物联网

MATLAB 和 Simulink 于物联网的应用

在物联网应用中，MATLAB 和 Simulink 可以帮助您设计、建立原型和部署，例如预测性维护、运营优化、监督控制等等。

使用连接云存储、关系型和非关系型数据库的内置接口以及诸如 REST、MQTT 和 OPC UA 等协议访问和预处理流数据和存档数据。
从成千上万个经过验证的预置函数快速设计自定义物联网分析和算法，用于数据清理、机器学习和深度学习、计算机视觉、控制和优化等主题。使用现有函数，对其进行自定义或创建自己的函数。
开发数据驱动和基于物理模型，以理解、控制和优化所连万物及创建数字孪生。
通过自动生成基于 C/C++、HDL、PLC、GPU、.NET 或 Java^® 的软件组件，将 MATLAB 分析和 Simulink 模型部署到您选择的资产、边缘或云。
使用包含 MATLAB 分析的即用型物联网平台 ThingSpeak，可以建立小型系统原型和操作化。

“我们记录电网上的频率，导入我们的 Simulink 模型，并将仿真结果与实际系统响应进行比较。利用 Simulink，我们可以不断校准和改进模型，并最终提高储量估算的准确性。”

访问流数据和存档数据

使用 MATLAB 和大数据开发算法。MATLAB 支持众多来源的带时间戳的非结构化数据，包括云存储服务（例如 AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和数据库。通过集成 MATLAB 与 MQTT 等消息代理和 Kafka 等流媒体协议，处理连接资产的实时数据。

您可以使用内置功能轻松执行数据整理和清理，以替换缺失或错误的值、平滑数据，以及对齐使用不同时间戳格式的数据集。

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开发分析、控制和优化算法

MATLAB 为物联网应用开发提供成千上万种函数，包括用于预测性维护、信号和图像处理、反馈和监督控制、优化以及机器学习的函数。

通过使用现有函数、对其进行自定义或创建自己的函数，使用 MATLAB 开发算法的速度远快于传统编程语言。同一算法适用于许多常见的物联网场景，包括流媒体或大数据。

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构建数据驱动和基于物理的数字孪生

通过 MATLAB，可以使用来自工业智能机器的数据定义模型。您还可以使用 Simulink 中的多域建模工具创建基于物理模型。数据驱动和基于物理模型都可以使用来自运营资产的数据进行调整，以作为数字孪生。这些数字孪生可用于预测、假设仿真、异常检测、故障隔离等。

数字孪生参数调节

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创建数字孪生

使用数字孪生

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自动部署到边缘、资产或云

您可以将 MATLAB 程序或 Simulink 模型部署到边缘、资产或云。对于桌面、服务器、本地或云应用程序，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。您可以在需要运行物联网系统算法的位置进行探索和测试：可以是针对在资产或边缘运行的时间关键型控制回路，也可以是针对在本地数据中心运行的大数据分析，还可以是针对在云上运行的蒙特卡罗仿真。

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ThingSpeak：基于 MATLAB 的物联网平台

ThingSpeak 是一款易于使用的基于云的物联网平台，适用于原型设计和小规模生产应用程序。使用 MQTT 或 REST API 从您的设备向 ThingSpeak 发送数据。从任何连接到互联网的浏览器查看实时数据的即时可视化视图。使用 ThingSpeak，您可以规划 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。