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温度监测器的构建
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2022-11-28
张辉
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描述
我们正在构建这个项目，以便在有人打开冰箱时检测异常。这将有助于行业所有者跟踪温度范围。就像在给定的示例中，我们看到 Nigel 先生必须保持一定的温度范围以避免损坏药片。
让我们开始构建这个项目。
脚步：
1）将LM35传感器连接到螺栓
第 1 步：握住传感器，以便您可以读取上面写的 LM35。
第 2 步：在此位置，将传感器的引脚从左到右识别为 VCC、输出和接地。
- LM35 的 VCC 引脚连接到 Bolt Wifi 模块的 5v。
- LM35 的输出引脚连接到 Bolt Wifi 模块的 A0（模拟输入引脚）。
- LM35 的 Gnd 引脚连接到 Gnd。
请参考下图。
2) 在 Bolt Cloud 上创建产品，监控来自 LM35 的数据，并将其链接到您的 Bolt
- 转到“cloud.boltiot.com”并创建一个新产品。创建产品时，选择产品类型为输入设备，接口类型为GPIO。创建产品后，选择最近创建的产品，然后单击配置图标。
参考下图
- 在硬件选项卡中，选择 A0 引脚旁边的单选按钮。将引脚命名为“temp”并使用“保存”图标保存配置。
- 移动到代码选项卡，将产品代码命名为“预测”，然后选择代码类型为 js 并编写代码，如下图所示。
- 在产品选项卡中，选择创建的产品，然后单击链接图标。在弹出窗口中选择您的 Bolt 设备，然后单击“完成”按钮。
3) 将模块放入冰箱，静置 2 小时
- 单击“部署配置”按钮，然后单击“查看此设备”图标以查看您设计的页面。等待大约 2 小时，设备将足够的数据点上传到云端。然后您可以单击预测按钮以查看基于多项式回归算法的预测图。
- 在我的情况下，输出看起来像这样
- 这将帮助我们预测最小和最大温度范围（传感器值）
注意：在继续之前，您需要一个 Digital Ocean、Putty、mailgun 和 twilio 帐户。如果您不了解它们，请参阅Bolt Iot 培训中的“通过 VPS 连接传感器” 。
4)开通Digital Ocean账户和Putty终端
- 登录您的帐户并通过编写以下命令创建一个新文件夹。
mkdir Anomaly_Detection;
cd Anomaly_Detection;
- 使用以下命令为此项目创建配置文件。
sudo nano sms_conf.py和sudo nano email_conf.py
- 在“ sudo nano sms_conf.py”下写：
SSID = 'You can find SSID in your Twilio Dashboard'
AUTH_TOKEN = 'You can find on your Twilio Dashboard'
FROM_NUMBER = 'This is the no. generated by Twilio. You can find this on your Twilio Dashboard'
TO_NUMBER = 'This is your number. Make sure you are adding +91 in beginning'
API_KEY = 'This is your Bolt Cloud account API key'
DEVICE_ID = 'This is the ID of your Bolt device'
FRAME_SIZE = 10
MUL_FACTOR = 6
- 按 cntrl+x 保存文件
- 在“sudo nano email_conf.py”下写：
MAILGUN_API_KEY = 'This is the private API key which you can find on your Mailgun Dashboard'
SANDBOX_URL= 'You can find this on your Mailgun Dashboard'
SENDER_EMAIL = 'This would be test@your SANDBOX_URL'
RECIPIENT_EMAIL = 'Enter your Email ID Here'
API_KEY = 'This is your Bolt Cloud account API key'
- 按 cntrl+x 保存文件
- 现在使用以下命令再创建一个名为 anomaly_detction.py 的文件
sudo nano anomaly_detection.py
- 在这里，我们将开始编写代码。我附上了我必须在终端上编写的代码截图
- 注意：您可以参考“Bolt Iot Training”中的“project 14”在termonal中编写python代码。这是一个类似的代码，只有轻微的变化
- 按 ctrl+x 保存文件
5）运行python文件并查看输出
- 使用以下命令运行异常检测代码
python3 anomaly_detection.py
代码最初将开始打印以下内容。
谢谢！！
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