35、利用 Azure 函数应用分析 IoT 设备数据

Azure函数分析IoT设备数据

利用 Azure 函数应用分析 IoT 设备数据

在当今的数字化时代,物联网(IoT)设备产生了大量的数据。如何有效地分析这些数据并从中提取有价值的信息,成为了一个关键问题。Azure 提供了一系列强大的工具和服务,帮助我们实现这一目标。本文将详细介绍如何创建一个 Azure 函数应用来分析 IoT 设备数据,并将分析结果包含在邮件通知中。

1. 初始配置与运行

首先,确保你的 IoT 中心连接字符串已添加到代码窗口,然后选择运行应用。每 2 秒会生成模拟的温度和湿度传感器读数,并将消息发送到 IoT 中心。可能需要几条消息后,才会生成 30°C 的模拟温度读数并显示在输出窗口中。

IoT 中心会将包含 temperatureAlert: true 的消息路由到服务总线端点。当这些消息被放置在服务总线队列上时,逻辑应用会拾取它们,并通过定义的提供商发送电子邮件。整个过程通常只需要几秒钟。

由于模拟的 Raspberry Pi 设备每 2 秒生成一条消息,如果你不想收到大量的电子邮件警报,建议停止应用。

目前收到的电子邮件警报包含的信息较少,逻辑应用没有从服务总线中提取消息内容并格式化信息。理想情况下,警报电子邮件应包含 IoT 设备名称或记录的温度。这时,Azure 函数应用就可以发挥作用了。

2. 逻辑应用与函数应用的交互

为了扩展当前的无服务器应用,可以从逻辑应用中触发 Azure 函数应用。服务总线的消息数据可以发送到函数应用,用于分析记录的温度。逻辑应用发送的电子邮件通知可以包含 IoT 设备名称和记录的温度信息。

逻辑应用与函数应用的交互

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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