Industrial Communication Toolbox
Datenaustausch über OPC UA, Modbus, MQTT und andere Industrieprotokolle
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Die Industrial Communication Toolbox ermöglicht den Zugriff auf Live- und historische Daten von industriellen Anlagen direkt über MATLAB und Simulink. Sie können OPC-Daten von Geräten lesen, schreiben und protokollieren, z. B. von verteilten Steuersystemen, Überwachungssteuerungs- und Datenerfassungssystemen sowie speicherprogrammierbaren Steuerungen. Außerdem können Sie direkt über AVEVA™ PI-Server auf Anlagen- und Fertigungsdaten zugreifen und damit Prozesse überwachen, verbessern sowie für Anwendungen der vorausschauenden Instandhaltung verwenden.
Sie können mit Daten von Live-Servern und Datenhistorikern arbeiten, die den Standards OPC UA und OPC Classic Historical Data Access (HDA) entsprechen. Bei der Kommunikation über OPC UA können Sie sich mit OPC UA-Servern sicher verbinden, und zwar wahlweise über verschiedene Sicherheitsmodi, Verschlüsselungsalgorithmen und Benutzerauthentifizierungsmethoden.
Die Toolbox enthält Simulink-Blöcke, mit denen Sie Online-Überwachungssteuerungen modellieren und Hardware-in-the-Loop-Tests für Regler durchführen können. Sowohl in MATLAB als auch Simulink lassen sich Algorithmen durch das Einrichten einer sicheren OPC UA-Verbindung zu Ihrer Anlage verifizieren, damit Sie verbundene digitale Zwillingsmodelle für IIoT-Anwendungen erstellen können. Außerdem unterstützt die Toolbox die Kommunikation mit Edge-Geräten und Cloud-Servern über Modbus- und MQTT-Protokolle.
Vorausschauende Instandhaltung und Überwachung
Greifen Sie auf Anlagen- und Fertigungsdaten zu, um Anwendungen zur Zustandsüberwachung zu erstellen. Zusammen mit der Predictive Maintenance Toolbox können Anwendungen zur vorausschauenden Instandhaltung für Industrieprozesse oder industrielle Anlagen entwickelt werden.
OPC UA
Greifen Sie sicher auf Live- und historische Anlagendaten von OPC-UA-kompatiblen Servern mithilfe von MATLAB Funktionen oder der OPC UA Explorer-App. Suchen Sie verfügbare Knoten auf einem OPC UA-Server und lesen Sie historische Daten durch Angabe der Knoten und eines Zeitbereichs in MATLAB ein. Nutzen Sie die Subscriber-Kanäle von OPC UA zur Überwachung veränderter Werte und zur Verarbeitung der Daten anhand Ihrer festgelegten Bedingungen. Verwenden Sie OPC-UA-Methoden, um Aktionen auf Ihrem Server auszulösen.
Modbus
Verwenden Sie Apps, MATLAB-Funktionen und Modbus Simulink-Blöcke um Daten von Industriesteuerungen wie SPS über das Modbus-Protokoll zu senden und zu empfangen.
PI- und PI-Asset-Framework
Stellen Sie eine Verbindung zum AVEVA PI-System her und greifen Sie über MATLAB auf Rohdaten und vorverarbeitete Zeitreihendaten zu, um diese weiter zu analysieren und zu visualisieren. Die berechneten Werte werden zurück an den PI-Server geschrieben. Stellen Sie eine direkte Verbindung zum PI Data Archive her oder verbinden Sie sich mit PI Asset Framework (AF)-Servern, um AF-Datenbanken zu durchsuchen und historische Daten abzurufen.
OPC UA in Simulink
Verbinden Sie Ihr Simulink Modell mit simulierten oder Live-Daten mithilfe des OPC-UA-Standards. Validieren Sie Simulink-Modelle für komplexe Prozesssteuerung oder für Anwendungen zur intelligenten Fertigung und verifizieren Sie Code, der durch Co-Simulation mit OPC-UA-Servern unter SPS-Software wie Codesys generiert wurde.
MQTT
Verbinden Sie MQTT-konforme Broker über TCP oder mithilfe von WebSocket-Protokollen. Abonnieren Sie Themen aus dem Broker und verarbeiten Sie Nachrichten zu abonnierten Themen. Veröffentlichen Sie Nachrichten zu Themen über den Broker. Tauschen Sie mithilfe der MQTT-Simulink-Blöcke Daten mit MQTT-Brokern aus Ihrem Simulink-Modell aus. Generieren Sie aus den Simulink-Blöcken bereitstellbaren C/C++ Code mithilfe von Simulink Compiler und Simulink Coder.
OPC HDA
Lesen Sie verarbeitete oder Rohdaten von OPC Historical Data Access-Servern und verwenden Sie MATLAB zum Auswerten, Manipulieren und Visualisieren Ihrer Daten.
Produktressourcen:
„Durch die Zusammenarbeit mit MathWorks Consulting haben wir eine robuste Plattform zur Überwachungssteuerung mit MATLAB entwickelt und unsere Testanlage auf ein modernes Automatisierungssteuersystem migriert. Dadurch konnten unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ihre Algorithmen in kürzester Zeit von der Idee über die Implementierung bis hin zur Simulation und Bereitstellung verfeinern.“
Industrial Communication Toolbox – Häufig gestellte Fragen
Die Toolbox unterstützt OPC UA, OPC Classic HDA, Modbus (RTU und TCP/IP), MQTT und das AVEVA PI System zum Austausch von Daten mit industriellen Geräten und Systemen.
Verwenden Sie MATLAB-Funktionen oder Simulink-Blöcke, um Daten zu lesen, zu schreiben und zu protokollieren, Knoten zu durchsuchen, Abonnements für Werteänderungen einzurichten und Methoden auf OPC UA-Servern aufzurufen, die von Geräten wie SPS, SCADA-Systemen und verteilten Steuerungssystemen bereitgestellt werden.
Die Toolbox bietet Zugriff auf Live- und historische Anlagendaten aus OPC UA und dem AVEVA PI System, die mit der Predictive Maintenance Toolbox kombiniert werden können, um Predictive-Maintenance-Anwendungen zu entwickeln und Condition-Monitoring-Apps zu erstellen.
Ja, die Toolbox unterstützt den Datenaustausch mit SPS unterschiedlicher Hersteller über OPC UA-Server oder Modbus-Schnittstellen.
Sie können Apps wie Modbus Explorer, MATLAB-Funktionen und Modbus-Simulink-Blöcke verwenden, um über das Modbus-Protokoll Daten an industrielle Steuerungen wie SPS zu senden und von diesen zu empfangen.
Sie können sich über TCP oder WebSocket mit MQTT-Brokern verbinden, Topics abonnieren, Nachrichten verarbeiten, Daten veröffentlichen und MQTT-Simulink-Blöcke verwenden, um Daten mit Edge-Geräten und Cloud-Servern auszutauschen.
Ja, Sie können eine Verbindung zum AVEVA PI System herstellen, um Zeitreihendaten für Analyse und Visualisierung abzurufen und berechnete Werte zurück auf den PI-Server zu schreiben.
Sie können sich sicher mit OPC UA-Servern verbinden, indem Sie verschiedene Sicherheitsmodi, Verschlüsselungsalgorithmen und Methoden der Benutzerauthentifizierung verwenden.
Ja, Sie können MATLAB Production Server-Schnittstellen für OPC UA und AVEVA PI verwenden, um Anomalieerkennungs- oder Predictive-Maintenance-Algorithmen in Produktionsumgebungen bereitzustellen.
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