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使用LM35和BoltIoT WiFi模块持续监测温度
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描述
嘿，我是 Ganapriya，这个项目是 internshala IoT 培训的一部分。在此，我们将制药行业的冷却室视为实时问题之一。我们的方法是检测有人打开时温度范围的变化和值的异常室。为了解决这个问题，我们将冰箱视为冷却室并对其进行处理。
该项目使用 LM35 和 BoltIoT Wi-Fi 模块持续监测温度。
成分
客观的
- 绘制由多项式回归 ML 算法制成的预测图，以预测未来的温度变化和范围，以便当温度保持在给定范围内超过 20 分钟时，可以及早采取行动。
- 当温度不在规定范围内时，使用 Mailgun 服务发送电子邮件并使用 Twilio 服务发送 SMS，以便可以采取早期行动并且在冰箱打开时（使用 Z 分数分析，即检测到温度图中的异常）并通过警报蜂鸣器和 LED 灯。
联系
程序：
步骤 1 ：在 Bolt 云上创建一个产品以获得冰箱的上限、下限温度。
STEP 2 .保存多项式回归和产品硬件组件的代码并退出。
第 3步。稍后将产品链接到螺栓模块并部署配置。
预测图
步骤 4.将温度传感器放在冰箱内约 2 小时，然后查看输出。
步骤 5.分析输出并确定最大和最小限制。
Min=2 度= 20.48（传感器值）
Max=4.5度= 46.08（传感器值）
STEP 6.安装BoltIot python库，在linux操作系统的终端上编写python代码。（或数字海洋或虚拟机）
步骤 7 . 通过以下命令创建一个新文件夹 temp_alert。
mkdir temp_alert
cd temp_alert
须藤原子conf.py
注意：在执行接下来的步骤之前，需要一个 maligun 帐户和 twilio SMS 消息帐户。
第 8步。在文件夹“temp_alert”中创建一个名为“conf.py”的文件，该文件将存储与 maligun、twilio、bolt 设备 ID、bolt API 密钥、mul_factor 和帧大小相关的所有凭据。
步骤 9 . 使用命令在文件夹 'temp_alert' 中再创建一个文件 'main.py'
第10步 .Python 代码的算法：
- 导入具有所有凭据、json、时间的 conf。
- 导入我们的 Bolt python 库，它可以让我们获取存储在 Bolt Cloud 中的数据，然后基于它发送邮件和短信，并且需要导入数学和静态库来计算 z-score 和阈值边界。
- 从螺栓服务中获取传感器值并存储在用于计算 z-score 的列表“history_data”中。
- 以温度（摄氏度）显示传感器值。
温度（摄氏度）=传感器值/10.24
- 定义一个函数“compute”来计算正常和异常读数的 z 分数、上限和下限。
- 如果传感器读数超出正常读数范围，则发送邮件和短信，如果发生任何错误，则显示错误。
- 然后根据 Z-score 分析的界限检查传感器值，如果超过限制显示“有人打开门”并发送邮件和 SMS，如果发生任何错误则显示错误。
- 等待 10 秒。
- 重复步骤 3 中的步骤。
STEP 11 .通过以下代码运行python代码。
须藤python3 main.py
当发现范围内的异常或温度变化时，LED 会发光并发出蜂鸣器警报。
输出：
结果：
螺栓云中预测图的最终输出给出了对未来 20 分钟温度范围的预测。并且python代码输出通过邮件，短信和LED灯和蜂鸣器警报检测并警告开门时的温度变化和温度异常。由于这个项目的结果，制药公司保持他们的平板电脑处于更好的状态，以避免破坏，重大损失，并且能够完美地遵守所有政府规定。
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