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使用Bolt Wi-Fi模块的智能照明系统

消耗积分:0 | 格式:zip | 大小:3.17 MB | 2023-06-30

李俊

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描述

杰克在他的后院种了各种各样的植物。他们需要全天持续照明。

问题

他的工作日程很忙,因此无法直接监控工厂。

 

解决方案

他安装了一个物联网系统来监测光强度并提供人造光。

每当人造光打开时,短信警报就会发送到他的手机。

收集的数据用于预测光强度的未来值。

 

智能照明系统

使用 LDR 和 Bolt Wi-Fi 模块感测房间的光强度。

可以使用 Bolt 云远程监控这些值。

当感测值低于阈值时,LED 点亮。

(实时情况下,可以用合适的人造光源替换 LED。)

只要 LED 亮起,就会使用 Twilio 发送 SMS 警报。

预测是通过使用谷歌图表的多项式回归完成的。

 

步骤

1.连接:

pYYBAGN-uvmARbj5AAvyeMyfBeo302.jpg
智能照明系统模型
 

LDR 的正极接 Bolt Wi-Fi 模块的 3V。

负端连接到模拟输入引脚 A0。A0 和地之间连接了一个 10 k-ohm 电阻。这充当分压器电路,A0 两端的电压与光强度成正比。

LED 通过一个 330 欧姆的电阻连接到引脚 0,用于限制电流。

 

2. 获取凭证:

从 Bolt 云的仪表板获取您的 Bolt 设备的设备 ID 和 API 密钥。

接下来,从 Twilio 服务器获取 SID、AUTH 令牌和新电话号码。

将这些值保存在 python 目录中的单独文件中。

 

3. Python编码:

pYYBAGN-uvyAcgv7AADaVMVayo0986.png
Python-3 代码截图
 

最初,导入所需的库,包括包含凭据的文件。

 

下面是当光强度小于阈值 200 时收到的 SMS 警报的屏幕截图。

poYBAGN-uv-AATVjAAGv3dpzbL8264.png
手机收到短信提醒
 

 

4、远程监控预测:

登录 Bolt 云后,创建具有以下规格的产品。

pYYBAGN-uwKAWR2PAABao-CNQxM891.png
产品详情。
 

转到“配置此产品”并为引脚 A0 提供变量名称。(我把它称为“光”。)

键入以下代码以绘制预测图并将其保存为 JavaScript 文件。

poYBAGN-uwWAbAOTAADDsFU8tdw119.png
用螺栓云编写的 JavaScript 代码
 

将产品链接到您的螺栓设备并部署配置。

点击“查看此设备”。

pYYBAGN-uwiAI1cpAAEEDe6sTAo576.png
2 小时内的实际值和预测值
 

 

结果:

杰克能够在不影响工作的情况下照料他的植物。

 

结果:

获得物联网、智能照明、警报程序和预测方面的实用知识。


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