ThingSpeak-IFTTT-ESP32-Ennakoivan koneen valvonta: 10 vaihetta

2024 Kirjoittaja: John Day | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-30 09:01

Tässä projektissa mittaamme värähtelyä ja lämpötilaa käyttämällä NCD -tärinä- ja lämpötila -anturia, ESP32: ta ja ThingSpeakia. Lisäksi lähetämme erilaisia lämpötila- ja tärinälukuja Google Sheetille käyttämällä ThingSpeak- ja IFTTT -tekniikoita tärinäanturitietojen analysoimiseksi

Uuden teknologian nousu, eli esineiden internet, raskas teollisuus on alkanut ottaa käyttöön anturipohjaista tiedonkeruuta ratkaistakseen suurimmat haasteensa, joista tärkein on seisokkeja ja prosessiviiveitä. Konevalvonta, jota kutsutaan myös ennakoivaksi kunnossapitoksi tai kunnonvalvontatyöksi, on käytäntö valvoa sähkölaitteita antureiden avulla diagnostisten tietojen keräämiseksi. Tämän saavuttamiseksi tiedonkeruujärjestelmiä ja tiedonkeruulaitteita käytetään valvomaan kaikenlaisia laitteita, kuten kattiloita, moottoreita ja moottoreita. Seuraavat tilat mitataan:

• Lämpötilan ja kosteuden tietojen seuranta
• Virran ja jännitteen valvonta
• Tärinävalvonta: Tässä artikkelissa luemme lämpötilan, tärinän ja julkaisemme tiedot ThingSpeakista. ThingSpeak ja IFTTT tukevat kaavioita, käyttöliittymää, ilmoituksia ja sähköposteja. Nämä ominaisuudet tekevät siitä ihanteellisen ennakoivaan huoltoanalyysiin. Saamme tiedot myös Google -arkkeihin, mikä helpottaa ennakoivaa huoltoanalyysiä.

Vaihe 1: Laitteisto ja ohjelmisto vaaditaan

Tarvittava laitteisto:

1. ESP-32: ESP32 tekee Arduino IDE: n ja Arduino Wire Languagen käyttämisestä IoT-sovelluksissa helppoa. Tässä ESp32 IoT -moduulissa yhdistyvät Wi-Fi, Bluetooth ja Bluetooth BLE erilaisiin sovelluksiin. Tämä moduuli on täysin varustettu 2 CPU-ytimellä, joita voidaan ohjata ja käyttää virtalähteenä erikseen, ja säädettävä kellotaajuus 80 MHz-240 MHz. Tämä ESP32 IoT WiFi BLE -moduuli, jossa on integroitu USB, on suunniteltu sopimaan kaikkiin ncd.io IoT -tuotteisiin.
2. IoT: n pitkän kantaman langaton tärinä- ja lämpötila -anturi: IoT: n pitkän kantaman langaton tärinä- ja lämpötila -anturi ovat paristokäyttöisiä ja langattomia, joten virta- tai tietoliikennekaapeleita ei tarvitse vetää saadakseen sen käyttöön. Se seuraa jatkuvasti koneesi tärinätietoja ja tallentaa ja käyttötunnit täydellä tarkkuudella yhdessä muiden lämpötilaparametrien kanssa. Käytämme tässä NCD: n Long Range IoT Industrial -langatonta tärinä- ja lämpötila -anturia, joka tarjoaa jopa 2 mailin kantaman käyttämällä langattoman verkon verkkoarkkitehtuuria.
3. Pitkän kantaman langaton verkkomodeemi USB-liitännällä

Käytetty ohjelmisto:

1. Arduino IDE
2. ThigSpeak
3. IFTTT

Käytetty kirjasto:

1. PubSubClient -kirjasto
2. Johto. H

Vaihe 2: Vaiheet tietojen lähettämiseksi Labview-tärinä- ja lämpötila-alustalle käyttämällä IoT: n pitkän kantaman langatonta tärinä- ja lämpötila-anturia ja pitkän kantaman langatonta verkkomodeemia, jossa on USB-liitäntä-

1. Ensinnäkin tarvitsemme Labview -apuohjelmasovelluksen, joka on ncd.io Wireless Vibration and Temperature Sensor.exe -tiedosto, josta tietoja voidaan tarkastella.
2. Tämä Labview -ohjelmisto toimii vain langattoman ncd.io -värähtelylämpötila -anturin kanssa
3. Jotta voit käyttää tätä käyttöliittymää, sinun on asennettava seuraavat ohjaimet Asenna ajoaika moottori täältä 64 -bittinen
4. 32 -bittinen
5. Asenna NI Visa Driver
6. Asenna LabVIEW Run-Time Engine ja NI-Serial Runtime
7. Tämän tuotteen aloitusopas.

Vaihe 3: Koodin lataaminen ESP32: een Arduino IDE: tä käyttäen:

Koska esp32 on tärkeä osa värähtely- ja lämpötilatietojen julkaisemista ThingSpeakille.

• Lataa ja sisällytä PubSubClient -kirjasto ja Wire.h -kirjasto.
• Lataa ja sisällytä WiFiMulti.h ja HardwareSerial.h -kirjasto.

#sisällytä #sisällytä #sisällytä #sisällytä #sisällytä

Sinun on määritettävä yksilöllinen sovellusliittymäavaimesi, jonka tarjoavat ThingSpeak, SSID (WiFi -nimi) ja käytettävissä olevan verkon salasana

const char* ssid = "Sinun" // SSID (WiFi -verkon nimi) const char* password = "Wifipass"; // Wifi -salasanasi sisältää char* host = "api.thingspeak.com"; String api_key = "APIKEY"; // Thingspeakin tarjoama sovellusliittymäavaimesi

Määritä muuttuja, johon tiedot tallennetaan merkkijonona ja lähetä se ThingSpeakiin

int arvo; int Lämpötila; int Rms_x; int Rms_y; int Rms_z;

Koodi tietojen julkaisemiseen ThingSpeakissa:

Merkkijono data_to_send = api_key; data_to_send += "& field1 ="; data_to_send += Jono (Rms_x); data_to_send += "& field2 ="; data_to_send += Jono (väliaikainen); data_to_send += "& field3 ="; data_to_send += Jono (Rms_y); data_to_send += "& field4 ="; data_to_send += Jono (Rms_z); data_to_send += "\ r / n / r / n"; client.print ("POST /päivitä HTTP /1.1 / n"); client.print ("Isäntä: api.thingspeak.com / n"); client.print ("Yhteys: sulje / n"); client.print ("X-THINGSPEAKAPIKEY:" + api_key + "\ n"); client.print ("Content-Type: application/x-www-form-urlencoded / n"); client.print ("Content-Length:"); client.print (data_to_send.length ()); client.print ("\ n / n"); client.print (lähetettävä data);

• Kokoa ja lähetä Esp32-Thingspeak.ino
• Tarkista laitteen yhteys ja lähetetyt tiedot avaamalla sarjamonitori. Jos vastausta ei näy, yritä irrottaa ESP32 -laitteen virtajohto ja kytkeä se sitten uudelleen. Varmista, että sarjamonitorin siirtonopeus on asetettu samaan koodiin 115200.

Vaihe 4: Sarjamonitorilähtö:

Vaihe 5: ThingSpeakin toimiminen:

1. Luo tili ThigSpeakilla.
2. Luo uusi kanava napsauttamalla Kanavat
3. Napsauta Omat kanavat.
4. Valitse Uusi kanava.
5. Nimeä kanava uuden kanavan sisällä.
6. Nimeä kenttä kanavan sisällä, Kenttä on muuttuja, jossa tiedot julkaistaan.
7. Tallenna nyt kanava
8. Nyt löydät API -avaimesi kojelaudasta.
9. Siirry kotisivun napautukseen ja etsi Kirjoita API -avaimesi, joka on päivitettävä ennen koodin lataamista ESP32: een.
10. Kun kanava on luotu, voit tarkastella lämpötila- ja tärinätietojasi yksityisessä näkymässä kanavan sisällä luomiesi kenttien avulla.
11. Voit piirtää kuvaajan eri värähtelytietojen välille käyttämällä MATLAB -visualisointia.
12. Siirry tähän sovellukseen, napsauta MATLAB Visualization.
13. Valitse sen sisällä Mukautettu. Napsauta nyt Luo. MATLAB -koodi luodaan automaattisesti, kun luot visualisointia, mutta sinun on muokattava kentän tunnusta, luettava kanavan tunnus, ja voit tarkistaa seuraavan kuvan.
14. Tallenna ja suorita sitten koodi.
15. Näkisitte juonen.

Vaihe 6: Lähtö:

Vaihe 7: Luo IFTTT -sovelma

IFTTT on verkkopalvelu, jonka avulla voit luoda sovelmia, jotka toimivat vastauksena toiseen toimintoon. IFTTT Webhooks -palvelun avulla voit luoda verkkopyyntöjä toiminnon käynnistämiseksi. Saapuva toiminto on HTTP -pyyntö verkkopalvelimelle ja lähtevä toiminto sähköpostiviesti.

1. Luo ensin IFTTT -tili.
2. Luo sovelma. Valitse Omat appletit.
3. Napsauta Uusi sovelma -painiketta.
4. Valitse syöttötoiminto. Napsauta sanaa tämä.
5. Napsauta Webhooks -palvelua. Kirjoita Webhooks hakukenttään. Valitse Webhooks.
6. Valitse liipaisin.
7. Täytä laukaisukentät. Kun olet valinnut liipaisimeksi Webhooks, jatka napsauttamalla Vastaanota verkkopyyntö -ruutua. Anna tapahtuman nimi.
8. Luo liipaisin.
9. Nyt liipaisin on luotu, ja tuloksena oleva toiminto napsauta sitä.
10. Kirjoita hakupalkkiin "Google Sheets" ja valitse "Google Sheets" -ruutu.
11. Jos et ole muodostanut yhteyttä Google Sheetiin, yhdistä se ensin. Valitse nyt toiminta. Valitse lisää rivi laskentataulukkoon.
12. Täytä sitten toimintakentät.
13. Sovelmasi tulee luoda, kun olet painanut Valmis
14. Hae Webhooks -laukaisutietosi. Valitse Omat appletit, palvelut ja etsi Webhooks. Napsauta Webhooks and Documentation -painiketta. Näet avaimesi ja pyynnön lähetysmuodon. Anna tapahtuman nimi. Tämän esimerkin tapahtuman nimi on VibrationAndTempData. Voit testata palvelua käyttämällä testipainiketta tai liittämällä URL -osoitteen selaimeesi.

Vaihe 8: Luo MATLAB -analyysi

Voit käyttää analyysin tulosta verkkopyyntöjen käynnistämiseen, kuten liipaisimen kirjoittamiseen IFTTT: hen.

1. Napsauta Sovellukset, MATLAB -analyysi ja valitse Uusi.
2. Tee Trigger -tiedot IFTTT 5: stä Google Sheet -koodiin. Voit saada apua IFTTT: n liipaisusähköpostista Esimerkit -osiossa.
3. Nimeä analyysi ja muokkaa koodia.
4. Tallenna MATLAB -analyysi.

Vaihe 9: Luo aikaohjaus analyysin suorittamiseksi

Arvioi ThingSpeak -kanavatietosi ja käynnistä muita tapahtumia.

1. Napsauta Sovellukset, TimeControl ja sitten Uusi TimeControl.
2. Säästä TimeControl.