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许可形式单机和网络版
原产地美国
介质下载
适用平台windows,mac,linux
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MATLAB 和 Simulink 助力金属、材料和采矿
流程使用 MATLAB® 和 Simulink® 分析实时传感器数据，实施控制策略，并基于大数据和机器学习创建预测性维护系统。
MATLAB 和 Simulink 帮助采矿：
通过在高速传感器数据上应用数值技术来开发预测性维护系统
使用机器学习和历史数据来解决流程问题
使用数据建模来改进流程性能
采用数字化而非依赖于数据科学家或 IT 人员
仿真故障数据
传统上，根据传感器收集来的数据优化采矿厂和流程。
但是，传感器数据并不总适用于机器中多种可能的故障模式 。相反，您可以通过创建机器模型并仿真故障操作条件来使用仿真数据呈现故障。
Simulink 和 Simscape™ 让您构建可根据物理组件和动态描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和更改模型动态呈现机器的不同故障模式。
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB 可以帮助您根据设备的具体操作和架构特性开发自定义预测性维护算法。使用 Predictive Maintenance Toolbox™ 设计状态指示器和估算旋转钻井设备的剩余使用寿命。
您可以使用 Signal Processing Toolbox™ 自动控制回路的性能，远程确定管道中的腐蚀或点蚀程度，以及检测管道泄漏的位置和数量。
使用 Simulink 更快地设计电力变流器的数字控制器
使用 Simulink，您可以在同一个仿真环境中对模拟元件和数字元件建模。通过功率电路和控制器的闭环仿真，您可以在实现控制器之前评估和验证电压模式控制和电流模式控制等模式的选择。
在不同的逼真程度上对电力变流器进行建模：以平均模型验证系统动态特性，以行为模型验证开关特性，以及以详细非线性模型验证寄生参数和其他细节特性。通过使用 AC 频率扫描和系统辨识对开关变换器模型进行小信号分析来获得线性模型。然后可以使用经典控制理论进行模型分析与控制，比如使用波特图和根轨迹图的交互回路成形。
使用 Simulink 开发电池管理系统软件
对电子电路和集中参数电池组模型进行仿真。建立包含等价RC电路的电池组模型、电力电子器件以及各种负载与环境的模型。使用 Simulink 来设计、调优并测试调度、闭环和故障检测算法。
使用测试数据校准电池模型参数，并捕获电池化学反应、发热、老化和其他非线性特征。为荷电状态 (SoC) 设计了状态观测器，进行电量平衡和健康状态在线评估。在模型上运行 Monte Carlo 实验，使用蒙特卡洛方法对控制算法进行仿真，模拟所有操作条件和故障情形。
使用 MATLAB 开发、扩展和部署深度学习模型
MATLAB 可让一个用户实施端到端的工作流程，使用 Deep Learning Toolbox™ 开发和训练深度学习模型。然后，可以通过 Parallel Computing Toolbox 和 MATLAB Parallel Server 使用云和集群资源扩展训练，随后使用 GPU Coder 部署到数据中心或嵌入式设备。
使用 GPU 开发深度学习和其他计算密集型分析
MATLAB 是端到端工作流程平台，适用于 AI 和深度学习开发。MATLAB 提供工具和应用程序，用于导入训练数据集、可视化和调试、利用GPU对CNN进行扩展训练和实现部署。
使用一行代码即可扩展到台式机、云和群集上的其他计算资源和 GPU 资源。
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