使用Opla套件记录加速度计数据

描述

预测未来并防止大笔维修费用！

如果你生活在寒冷的气候中，那么你会喜欢有一个锅炉。它是为您的家提供热量的关键组成部分。如果您的锅炉发生故障，则意味着没有热量。而且你不想发现你的锅炉在冬天不工作。但是，通过预测性维护，您的 Opla IOT 套件可以监控并确定您的锅炉是否运行异常。它是如何做到的？在Edge Impulse中进行异常检测！

对于我的大部分爱好项目，我尽可能多地使用 Edge Impulse 来进行嵌入式机器学习项目。它直观、强大且低代码。尽管 Edge Impulse 没有正式支持 Arduino MKR Wifi 板，但我认为这将是对我使用 Arduino #CloudGames2022 的 Opla IOT 套件的技能的一个很好的测试！

对于这个项目，我将 Opla IOT 套件固定在锅炉顶部。该项目的目标是使用 Opla 套件记录加速度计数据（来自锅炉的振动），将其传递给 Edge Impulse 模型，根据模型推断确定锅炉的状态，并将推断结果传递给Arduino物联网云。这是理想的，因为您只将元数据（锅炉状态和异常值）而不是原始加速度计数据传递到云，从而提高了安全性并减少了带宽压力。理想情况下，您希望加速度计尽可能靠近振动源，但将套件连接到我的锅炉顶部似乎效果很好。

我按照有关高级异常检测的教程开始了我的数据收集项目。我将 Opla 套件安装到我的锅炉，将其连接到我的笔记本电脑，并在 Edge Impulse 中创建了一个新项目。我按照此处的数据转发器示例写了一个速写，并将 MKR Wifi 板连接到 Edge Impulse 以开始读取加速度计数据。我只有两个用于数据收集的类：off 和 on。我在关闭锅炉的情况下收集了 6 分钟的数据，在打开锅炉的情况下收集了 6 分钟的数据。

Edge Impulse 中的锅炉项目数据收集

 

请注意屏幕顶部中间的训练/测试拆分。您应该将收集的数据拆分为训练和测试集，以便验证您的模型。在这种情况下我没有这样做，并且将来会拆分模型数据。

收集数据后，我创建了一个异常检测脉冲：

锅炉项目异常检测脉冲

 

Edge Impulse 为您做了很多艰苦的工作，所以我只是接受了默认值并训练了我的模型。有足够的时间打电话给您的供暖公司进行调整！

最初的挫折

这个项目并非没有挑战。当我尝试将 Edge Impulse 模型集成到电路板上时，我第一次遇到了麻烦。因为 MKR Wifi 1010 不受官方支持，所以我马上就遇到了编译错误。经过几个小时的搜索引擎查询和留言板问题，我在一些简单的#defines 中找到了一个解决方案来清理编译错误。您可以在 definitions.h 文件的代码中看到这些内容。第二个问题是 Opla 盾牌的状态。我无法获得屏幕或 18650 电池在 Opla 防护罩上不起作用。我在从防护罩读取温度数据时也遇到了问题，这会导致电路板频繁重启。不理想，但它不是我正在做的事情所必需的。

包起来

这个项目很有趣。像往常一样，有一些意想不到的障碍需要克服，但我对模型和代码在仅 12 分钟的数据收集中的表现感到满意。我肯定可以通过记录额外的数据来改进模型。如果触发了异常阈值，其他未来的功能可能包括文本（通过 Twilio），以及 IOT 仪表板中的其他数据（带有功能性屏蔽，哈哈）。如果能从仪表板实时查看温度和湿度设置，那就太好了。也许如果我得到另一个盾牌，我会试一试。我希望你喜欢阅读这篇文章！如有任何问题，请随时与我们联系。