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电子发烧友网>电子资料下载>电子资料>油位监测开源硬件

油位监测开源硬件

2022-12-16 | zip | 0.02 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

描述

概述:

设备故障会对制造业的业务造成巨大影响。保持生产线运转至关重要。发生这种情况的原因之一是油位不足。有时油不在库存中,需要几天时间才能买到。该系统监控油位并向用户指示油位是否低于特定油位。系统后端使用 Azure IOT 流分析并显示石油消耗趋势。它可用于预测性维护。该系统还可以判断是否存在可能由潜在泄漏或其他问题引起的油耗异常。

 

建筑学:

该系统包括一个连接到 Raspberry Pi 的力传感器树莓派上的维护引擎会定期检查传感器测量的重量。它会将重量通知给 UWP App 和 Azure。UWP 应用将在屏幕上显示关卡。在 Azure 上,IOT 套件将使用遥测数据并定义将根据油位向 Raspberry Pi 发送消息的业务规则。Raspberry Pi 上的维护引擎将监听消息并将其传输到应用程序以显示给用户。关键消息还将激活硬件上的 LED

  • 为了使其更加健壮,维护引擎还具有通知应用程序的本地逻辑。如果互联网连接失败,这是一个备份。
  • 传感器与电位器耦合,而不是固定电阻器这可以在现场进行微调。

约束:

该系统旨在仅测量油的重量,并且可以在未来扩展以进行详细的油分析。该系统还可以扩展为发送推送通知并与公司的采购系统集成。

构建系统:

该项目包括使用 Raspberry Pi、UWP 应用程序构建硬件以及使用 Azure IOT 套件创建后端分析解决方案。

 
poYBAGOYrWWAdeGgAAByjPOg5sI449.png
 

Hardware:

力传感器 FSR402 是一种模拟设备。MCP3208 用于将模拟信号转换为数字信号连接 FSR402 和电位器后,按照以下步骤连接 MCP3208。

  • MCP3208:树莓派 2 或 3 上的 VDD - 3.3V
  • MCP3208:VREF - Raspberry Pi 2 或 3 上的 3.3V
  • MCP3208:AGND - Raspberry Pi 2 或 3 上的 GND
  • MCP3208:CLK - Raspberry Pi 2 或 3 上的“SPI0 SCLK”
  • MCP3208:Dout - Raspberry Pi 2 或 3 上的“SPI0 MISO”
  • MCP3208:Din - Raspberry Pi 2 或 3 上的“SPI0 MOSI”
  • MCP3208:CS/SHDN - Raspberry Pi 2 或 3 上的“SPI0 CS0”
  • MCP3208:DGND - Raspberry Pi 2 或 3 上的 GND
  • MCP3208:CH0——电位器抽头引脚

这将连接传感器。将 LED 和电阻连接到 GPIO4 以指示关键更改。

Azure 物联网套件:

 
poYBAGOYrWiAByp_AAFaLpXvoUA457.png
 

Azure IOT 套件提供用于创建后端的模板化解决方案。

过程很简单。

1. 转到Azure IOTsuite 门户并登录

2. 单击创建新解决方案。

3. 选择远程监控解决方案。创建它需要一段时间。

4. 使用模拟设备创建解决方案。您可以转到“设备”选项卡并删除这些设备。

5. 点击添加设备,选择自定义设备

6. 创建设备后,记下设备 ID、IoT 中心主机名和设备密钥的值。

UWP 应用程序:

UWP 应用程序的代码可以从 Github 下载

根据从 Azure IOT Suite AzureWeightSensor.cs获得的值更新 UWP 应用中的以下值

OilAlertDeviceID 使用 IOT 解决方案 AzureConnector.cs中的设备 ID 进行更新

使用 IOT 解决方案中的 IoT 中心主机名进行更新。HostName

使用 IOT 解决方案中的设备密钥进行更新。DeviceKey

打开 Cloud Explorer 并使用您的帐户进行连接。

打开DocumentDB 对应的设备。

在 JSON 文件中,更新遥测部分如下:

"Telemetry": [     
{       
"Name": "Weight",       
"DisplayName": "Weight",       
"Type": "double"     
}   
],

这定义了仪表板的遥测参数

使用 Visual Studio 在 Raspberry Pi 上部署应用程序。

在应用程序中,单击开始按钮。当您在力传感器上施加和减少压力时,它应该反映在应用程序以及遥测仪表板中。

(注意:只有在传感器边界内施加力时才能识别力。)

如果您喜欢这个项目,请单击“尊重”按钮,与您的网络分享并关注我。


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