Data Sensors

Messdaten werden zum funktionierenden Sensor

Data Sensors vereint einen Messdaten-Viewer, einen Simulink- und Stateflow-Modell-Viewer sowie eine Werkbank für virtuelle Sensoren in einer Desktop-Anwendung. Trainieren Sie einen virtuellen Sensor aus echten Messdaten, vergleichen Sie ihn mit alternativen Modelltypen und exportieren Sie ihn als eigenständigen C/C++-, Python- oder MATLAB-Code, einsatzbereit auf einem Mikrocontroller, in einem Simulink-Block oder in jeder anderen Umgebung, die Ihre eigene Toolchain bisher nicht abdeckt. Läuft vollständig offline, ohne Cloud-Abhängigkeit und ohne Konto.

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Data-Sensors-Hauptfenster mit mehreren Signal-Strips und dem Panel für berechnete Signale

Funktionen

Alles, um aus einer rohen Messdatei ein funktionierendes, exportierbares Sensormodell zu machen, in einer einzigen Desktop-Anwendung, ohne dass etwas an Dritte übertragen wird.

Messdaten-Viewer

Öffnen Sie CSV-, MAT-, MDF/MF4- oder TXT-Dateien - oder importieren Sie einen CAN-Bus-Trace - und stellen Sie beliebig viele Kanäle auf mehreren Strips dar, mit unabhängiger Achsengruppierung je Strip, zwei verschiebbaren Cursorn und synchronisiertem Zoom/Pan über die gesamte Sitzung.

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Strip-Ansicht mit zwei platzierten Cursorn und einer Wertetabelle mit den Messwerten an jedem Cursor

Simulink-Ansicht

Öffnen Sie ein .mdl- oder .slx-Blockdiagramm und jedes verknüpfte Stateflow-Diagramm schreibgeschützt, mit echten Blocksymbolen, echten Parametern und Signalverfolgung - ohne MATLAB- oder Simulink-Lizenz, sodass Ingenieure, die ein Modell nur prüfen müssen, nie eine eigene Lizenz benötigen.

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Simulink-Modellansicht mit dem Blockdiagramm eines echten .slx-Modells, einschließlich eines mit Stateflow verknüpften Blocks und eines echten Blocksymbols

Berechnete Signale

Leiten Sie neue Kanäle aus bestehenden ab, mit einem Live-Formeleditor, der jedes reale oder bereits berechnete Signal per Namen referenziert und fehlerhafte Ausdrücke sofort erkennt.

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Panel für berechnete Signale bei der Definition eines neuen Signals namens power aus dem Ausdruck torque mal motor_speed

Virtuellen Sensor trainieren

Trainieren Sie Random-Forest-, XGBoost- oder neuronale Netzmodelle direkt auf Ihren eigenen Messdaten, egal ob einer einzelnen Datei, mehreren Dateien oder einem ganzen Ordner an Messungen auf einmal, auch wenn Signale in unterschiedlichen Dateien unterschiedlich benannt sind. Jeder der drei Modelltypen kann seine eigenen Hyperparameter automatisch optimieren (Bayes‑, Zufalls‑, Grid‑ oder Surrogat-Suche), statt manuell festgelegte Werte zu erfordern.

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Dialog zum Erstellen eines virtuellen Sensors mit ausgewählten Eingangs- und Ausgangskanälen, Trainingsdatenquelle und aktiviertem Auto-Tuning der Hyperparameter

Modellwettbewerb

Trainieren Sie mehrere Modelltypen gleichzeitig auf denselben Daten, bewerten Sie sie nach Validierungsgenauigkeit und exportieren Sie einen beliebigen Eintrag aus der Bestenliste, nicht nur den Gewinner.

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Modellwettbewerb-Setup mit ausgewählten Random-Forest-, XGBoost- und neuronalen Netz-Kandidaten für das Training

Eigenständiger Code-Export

Exportieren Sie jedes trainierte Modell nach C, C++, Python oder MATLAB, in voller Genauigkeit oder int8-quantisiert, mit einer Live-Vorschau von Größe und Genauigkeit, bevor Sie speichern. Haben Sie bereits ein exportiertes C-, C++- oder Python-Modell auf der Festplatte? Importieren Sie es zurück und lassen Sie es gegen neu geladene Messdaten laufen, ganz ohne erneutes Training.

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Dialog zum Exportieren eines virtuellen Sensors mit ausgewähltem Exportformat C++

Sitzungen speichern & teilen

Speichern Sie eine ganze Sitzung, einschließlich Strip-Layout, Signale, berechnete Signale, Signale virtueller Sensoren, Strip-Hintergrundfarbe und Abtastrate, als eine einzige Konfigurationsdatei, um sie später wieder zu öffnen oder an Kolleg:innen weiterzugeben. Speichern, Speichern unter und Öffnen funktionieren wie in jeder Desktop-Anwendung, und der Fenstertitel zeigt ein Sternchen, sobald es ungespeicherte Änderungen gibt. Exportieren Sie jeden Strip oder alle zusammen als PNG für einen Bericht.

Nativer Speichern-Dialog beim Speichern einer Data-Sensors-Sitzung als torque_temperature.json

Lizenzierung ohne Konten

Keine Anmeldung, keine Telemetrie, kein Cloud-Zwang. Eine Lizenzdatei (oder ein firmeneigener Lizenzserver für Teams) ist die einzige Voraussetzung.

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Lizenzaktivierungsbildschirm mit der Maschinen-ID und Optionen für eine Lizenzdatei oder einen Lizenzserver

Preise

Jede Stufe kann Messdaten und Simulink/Stateflow-Modelle anzeigen sowie virtuelle Sensoren trainieren und bewerten. Für den Export eines trainierten Modells als lauffähigen Code ist eine Virtual-Sensor-Lizenz erforderlich.

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Preise in EUR, zzgl. USt., sofern anwendbar. Lizenzen laufen ein Jahr; die Verlängerung erfolgt per neuer Lizenzdatei, ohne Neuinstallation.

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