基于数据可视化的
物联网风速监测仪
01
活动背景:
背景一
背景二
背景三
02
任务目标
1. 利用JL-FS2风速传感器监测周边的风速,把监测到的风速值在行空板上显示出来。
2. 利用“matplotlib”库把反馈回来的数值进行数据可视化显示。
3. 运用行空板自带的SIoT服务和热点模式的物联网功能,开启SIoT物联网系统,将数据同步传输到物联网平台以便进行查看,做好数据存储和监测。
03
知识点
1. JL-FS2风速传感器应用。
2. 加载并使用“matplotlib”库,把数据进行图形化。
3. 能够开启SIoT服务和热点模式的物联网功能。
4. 能运用物联网功能向物联网平台发送消息并进行查看。
04
材料清单
1. 硬件清单
主控器为行空板(点击购买)。
传感器为JL-FS2风速传感器(点击购买)。
其他模块包括12V电池、电源接线端子母头、Type-C&Micro二合一USB线等。
2. 软件清单
Mind+编程软件x1
3.其他
激光切割的底座
05
知识储备
1. 什么是matplotlib图表库
2. Mind+图形化编程
👇下载及安装软件。下载地址:
http://www.mindplus.cc
切换到“python模式”。
加载matplotlib图表库,“扩展”中选择“用户库”:
👇直接复制该链接
https://gitee.com/chenqi1233/ext-matplotlib
查看使用matplotlib图表库
3. 行空板SIoT服务和热点模式的物联网功能
物联网功能
行空板热点模式
SIoT服务
如果在同一块板子上既开启SIoT服务,又连接传感器来检测数据,那么它既是客户端又是服务器。
(1) 连接行空板,登录siot服务器界面。输入网址:
http://10.1.2.3/pc/application-switch
(2) 打开页面,查看服务器数据
06
动手实践:
1.硬件搭建
硬件设计原理图
硬件实际连接图
2. 制作监测仪底座。
利用激光切割软件绘制图形,并进行切割。
拼装,并完成硬件的安装。
3.程序编写
打开mind+软件,切换到python模式,在扩展中加载行空板和matplotlib图表库。
初始化MQTT,添加服务器设备。
添加matplotlib相关模块,并根据需要进行窗口的设置。
在屏幕增加风速等级的显示。
把获得的电压转换成风速。
4. 完整程序参考
5.运行测试程序
开启无线热点。
点击程序的右上角“运行”,运行程序。
查看测试结果。
在屏幕上面可以看到当前的风速,以及风速变化产生的曲线
在SIOT服务器上面也可以实时查看到风速变化的值
点击自动刷新,数据会实时进行变化
点击显示图表,对数据可视化
可以看到该图形与行空板上面显示的图形是一致的
6. 程序上传至行空板
因为目前Mind+没有在模块化的界面一键上传到行空板的功能,行空板也无法运行(****.sb3)格式的文件,因此需要先将代码复制到python文件中,生成新的(****.py)文件再上传到行空板。
在代码区全选代码,并进行复制
回到代码界面,并在行空板中新建文件、命名
在文件上面点击右键,选择在编辑区打开
把复制的文件粘贴到代码区。关闭、保存,完成程序的上传
7. 操作行空板进行最终测试
切换运行程序,选择对应的程序运行
查看运行结果
07
实地检测
图为作者在操场监测风速的过程
08
拓展
目前只是完成了风速的测试,同学们可以根据掌握到的知识,加入更多的传感器,如温湿度传感器、空气质量传感器等,对校园或者种植园环境进行更多相关数据的监测。
本文来源:DF创客社区
作者: 廖培城
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