Სარჩევი:
- ნაბიჯი 1: საჭირო კომპონენტები
- ნაბიჯი 2: მოწყობილობის დაყენება (აპარატურის დაყენება)
- ნაბიჯი 3: პროგრამული უზრუნველყოფა (კოდირება და ვიზუალიზაცია)
ვიდეო: ჰაერის დაბინძურების მონიტორინგი - IoT-Data Viz-ML: 3 ნაბიჯი (სურათებით)
2024 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2024-01-30 10:22
ეს არის ძირითადად სრული IoT პროგრამა, რომელიც მოიცავს როგორც ტექნიკურ ნაწილს, ასევე პროგრამულ ნაწილს. ამ სახელმძღვანელოში თქვენ ნახავთ, თუ როგორ უნდა დააყენოთ IoT მოწყობილობა და როგორ მოვახდინოთ იგი ჰაერში არსებული სხვადასხვა სახის დაბინძურების გაზების მონიტორინგისთვის. ამრიგად, ეს გაკვეთილი მოიცავს IoT და მონაცემთა მეცნიერებას.
პროგრამირების ენებია ჩართული C პროგრამირება და პითონი.
ნაბიჯი 1: საჭირო კომპონენტები
აპარატურა:
1) NodeMCU - ESP8266 იკვებება მიკროკონტროლერი, შესანიშნავია IoT პროგრამების შესაქმნელად.
2) MQ2 გაზის სენსორი - მარტივი გაზის სენსორი ჰაერში არსებული სხვადასხვა სახის აირების გამოსავლენად.
პროგრამული უზრუნველყოფა:
3) Arduino IDE დაინსტალირებული თქვენს კომპიუტერში / ლეპტოპში
4) Jupyter Notebook, Python და სხვადასხვა ბიბლიოთეკა - თქვენ შეგიძლიათ გააკეთოთ დაყენება ამ ვიდეო გაკვეთილის შემდეგ.
ნაბიჯი 2: მოწყობილობის დაყენება (აპარატურის დაყენება)
1) NodeMCU დაყენებულია პურის დაფის შიგნით.
2) გაზის სენსორის კავშირი:
ა) Vcc უკავშირდება NodeMCU Vin პორტს.
ბ) GND დაკავშირებულია NodeMCU- ის GND პინთან
გ) A0 პინი დაკავშირებულია NodeMCU- ის A0 პინთან
3) სერვო ძრავის კავშირი
ა) Servo Motor– ის +ve პინი უკავშირდება NodeMCU Vin– ს
ბ) -ve პინი უკავშირდება NodeMCU- ის GND- ს
გ) აქტივატორის პინი ან გამომავალი პინი დაკავშირებულია NodeMCU- ის D0 პინთან.
4) LED- ების კავშირი
ა) LED- ების +ve ქინძისთავები დაკავშირებულია NodeMCU Vin პორტთან და -ve ქინძისთავები NodeMCU GND– თან
ნაბიჯი 3: პროგრამული უზრუნველყოფა (კოდირება და ვიზუალიზაცია)
მიიღეთ Arduino კოდი და ვიზუალიზაციის კოდი ქვემოთ. ყველაფერი ნახსენებია ეტაპობრივად. უყურეთ სრულ ვიდეოს, რომ მიიღოთ ამ პროექტის დეტალური მიმოხილვა.
github.com/debadridtt/Air-Pollution-Monitoring-using-IoT-Data-Viz.-ML
გირჩევთ:
PyonAir - ღია წყაროს ჰაერის დაბინძურების მონიტორი: 10 ნაბიჯი (სურათებით)
PyonAir - ღია ჰაერის დაბინძურების მონიტორი: PyonAir არის დაბალბიუჯეტიანი სისტემა ჰაერის დაბინძურების ადგილობრივი მონიტორინგისთვის - კერძოდ, ნაწილაკებისგან. დაფუძნებული Pycom LoPy4 დაფაზე და Grove თავსებადი აპარატურაზე, სისტემას შეუძლია მონაცემების გადაცემა როგორც LoRa ასევე WiFi- ით. მე ავიღე ეს პ
CEL– ის ჰაერის დაბინძურების რუქა (შეცვლილი): 7 ნაბიჯი
CEL– ის ჰაერის დაბინძურების დოკუმენტი (შეცვლილი): ჰაერის დაბინძურება დღევანდელ საზოგადოებაში გლობალური პრობლემაა, ის არის მრავალი დაავადების მიზეზი და იწვევს დისკომფორტს. სწორედ ამიტომ ჩვენ შევეცადეთ ავაშენოთ სისტემა, რომელიც შეძლებს თვალყური ადევნოს თქვენს GPS– ის ადგილმდებარეობას და ჰაერის დაბინძურებას ზუსტად იმ ადგილას, რათა შემდეგ იყოს
ჰაერის დაბინძურების გამოვლენა + ჰაერის ფილტრაცია: 4 ნაბიჯი
ჰაერის დაბინძურების გამოვლენა + ჰაერის ფილტრაცია: გერმანული შვეიცარიის საერთაშორისო სკოლის მოსწავლეები (არისტობულუს ლამი, ვიქტორ სიმ, ნათან როზენცვეიგი და დეკლან ლოგესი) მუშაობდნენ MakerBay– ის თანამშრომლებთან ერთად ჰაერის დაბინძურების გაზომვისა და ჰაერის ფილტრაციის ეფექტურობის ინტეგრირებული სისტემის შესაქმნელად. ეს
EqualAir: ტარებადი NeoPixel ჩვენება გააქტიურებულია ჰაერის დაბინძურების სენსორით: 7 ნაბიჯი (სურათებით)
EqualAir: Wearable NeoPixel ჩვენება გამოწვეულია ჰაერის დაბინძურების სენსორით: პროექტის მიზანია ატაროს ტარებადი მაისური, რომელიც ასახავს გამომწვევ გრაფიკას, როდესაც ჰაერის დაბინძურება აღემატება მითითებულ ზღვარს. გრაფიკა შთაგონებულია კლასიკური თამაშით "აგურის ამომრთველები" იმით, რომ მანქანა ჰგავს ტალღას, რომელიც
ჰაერის ხარისხის მონიტორინგი ნაწილაკების ფოტონის გამოყენებით: 11 ნაბიჯი (სურათებით)
ჰაერის ხარისხის მონიტორინგი ნაწილაკების ფოტონის გამოყენებით: ამ პროექტში PPD42NJ ნაწილაკების სენსორი გამოიყენება ჰაერის ხარისხის გასაზომად (PM 2.5) ჰაერში არსებული ნაწილაკების ფოტონთან ერთად. ის არა მხოლოდ აჩვენებს მონაცემებს ნაწილაკების კონსოლსა და dweet.io– ზე, არამედ მიუთითებს ჰაერის ხარისხზე RGB LED– ის გამოყენებით მისი შეცვლით