Mục lục:

Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts: 6 bước
Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts: 6 bước

Video: Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts: 6 bước

Video: Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts: 6 bước
Video: Làm chủ Google Data Studio trong 90 phút 2024, Tháng mười một
Anonim
Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts
Trực quan hóa dữ liệu cảm biến không dây bằng Google Charts

Phân tích dự đoán của máy là rất cần thiết để giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy. Kiểm tra thường xuyên giúp nâng cao thời gian hoạt động của máy và do đó nâng cao khả năng chịu lỗi của máy. Cảm biến Rung và Nhiệt độ không dây có thể giúp chúng tôi phân tích độ rung trong máy. Chúng tôi đã thấy trong các tài liệu hướng dẫn trước đây của mình rằng cảm biến nhiệt độ và rung động không dây phục vụ các ứng dụng khác nhau như thế nào và giúp chúng tôi phát hiện lỗi và rung động bất thường trong máy như thế nào.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng Google Charts để trực quan hóa dữ liệu cảm biến. Biểu đồ của Google là cách tương tác để kiểm tra và phân tích dữ liệu cảm biến. Nó cung cấp cho chúng ta nhiều tùy chọn như biểu đồ đường, biểu đồ pi, Biểu đồ, biểu đồ đa giá trị, v.v. Vì vậy, ở đây chúng ta sẽ tìm hiểu về những điều sau:

  • Cảm biến nhiệt độ và rung không dây
  • Thiết lập phần cứng
  • Thu thập dữ liệu bằng thiết bị cổng không dây
  • Phân tích rung động bằng các Cảm biến này.
  • Cách tạo trang web bằng máy chủ web ESP32.
  • Tải biểu đồ google trên trang web.

Bước 1: Thông số kỹ thuật phần cứng và phần mềm

Thông số kỹ thuật phần cứng và phần mềm
Thông số kỹ thuật phần cứng và phần mềm

Đặc điểm kỹ thuật phần mềm

  • API biểu đồ của Google
  • Arduino IDE

Đặc điểm kỹ thuật phần cứng

  • ESP32
  • Cảm biến nhiệt độ và rung không dây
  • Bộ thu Zigmo Gateway

Bước 2: Hướng dẫn Kiểm tra Rung trong Máy

Như đã đề cập trong "Phân tích dao động cơ học của động cơ cảm ứng" có thể hướng dẫn cuối cùng. Có một số nguyên tắc nhất định phải được tuân theo để tách biệt lỗi và rung nhận dạng lỗi. Đối với tần số tốc độ quay ngắn gọn là một trong số chúng. Các tần số tốc độ quay là đặc trưng của các lỗi khác nhau.

  • 0,01g trở xuống - Tình trạng tuyệt vời - Máy hoạt động tốt.
  • 0,35g trở xuống - Tình trạng tốt. Máy đang hoạt động tốt. Không cần thao tác trừ khi máy ồn. Có thể có lỗi lệch tâm rôto.
  • 0,75g trở lên - Tình trạng thô - Cần kiểm tra động cơ có thể bị lỗi lệch tâm rôto nếu máy phát ra tiếng ồn quá lớn.
  • 1g trở lên - Tình trạng rất thô sơ - Động cơ có thể bị lỗi nghiêm trọng. Lỗi có thể do lỗi ổ trục hoặc thanh bị uốn cong. Kiểm tra tiếng ồn và nhiệt độ
  • 1,5g trở lên- Mức độ nguy hiểm- Cần sửa chữa hoặc thay đổi động cơ.
  • 2,5g trở lên - Mức độ ít - Tắt máy ngay lập tức.

Bước 3: Nhận các giá trị cảm biến rung

Nhận các giá trị cảm biến rung
Nhận các giá trị cảm biến rung
Nhận các giá trị cảm biến rung
Nhận các giá trị cảm biến rung

Các giá trị rung động mà chúng tôi nhận được từ các cảm biến tính bằng milis. Chúng bao gồm các giá trị sau.

Giá trị RMS - giá trị căn bậc hai trung bình dọc theo cả ba trục. Giá trị đỉnh đến đỉnh có thể được tính như

giá trị đỉnh đến đỉnh = giá trị RMS / 0,707

  • Giá trị tối thiểu- Giá trị nhỏ nhất dọc theo cả ba trục
  • Giá trị tối đa - giá trị cao nhất đến giá trị cao nhất dọc theo cả ba trục. Giá trị RMS có thể được tính bằng công thức này

Giá trị RMS = giá trị đỉnh đến giá trị cao nhất x 0,707

Trước đó, khi động cơ ở tình trạng tốt, chúng tôi nhận được các giá trị khoảng 0,002g. Nhưng khi chúng tôi thử nó trên một động cơ bị lỗi, độ rung mà chúng tôi đã kiểm tra là khoảng 0,80g đến 1,29g. Động cơ bị lỗi có độ lệch tâm rôto cao. Vì vậy, chúng tôi có thể cải thiện khả năng chịu lỗi của động cơ bằng cách sử dụng Cảm biến rung

Bước 4: Cung cấp trang web bằng ESP32webServer

Trước hết, chúng tôi sẽ lưu trữ một trang web bằng ESP32. Để lưu trữ một trang web, chúng ta chỉ cần làm theo các bước sau:

bao gồm thư viện "WebServer.h"

#include "WebServer.h"

Sau đó khởi tạo một đối tượng của lớp Web Server. Sau đó, gửi yêu cầu máy chủ để mở các trang web tại gốc và URL khác bằng cách sử dụng server.on (). và khởi động máy chủ bằng server.begin ()

Máy chủ Webserver

server.on ("/", handleRoot); server.on ("/ dht22", handleDHT); server.onNotFound (xử lýNotFound); server.begin ();

Bây giờ hãy gọi các lệnh gọi lại cho các đường dẫn URL khác nhau mà chúng tôi đã lưu trữ trang web trong SPIFFS. để biết thêm về SPIFFS, hãy làm theo hướng dẫn này. Đường dẫn URL "/ dht22" sẽ cung cấp giá trị của dữ liệu cảm biến ở định dạng JSON

void handleRoot () {File file = SPIFFS.open ("/ chartThing.html", "r"); server.streamFile (tệp, "text / html"); file.close (); }

void xử lýDHT () {StaticJsonBuffer jsonBuffer; JsonObject & root = jsonBuffer.createObject (); root ["rmsx"] = rms_x; root ["rmsy"] = rms_y; char jsonChar [100]; root.printTo ((char *) jsonChar, root.measureLength () + 1); server.send (200, "text / json", jsonChar); }

Bây giờ, hãy tạo một trang web HTML bằng bất kỳ trình soạn thảo văn bản nào, chúng tôi đang sử dụng notepad ++ trong trường hợp của chúng tôi. Để biết thêm về cách tạo trang web, hãy xem hướng dẫn này. Ở đây trong trang web này, chúng tôi đang gọi là API biểu đồ của Google cung cấp các giá trị cảm biến cho biểu đồ. Trang web này đang được lưu trữ tại trang web gốc. Bạn có thể tìm thấy mã trang web HTML tại đây

Trong bước tiếp theo, chúng ta chỉ cần xử lý máy chủ web

server.handleClient ();

Bước 5: Hình ảnh hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu

Google Charts cung cấp cách rất hiệu quả để trực quan hóa dữ liệu trên trang web của bạn hoặc các trang web tĩnh. Từ biểu đồ đường đơn giản đến bản đồ cây phân cấp phức tạp, thư viện biểu đồ của google cung cấp một số lượng lớn các loại biểu đồ sẵn sàng sử dụng.

Bước 6: Mã tổng thể

Bạn có thể tìm thấy phần sụn cho hướng dẫn này tại đây.

Đề xuất: