
Kazalo:
2025 Avtor: John Day | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2025-01-23 15:08


To je preprost projekt za zajemanje barometričnega tlaka in temperature z uporabo Infineonovega DPS 422. Postane nerodno spremljati tlak in temperaturo v določenem časovnem obdobju. Tu prihaja do analitike, vpogled v spremembo tlaka in temperature v določenem obdobju lahko pomaga pri odkrivanju napak in izvedbi napovednega vzdrževanja.
Privlačnost pri tem projektu je uporaba industrijskega senzorja tlaka Infineon in pridobite vpogled v meritve z uporabo Amazon QuickSight.
1. korak: Strojna oprema



S2GO TLAK DPS422:
To je senzor absolutnega barometričnega tlaka. Je industrijski senzor z relativno natančnostjo ± 0,06 hPa. In s temperaturno natančnostjo ± 0,5 ° C.
MOJ IOT ADAPTER:
Moji vmesniki IoT so prehodi do zunanjih strojnih rešitev, kot sta Arduino in Raspberry PI, ki sta priljubljeni strojni platformi IoT. Vse to omogoča najhitrejšo oceno in razvoj sistema IoT.
Komplet za sprostitev XMC4700:
Komplet za ocenjevanje mikrokrmilnika XMC4700; Strojna oprema, združljiva z 3.3V in 5V Arduino ™ ščitniki
NodeMCU ESP8266:
NodeMCU je odprtokodna platforma IoT. Vključuje vdelano programsko opremo, ki deluje na ESP8266WiFi SoC podjetja Espressif Systems, in strojno opremo, ki temelji na modulu ESP-12.
2. korak: Arhitektura rešitev

Spletne storitve Amazon ponujajo storitev MQTT za povezavo naprav v oblak. Model MQTT v bistvu deluje po načelu objavi-naroči se. Naprava, ki je v tem primeru senzor DPS310, deluje kot založnik, ki objavlja tlak in temperaturo v osnovni storitvi AWS IOT, ki deluje kot naročnik. Prejeto sporočilo se z nizom osnovnih pravil AWS IoT posreduje v Amazon Kinesis Delivery Stream. Dostavni tok je konfiguriran za pošiljanje sporočila v gručo Amazon Redshift. Amazon Redshift je storitev skladiščenja podatkov, ki jo ponuja AWS. Prejeti podatki, tj. Tlak in temperatura skupaj s časovnim žigom, se dodajo v tabelo grozdov. Zdaj je prikazano orodje za poslovno inteligenco Amazon QuickSight, ki ga ponuja AWS in pretvarja podatke v gruči rdečega premika v vizualno predstavitev za vpogled v podatke.
3. korak: Programska oprema


Izvorno kodo za NodeMCU ESP8266 najdete tukaj:
4. korak: Konfiguracija jedra AWS IOT



- Ustvarite stvar v jedru AWS IOT.
- Ustvarite potrdilo in ga priložite ustvarjeni stvari.
- Ustvarite novo politiko in jo pritrdite na stvar.
- Zdaj ustvarite pravilo.
- Izberite Pošlji sporočilo toku Amazon Kinesis Firehose.
5. korak: Konfiguracija dostavnega toka Kinesis Firehose



- Kliknite Ustvari tokove dostave
- Izberite vir kot Direct PUT ali druge vire
- Onemogočite pretvorbo zapisa in pretvorbo zapisa zapisa.
- Izberite destinacijo kot Amazon Redshift.
- Izpolnite podrobnosti o gruči.
- Ker je treba sporočilo iz DPS ustvariti v obliki JSON, je treba ukaz za kopiranje ustrezno spremeniti. V polje Možnosti kopiranja vnesite JSON "samodejno". Ker bomo uporabljali stiskanje GZIP, je treba to isto omeniti v polju z možnostmi.
- Omogočite stiskanje S3 kot GZIP, da skrajšate čas prenosa (izbirno)
- Preglejte dostavo Firehose in kliknite Ustvari tok dostave
6. korak: konfiguracija Amazon Redshift



- Začnite z identifikatorjem gruče, imenom baze podatkov, glavnim uporabnikom in geslom.
- Izberite vrsto vozlišča kot dc2.large, tip gruče kot večoden, če želite vključiti ločena računska vozlišča. Navedite število računskih vozlišč, če je izbrana vrsta gruče za več vozlišč.
- Nadaljujte in nato zaženite gručo.
- Pojdite v urejevalnik poizvedb in ustvarite tabelo dps_info.
Vhodno pravilo varnostne skupine za Redshift
- Rdeči premik privzeto omejuje dohodne povezave prek varnostne skupine VPC.
- Dodajte pravilo dohodnega za rdeči premik, da se Redshift poveže z drugimi storitvami, kot je QuickSight.
7. korak: Amazon QuickSight




- Na seznamu storitev izberite Amazon QuickSight. Če ste prvič uporabnik, je QuickSight brezplačen za uporabo 60 dni, nato pa ga je treba plačati.
- Ko uspešno nastavite račun, kliknite novo analizo na nadzorni plošči.
- Navedite ime svoje analize.
- Na danem seznamu izberite vir podatkov Redshift.
- Za shranjevanje podatkov izberite zbirko začimb. To je zbirka podatkov v pomnilniku, ki jo ponuja QuickSight.
- Dodatno se lahko odločite za razpored osveževanja podatkov v SPICE.
- Dodajte potrebna polja za analizo.
- Nadzorno ploščo objavite pri možnosti skupne rabe. Omogočite dostop drugim uporabnikom za ogled nadzorne plošče.
Priporočena:
Vizualizacija podatkov iz Magicbita v AWS: 5 korakov

Vizualizacija podatkov iz Magicbita v AWS: Podatki, zbrani s senzorjev, povezanih z Magicbitom, bodo objavljeni v jedru AWS IOT prek MQTT za grafično vizualizacijo v realnem času. Kot razvojno ploščo v tem projektu, ki temelji na ESP32, uporabljamo magicbit. Zato vsak ESP32 d
Izračun vlažnosti, tlaka in temperature z uporabo BME280 in fotonskega vmesnika .: 6 korakov

Izračun vlažnosti, tlaka in temperature z uporabo BME280 in fotonskega vmesnika. Naletimo na različne projekte, ki zahtevajo spremljanje temperature, tlaka in vlažnosti. Tako se zavedamo, da imajo ti parametri dejansko bistveno vlogo pri oceni delovne učinkovitosti sistema pri različnih atmosferskih pogojih
IoT: Vizualizacija podatkov senzorja svetlobe z uporabo Node-RED: 7 korakov

IoT: Vizualizacija podatkov senzorja svetlobe z uporabo Node-RED: V tem navodilu se boste naučili ustvariti senzor, povezan z internetom! Za to predstavitev bom uporabil senzor zunanje svetlobe (TI OPT3001), vendar bi kateri koli senzor po vaši izbiri (temperatura, vlaga, potenciometer itd.) Deloval. Vrednosti senzorja
Povezovanje senzorja Infineon DPS422 z Infineonom XMC4700 in pošiljanje podatkov v NodeMCU: 13 korakov

Povezovanje senzorja Infineon DPS422 z Infineonom XMC4700 in pošiljanje podatkov v NodeMCU: V tej vadnici se bomo naučili uporabljati DPS422 za merjenje temperature in barometričnega tlaka z XMC4700.DPS422 DPS422 je miniaturni digitalni barometrični senzor zračnega tlaka in temperature z visoko natančnostjo in nizkim tokom poraba.
Branje podatkov ultrazvočnega senzorja (HC-SR04) na LCD-zaslonu 128 × 128 in vizualizacija z uporabo Matplotliba: 8 korakov

Branje podatkov ultrazvočnega senzorja (HC-SR04) na LCD-zaslonu 128 × 128 in vizualizacija z uporabo Matplotliba: V tem navodilu bomo za prikaz podatkov ultrazvočnega senzorja (HC-SR04) na zaslonu 128 × 128 uporabili MSP432 LaunchPad + BoosterPack LCD in podatke serijsko pošljite na osebni računalnik ter si jih z Matplotlibom vizualizirajte