描述

嘿，我是 Ganapriya，這個項目是 internshala IoT 培訓的一部分。在此，我們將制藥行業的冷卻室視為實時問題之一。我們的方法是檢測有人打開時溫度范圍的變化和值的異常室。為了解決這個問題，我們將冰箱視為冷卻室并對其進行處理。

該項目使用 LM35 和 BoltIoT Wi-Fi 模塊持續監測溫度。

成分

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客觀的

• 繪制由多項式回歸 ML 算法制成的預測圖，以預測未來的溫度變化和范圍，以便當溫度保持在給定范圍內超過 20 分鐘時，可以及早采取行動。
• 當溫度不在規定范圍內時，使用 Mailgun 服務發送電子郵件并使用 Twilio 服務發送 SMS，以便可以采取早期行動并且在冰箱打開時（使用 Z 分數分析，即檢測到溫度圖中的異常）并通過警報蜂鳴器和 LED 燈。

聯系

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程序：

步驟 1 ：在 Bolt 云上創建一個產品以獲得冰箱的上限、下限溫度。

螺栓模塊的硬件組件

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多項式回歸的代碼

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STEP 2 .保存多項式回歸和產品硬件組件的代碼并退出。

第 3步。稍后將產品鏈接到螺栓模塊并部署配置。

預測圖

預測圖

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多項式回歸

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步驟 4.將溫度傳感器放在冰箱內約 2 小時，然后查看輸出。

溫度傳感器 LM35

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冰箱作為冷卻室

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步驟 5.分析輸出并確定最大和最小限制。

Min=2 度= 20.48（傳感器值）

Max=4.5度= 46.08（傳感器值）

STEP 6.安裝BoltIot python庫，在linux操作系統的終端上編寫python代碼。（或數字海洋或虛擬機）

步驟 7 . 通過以下命令創建一個新文件夾 temp_alert。

mkdir temp_alert

cd temp_alert

須藤原子conf.py

注意：在執行接下來的步驟之前，需要一個 maligun 帳戶和 twilio SMS 消息帳戶。

第 8步。在文件夾“temp_alert”中創建一個名為“conf.py”的文件，該文件將存儲與 maligun、twilio、bolt 設備 ID、bolt API 密鑰、mul_factor 和幀大小相關的所有憑據。

步驟 9 . 使用命令在文件夾 'temp_alert' 中再創建一個文件 'main.py'

第10步 .Python 代碼的算法：

• 導入具有所有憑據、json、時間的 conf。
• 導入我們的 Bolt python 庫，它可以讓我們獲取存儲在 Bolt Cloud 中的數據，然后基于它發送郵件和短信，并且需要導入數學和靜態庫來計算 z-score 和閾值邊界。
• 從螺栓服務中獲取傳感器值并存儲在用于計算 z-score 的列表“history_data”中。
• 以溫度（攝氏度）顯示傳感器值。

溫度（攝氏度）=傳感器值/10.24

• 定義一個函數“compute”來計算正常和異常讀數的 z 分數、上限和下限。
• 如果傳感器讀數超出正常讀數范圍，則發送郵件和短信，如果發生任何錯誤，則顯示錯誤。
• 然后根據 Z-score 分析的界限檢查傳感器值，如果超過限制顯示“有人打開門”并發送郵件和 SMS，如果發生任何錯誤則顯示錯誤。
• 等待 10 秒。
• 重復步驟 3 中的步驟。

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STEP 11 .通過以下代碼運行python代碼。

須藤python3 main.py

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當發現范圍內的異?；驕囟茸兓瘯r，LED 會發光并發出蜂鳴器警報。

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輸出：

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郵筒郵件

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Twilio 短信

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結果：

螺栓云中預測圖的最終輸出給出了對未來 20 分鐘溫度范圍的預測。并且python代碼輸出通過郵件，短信和LED燈和蜂鳴器警報檢測并警告開門時的溫度變化和溫度異常。由于這個項目的結果，制藥公司保持他們的平板電腦處于更好的狀態，以避免破壞，重大損失，并且能夠完美地遵守所有政府規定。