Bauen Sie Ihre IOT-Anwendung in einem Tag
von Hema
IoTDie Anwendungsentwicklung ist heute auf allen Ebenen erforderlich. Menschen mit sehr niedrigem Kodierungswissen müssen Bau was ist? benötigt für sie.MQTT Brokerhilft Kunden um sie einzubettenML und KIAlgorithmen und erstellen ihre eigene Anwendung. MQTT Broker hilft Ihnen, Ihre Anwendung einfach zu hosten und zu verwalten. Dies lässt Ihre Entwicklungsherausforderung für Ihre IOT Server-Anwendung.MQTT Brokerkommt mit einem Standard Benutzeroberfläche, jedoch muss die Visualisierung für eine bestimmte Vertikale gebaut werden. Wir führen kürzlich einen internen Hackathon durch Bevywise toDas ist der Fall. Unsere Rahmen. Interessanterweise konnten wir an einem Tag eine IOT-Anwendung aufbauen. Die Anwendung gebaut war eine industrielle Ofenüberwachung. Dieser Blog porträtiert die Hacks verwendet, um die Anwendung zu bauen.
IoT-Anwendung für die industrielle Temperaturüberwachung
Die Überwachung und Regelung der Temperatur der Öfen ist im Hinblick auf den Einsatz in der Wirtschaftszweige wie wirkt sich direkt auf die Qualität des Produkts aus, das erstellt wird. Wir haben einesimultane Vorrichtungähnlich einem Überwachungskantengerät, das Daten zum MQTT Broker schiebt. Die Ziele für die Anwendungsbereich waren:
- Live-Diagramm der ankommenden Temperatur
- Historische Stundenmittel der Temperatur
- Alarm, wenn die Temperatur einen Bereich überschreitet
- Alarm, wenn die aktuelle Temperatur den vorherigen Stundendurchschnitt überschreitet
Live Temperaturansicht
MQT Broker wird so programmiert, dass er die eingehenden Gerätedaten mit Hilfe von die Netzsteckdose. Sie können Ihren eigenen Code hinzufügen, um Live-Diagramme zu erstellen. In diesem Hackathon,grundloswird vom Entwickler verwendet. Die Daten über die Temperatur des gesammelten Ofens werden als Liniendiagramm in derDas ist das. Das ist von Konfigurierenwerden unterschieden _server.pyDatei.
xaxis:
Typ:„Datum“,
Bereich:[olderTime, futureTime]
}
};
Plotly.relayout (graph_id, Details zur Übersicht;
Plotly.extendTraces (graph_id, update, d)
Historische Daten Analyse
Das historische Diagramm über die durchschnittlichen Stundendaten kann durch dieDatenzerkleinerungsprozess. Das Programmmodul dient der Automatisierung der Erstellung von stündlichen Durchschnittsdaten. Individuelle Umsetzung der Durchschnitt der Daten entwickelt in einem separaten Verfahren und konfiguriert in dem Zeitplan aufgerufen werden alle 60 Minuten inbeschieden_scheduler.
Datei.Termine={}
Termine= {\cHFFFF}
„STATUS“ : „DISABLE“,
„SCHEDULEN“
{‚OnceIn‘ : 1, ‚Methodtocall‘ :,,
{„OnceIn“ : 5,„Methodtocall“ :5minschedule
zurückTermine
Nach der Verarbeitung der Daten werden die Daten über die Netzsteckdose an die Benutzeroberfläche geschoben. Der Balkendiagramm ist erstellt mit zur Anzeige der gekrümmten Daten
x:[Daten1 [i] [Zeit1]
y:[Daten1 [i] [„Wert“]
Plotly.new Grundstück(Geschichte), Daten123,layout, {displayModeBar:false,
Antwort:true},
{scrollZoom: true} ;
Wir glauben, dass Sie in der Lage sein, Ihren eigenen Algorithmus ähnlich wie oben hinzuzufügen.
Ereignisalarme generieren
Die Temperaturvariation kann in einerWidgets. Für einen bestimmten Bereich Temperaturwerte der Daten wird in verschiedenen Farben zum Alarm für eine Temperaturvariation gezeigt. Hier werden die Daten als rot dargestellt. farbiger Text, wenn Temperatur liegt über 500 Grad Celsius (Standardwert) und blau gefärbter Text, wenn die Temperatur unter 500 Grad Celsius. Der Standard-Temperaturbereich-Set kann je nach Bedarf geändert werden. Sie können Ihre eigenen Widgets hinzufügen und Meldungen an die Benutzeroberfläche durch Anpassung der benutzerdefinierte_ui_server.py Datei. Um Ihre Alarme zu planenbeschieden_scheduler.py
wenn(Taste ==„Nachricht“|| key ==‚message-float „|| key ==„Message-String“)
var message= data1 [key] [„message“][0]
document.getElementById(id).innerHTML = Nachricht + String.fromCharCode(176)+unit+ ;
}
Alarme für die Shop-Bodenbetreiber
Der Vergleich der eingehenden Daten mit den vorangegangenen Stundendurchschnittsdaten erfolgt. Alarme können erstellt werden basierend auf die verglichenen Daten. Übersteigt die Temperatur die stündliche Durchschnittstemperatur, so blinkt die Daten durch Alarmierung. Das können durch Hinzufügen VeranstaltungAuslösermit dem Planiermodul. Fügen Sie Ihren eigenen Algorithmus hinzu, um Alarme inbeschieden_scheduler.py
wenn( p_avg < data3[‚msg‘] [‚message‘] [0])
document.getElementById („alert“).innerHTML=data3 [„msg“] [‚message‘] [0] +„ALERT!“
+ „Temperatur hoch“;
}
Dashboard für IOT Anwendung in einem Tag
Alle Widgets, die vom Entwickler erstellt wurden, wurden auf einer separaten Seite gesetzt, da es als eineDas ist dasprojiziert/displayiert werden auf einen größeren Bildschirm. Dies wurde als benutzerdefinierte URL innerhalb der benutzerdefinierte_ui_server.py ähnlich der nach Code-Snippet.
Fbenutzerdefinierte_urls():
Urllist= {\cHFFFF}
‚ AUTHENTICATION“: „DIENSTE „,
‚Urls‘:[{‚/extend/Dashboard‘:dashboard}]
}
Zurück zur ÜbersichtUrllist
Die in einem Tag gebaute Hackathon IoT-Anwendung ist verfügbar aufGitHubum es auszusprechenbieren. Probieren Sie jetzt unsere MQTT Broker, um Ihre Bewerbung heute zu erarbeiten.
