Pi: монітор опалення будинку

Візуалізують своє центральне опалення.

Відео: TFT-екрани для Arduino і Raspberry Pi. Залізяки Амперкі # 29

Ми приєднали DS18B20 до макетної платі і подали харчування на його інформаційний висновок через резистор 4,7 кОм

Для даного проекту ми з головою поринули в Інтернет Речей (IоТ). Будемо визначати температуру в будинку за допомогою недорогого датчика, передавати ці дані в хмару і на їх підставі будувати діаграму. Використовуваний нами датчик - Dallas DS18B20. Його можна добути відносно дешево, однак простим рішенням буде придбати комплект Cam-Jam EduKIt 2, оскільки в нього входить водонепроникний Dallas DS18B20. Зберіть обладнання та приєднайте до PI за схемою (див. Скріншот вище). Далі ми налаштуємо датчик, і для цього є зручна схема CamJam (https://bit.ly/CamJamTempWorksheet). Для роботи знадобиться обліковий запис на initialstate.com і ключ API, який ви знайдете в налаштуваннях свого облікового запису. Для установки стримера Initial State введіть:

curl -sSL https://get.initialstate.com/python -o - | sudo bash 

Почнемо наш код з імпорту бібліотек для роботи з ОС і часом, а також для передачі наших даних в хмару:

import os, glob, timefrom ISStreamer.Streamer import Streamer 

Далі ми завантажимо модулі ядра для датчика за допомогою mod-probe, спакуємо команди Bash в функцію os.system () для Python і повідомимо нашому коду, де знайти файл для зберігання даних про температуру:

os.system ( `modprobe w1-gpio`) os.system ( `modprobe w1-therm`) base_dir = `/ sys / bus / w1 / devices /` device_folder = glob.glob (base_dir + `28 * `) [0 ] device_file = device_folder + `/ w1_slave`

Потім створимо функцію для зчитування вмісту файлу, який зберігає вихідні дані про температуру і зберігає дані як змінну:

def read_temp_raw (): f = open (device_file, `r`) lines = f.readlines () f.close () return lines

Тепер прочитаємо дані і переробимо їх в щось більш легкотравне: збережемо ділову інформацію і відкинемо лушпиння, після чого конвертуємо дані в температуру.

def read_temp (): lines = read_temp_raw () while lines [0] .strip () [- 3:]! = `YES`: time.sleep (0.2) lines = read_temp_raw () equals_pos = lines [1] .find ( `t =`) if equals_pos! = -1: temp_string = lines [1] [equals_pos + 2:] temp_c = float (temp_string) / 1000.0return temp_c

Наш останній розділ - це цикл, який безперервно перевіряє температуру, виконує перетворення і щохвилини передає дані в Initial State.

while True: temp_c = read_temp () temp_f = temp_c * 9.0 /5.0 + 32.0streamer.log ( `temperature (C)`, temp_c) streamer.log ( `temperature (F)`, temp_f) time.sleep (60)

Збережіть код та натисніть на Run gt; Run Module, щоб запустити його.

Відео: Сенсорний дисплей для Raspberry Pi

У цьому проекті ми відправляємо температурні дані в хмару з допомогою сервісу під назвою Initial State. Цей сервіс дозволяє відображати і обробляти дані з різних джерел практично миттєво. У цьому керівництві ми вибрали безкоштовну опцію, зі зберіганням даних 24 години, а потім вони видаляються. Є й інші опції, в т. Ч. З зберіганням даних невизначений період часу для необмеженого числа датчиків.

Для нашого проекту ми використовували інформацію з одного датчика, DS18B20, але завдяки Raspberry Pi і його GPIO можна збирати інформацію по всьому будинку набагато більшою кількістю датчиків: наприклад, в іншому проекті ми використовували геркон. Його теж можна подружити з Initial State і показувати дані про відкриванні дверей. Тобто за допомогою цього сервісу можна інтерпретувати дані про наш будинок. Такі речі, як геркони на окнах- температурні датчики в кімнатах-фіксатор на електролічильнику і світлові датчики зовні зберуть нам дані про те, наскільки енергозберігаючим є наш будинок, і ці дані можна відображати графічно за кілька місяців, щоб відстежити енергоспоживання в різні пори року. Ці дані допоможуть автоматично управляти системою центрального опалення вашого будинку - за допомогою скромного Pi!