Industrial Communication Toolbox
Échanger des données via OPC UA, Modbus, MQTT et d'autres protocoles industriels
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Industrial Communication Toolbox permet d'accéder aux données historiques et temps réel d'une usine directement depuis MATLAB et Simulink. Vous pouvez lire, écrire et consigner des données OPC Unified Architecture (UA) à partir de dispositifs tels que des systèmes de contrôle distribués, des systèmes de contrôle et d'acquisition de données temps réel (SCADA) et des contrôleurs de logique programmables. Vous pouvez également accéder à des données de fabrication et d'usine à partir des serveurs® PI d'AVEVA™ et utiliser ces données pour la surveillance des processus, l'amélioration des processus et les applications de maintenance prédictive.
Vous pouvez utiliser des données provenant de serveurs temps réel et de systèmes d'historisation des données conformes aux normes OPC UA, OPC Data Access (DA) et OPC Classic Historical Data Access (HDA). Lorsque vous communiquez via OPC UA, vous pouvez vous connecter en toute sécurité à des serveurs OPC UA en utilisant différents modes de sécurité, des algorithmes de cryptage et des méthodes d'authentification utilisateur.
La toolbox inclut des blocs Simulink avec lesquels vous pouvez modéliser des systèmes de contrôles en ligne et effectuer des tests de contrôleur en mode Hardware in-the-Loop. Dans MATLAB et Simulink, vous avez la possibilité de vérifier vos algorithmes en établissant une connexion sécurisée OPC UA à votre système physique, ainsi que de créer des modèles de jumeaux numériques connectés pour les applications IIoT. Cette toolbox supporte également la communication avec des dispositifs périphériques et des serveurs cloud via les protocoles Modbus et MQTT.
Maintenance prédictive et surveillance de l'état
Accédez aux données de fabrication et d'équipements pour créer des applications de surveillance de l'état. Grâce à Predictive Maintenance Toolbox, développez des applications de maintenance prédictive pour votre processus industriel ou votre usine.
OPC UA
Accédez aux données historiques et temps réel des équipements en toute sécurité depuis des serveurs compatibles OPC UA. Trouvez des nœuds disponibles sur un serveur OPC UA et lisez les données historiques dans MATLAB en spécifiant les nœuds et une plage temporelle. Utilisez des abonnements OPC UA pour surveiller le changement des valeurs et traiter les données en fonction des conditions que vous avez définies. Utilisez les méthodes OPC UA pour déclencher des actions sur votre serveur.
Modbus
Utilisez des applications, des fonctions MATLAB et des Blocs Modbus Simulink pour envoyer et recevoir des données provenant de contrôleurs industriels tels que des PLC via le protocole Modbus.
Serveurs PI
Connectez-vous au système AVEVA PI et accédez aux données de séries temporelles à partir de MATLAB pour des analyses et des visualisations plus approfondies et écrivez les valeurs de retour calculées sur le serveur PI.
OPC dans Simulink
Connectez votre modèle Simulink à des données temps réel ou simulées en utilisant la norme OPC UA. Validez des modèles Simulink pour des applications de contrôle avancé de processus ou de fabrication intelligente et vérifiez le code généré par co-simulation avec des serveurs OPC UA fonctionnant sur du software PLC comme Codesys.
MQTT
Connectez-vous à des courtiers conformes à MQTT via TCP ou en utilisant les protocoles WebSocket. Abonnez-vous à des thèmes sur le courtier et traitez les messages sur les thèmes auxquels vous êtes abonné(e). Publiez des messages sur les thèmes du courtier.
OPC HDA
Lisez des données brutes ou traitées provenant des serveurs OPC Historical Data Access et utilisez MATLAB pour les interpréter, les manipuler et les visualiser.
OPC DA
Échangez des données avec les serveurs classiques OPC Data Access dans MATLAB et Simulink.
Ressources liées au produit :
« Grâce à notre collaboration avec les services de consulting MathWorks, nous avons développé une plateforme robuste pour la supervision avec MATLAB et nous avons fait évolué notre système pilote vers un système moderne de contrôle automatisé. Cette modernisation a permis à nos chercheurs de faire passer rapidement les algorithmes de l'idée aux étapes d'implémentation, de simulation et de déploiement. »
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