MATLAB和SIMU金宝appLINK for IOT应用程序

马铃薯®和仿真软金宝app件®可以帮助您设计,原型和部署IOT应用程序,例如预测维护,操作优化,监控等。

  • 访问和预处理流媒体和存档数据使用内置接口到云存储,关系和非关系数据库,以及休息,MQTT和OPC UA等协议。
  • 设计自定义IOT分析和算法快速从数千名经过验证的,预构造函数,如数据清洁,机器和深度学习,计算机视觉,控制和优化等主题。使用现有功能,自定义它们,或创建自己的功能。
  • 开发数据驱动基于物理的模型要了解,控制和优化连接的东西并创建数字双胞胎。
  • 将Matlab Analytics和Simulink模型金宝app部署到您选择的资产边缘, 或者通过自动生成C/ c++、HDL、PLC、GPU、.NET或Java®基于软件组件。
  • 使用ThingSpeak™,一个现成的IoT平台与MATLAB分析,来原型和运营化较小的系统。

“我们记录网格上的频率,将它们注入我们的Simulink模型,并将模拟结果与实际系统响应进行比较。金宝app通过Sim金宝appulink,我们可以不断校准和改进我们的模型,并最终提高我们的储备估计的准确性。“

Heidi Heath,Transpower

访问流和存档数据

使用MATLAB开发大数据算法。MATLAB支金宝app持来自许多来源的时间戳和非结构化数据,包括云存储服务(例如,AWS S3,Azure Blob),opc uaRESTFUR Web服务和数据库。通过将MATLAB与Mattlab与Message Mrokers集成,与连接资产的实时数据一起使用MQTT.和媒体协议,如kafka。

您可以使用内置功能轻松执行数据沟槽和清洁,以替换丢失或错误的值,流畅的数据,以及使用不同时间戳格式的数据集。


开发分析,控制和优化算法

MATLAB为IOT应用程序开发提供了数千种功能,包括预测维护,信号图像处理,反馈和监督控制,优化, 和机器学习

使用现有功能,使用现有功能,使用传统的编程语言更快地开发算法快得多,通过使用现有功能,或创建自己的传统编程语言。相同的算法可以在许多常见的IOT场景中运行,包括流或大数据。


构建数据驱动和基于物理的数字双胞胎

使用MATLAB,您可以使用来自工业智能机器的数据定义一个模型。你也可以使用Simulink来创建金宝app一个基于物理的模型多域建模工具.可以使用操作资产的数据调整数据驱动和基于物理的模型,以充当数字双胞胎.这些数字双胞胎可以用于预测、假设模拟、异常检测、故障隔离等。


自动部署到边缘、资产或云

MATLAB程序或SIMULINK模型金宝app可以部署在边缘,资产或云上。对于桌面,服务器,内部部署或云应用程序,您可以生成运行时可执行文件,组件或容器。对于嵌入式设备,您可以自动生成C / C ++,Verilog / VHDL或GPU代码。探索和测试IOT系统的算法应该运行 - 无论是应该在资产或边缘运行的时间关键控制循环,应该在本地数据中心运行的大数据分析,或者蒙特卡罗模拟应该在云上运行。


ThingSpax:启用MATLAB的IOT平台

截图是一个易于使用的基于云的物联网平台,用于原型和小规模生产应用。使用MQTT或REST api从您的设备发送数据到ThingSpeak。查看即时可视化您的实时数据从任何互联网连接的网络浏览器。使用ThingSpeak,您可以安排MATLAB代码在新数据到达时运行实时分析和可视化。通过创建警报和触发反应来处理您的数据。


使用MathWorks咨询服务启动并运行

您的团队是否刚刚开始,或者您是经验丰富的Matlab和Simulink用户,Mathworks咨询服务与您合作,开发定制计划并加快项目开发。金宝app通过个性化辅导和完全透明的方法,我们的目标是让您控制您改进的流程,工具和设计工作。