据。OPC Toolbox允许您使用符合OPC DA，HDA和UA标准的直播服务器和数据历史学家的数据。
阅读Genentech如何使用MATLAB和OPC工具箱构建生物反应器监控算法开发平台。
“在MATLAB和Simulink中开发我们自己的系统的另一个优势是，我们可以获取Johnson Matthey工程师积累的金宝app组织知识和专业知识，而不是依赖于另一家公司的通用解决方案。”
Tim Watling，Johnson Matthey
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