LED灯具自动化

描述

介绍：

在这个项目中，我尝试在房间灯熄灭时打开 LED。我使用 Python 控制 LED 并从螺栓云中检索数据。机器学习技术，z 分数分析，已用于计算数据的上限和下限。如果传感器值超出范围，则会向我的邮箱发送一封电子邮件，并根据情况打开或关闭 LED。

Z 分数分析：

在 z 分数分析中，上限和下限会随着数据不断变化，因此即使异常值低于先前记录的值，也可以检测到异常。它具有三个因素：

 

Mn = r 值的平均值

Zn=z分数

Tn=阈值

硬件连接：

 

 

 

 

1 / 3 •面包板连接

 

面包板分为两半，一半中的所有点都相互连接，两条不同的线或不同的一半上的两个点彼此不连接。在面包板上，LDR 与 10k电阻串联。LDR和电阻之间的公共支路通过黄色线连接到螺栓的“A0”引脚。LDR的另一支路连接到 3v3通过绿线引脚。电阻器通过蓝线连接到 LED 。电阻器和 LED 之间的公共线点连接到螺栓的接地引脚。另一条腿（较长的腿）连接到“0”GPIO螺栓销。

软件：

该软件分为两个python程序文件。

1)email_conf.-它包含我的 mailgun 帐户的详细信息、我的螺栓设备名称、api 密钥和乘数以及用于 z 分数分析的帧大小。

API_KEY="XXXXX"
DEVICE_ID="BOLTXXXX"
MAILGUN_API_KEY="XXXXX'
SANDBOX_URL="XXXX"
SENDER_EMAIL="XXXX"
RECIPIENT_EMAIL="XXXX"
MUL_FACTOR=2
FRAME_SIZE=10

2）led_control_by_sensor：这是实现项目的主要代码，即控制LED，获取传感器数据并在传感器值越界时发送电子邮件。

import email_conf,json,time,math,statistics
from boltiot import Bolt,Email

def compute_bounds(history_data,frame_size,factor):
    if len(history_data)
        return None

    if len(history_data)>frame_size :
        del history_data[0:len(history_data)-frame_size]
    Mn=statistics.mean(history_data)
    Variance=0
    for data in history_data :
        Variance += math.pow((data-Mn),2)
    Zn = factor * math.sqrt(Variance / frame_size)
    High_bound = history_data[frame_size-1]+Zn
    Low_bound = history_data[frame_size-1]-Zn
    return [High_bound,Low_bound]

mybolt = Bolt(email_conf.API_KEY, email_conf.DEVICE_ID)
email=Email(email_conf.MAILGUN_API_KEY,email_conf.SANDBOX_URL,email_conf.SENDER_EMAIL,      email_conf.RECIPIENT_EMAIL)
history_data=[]

while True:
    response = mybolt.analogRead('A0')
    data = json.loads(response)
    if data['success'] != 1:
        print("There was an error while getting the data.")
        print("This is the error:"+data['value'])
        time.sleep(10)
        continue

    print ("This is the value "+data['value'])
    sensor_value=0
    try:
        sensor_value = int(data['value'])
    except Exception as e:
        print("There was an error while parsing the response: ",e)
        continue
    bound = compute_bounds(history_data,email_conf.FRAME_SIZE,email_conf.MUL_FACTOR)
    if not bound:
        required_data_count=email_conf.FRAME_SIZE-len(history_data)
        print("Not enough data to compute Z-score. Need ",required_data_count," more data points")
        history_data.append(int(data['value']))
        time.sleep(10)
        continue
    try:
        if sensor_value > bound[0] :
            print ("light level increased suddenly. sending email.")
            status=mybolt.analogWrite('0','0')
            print("status of led is :",status)
            response=email.send_email("alert","someone turned on the lights")
            response=json.loads(response.text)
            print("this is the response from mailgun"+str(response['message']))
        elif sensor_value < bound[1] :
            print ("light level decreased suddenly. sending email.")
            status=mybolt.analogWrite('0','20')
            print("status of led is :",status)
            response=email.send_email("alert","someone turned off the lights")
            response=json.loads(response.text)
            print("this is the response from mailgun"+str(response['message']))
        history_data.append(sensor_value);
    except Exception as e:
        print ("Error",e)
    time.sleep(10)

在上面的程序中，我们包括以下内容：

time-time.sleep() 函数暂停程序 10 秒

json-json.loads() 函数来转换来自 boltiot 和 mailgun 的数据

statistics-statistics.mean() 函数计算均值

math-math.pow() 函数求平方

Email-创建一个它的对象来发送邮件

螺栓连接到设备

在程序中，函数 compute_bounds 计算阈值并返回。它采用以下参数：传感器数据列表、帧大小和倍增因子。如果列表的长度小于帧大小，则返回无，因为所需的点数不可用。它保持列表的大小为10 通过删除多余的起始元素。

然后我创建了 Bolt 和 Email 的对象。运行一个无限循环，我们获取数据，如果发生错误，则显示 它。然后通过调用 compute_bounds 函数获取边界。如果传感器值越过边界，则 LED 会打开或根据情况关闭并发送电子邮件并显示 mailgun 的响应。如果值在范围内，则将其简单地添加到列表中。最后，程序在每次循环后暂停 10 秒。

工作模式：

下面的图片

 

 

 

 

1 / 7 •传感器初始读数

 

显示工作项目。