使用物联网平台创建一个温度警报系统

描述

介绍

这个项目是关于使用物联网平台创建一个温度警报系统，它也可以在许多实际场景中用作解决方案。

在这个项目中，我们使用称为 Z 分数分析、数据可视化和电报的机器学习算法来获取通知。

使用此分析，我们可以检测到收集数据中的异常情况。这包括计算 Z 分数、均值、方差和阈值。每当数据超过阈值时，就可以向用户发送一条消息。

Z-Score 取决于我们给出的两个常量输入，帧大小和乘法因子。

(Mn = 平均值) (Zn = Z 分数) (Tn = 阈值)

 

这里阈值与乘法因子（C）成正比，与帧大小（r）成反比。即，我们应该调整这些值以获得准确的异常检测。

硬件连接

• LM35 - 温度传感器
• 把它放在面包板上。（平面朝向您的一侧）
• 以同样的方式，将跳线的另一端连接到面包板上 LM35 传感器的相应引脚。

 

 

 

 

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• 螺栓 Wi-Fi 模块

 

 

 

 

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• 将三根跳线连接到 Bolt Wi-fi 模块。
• Vcc pin (5v), GND pin, input pin (A0)各一个。
• 以同样的方式，将跳线的另一端连接到面包板上 LM35 传感器的相应引脚。

 

 

 

 

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• 启动设备以开始使用。

数据可视化

• 打开Bolt 云平台，创建产品。
• 配置此产品。
• 编写一个 javascript 以使用 google-chart 在图表中可视化数据。点击这里
• 您还可以使用'predictionGraph'来预测下一个温度值。

setChartLibrary('google-chart'); 
setChartTitle('Your Graph Title'); 
setChartType('predictionGraph');  
setAxisName('X-axis Name','Y-axis Name'); 
mul(0.0977);
plotChart('time_stamp','your_variable_name');

 

 

 

 

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界面

• 打开 Ubuntu 终端并为 boltiot 安装 Python 库。点击这里
• 创建一个配置 python 文件，其中包含设备 ID、API 密钥和其他所需数据，例如电报聊天 ID、电报机器人 ID、帧大小和倍增因子。
• 在另一个 python 文件中写入所需的编码部分。到这里
• 主程序由两个函数组成，compute_bounds()用于计算 Z 分数分析和send_telegram_message()每当检测到异常时发送警报消息。

提醒短信/消息

• 创建电报机器人和电报频道以通过电报获取警报消息
• 将电报机器人添加到您创建的电报频道。
• 将成员加入频道以获取警报/通知。

结果