В пищевой промышленности хранение в холодильнике является обязательным условием. Основная цель такого способа хранения — сохранить сырые продукты в течение определенного периода времени. Но из-за отсутствия технологии и незнания того, как влажность и температура влияют на сырые продукты, безопасность пищевых продуктов зачастую обеспечивается недостаточно хорошо. В данной статье основной целью данного исследования является снижение нагрузки на человека и разработка интернет-системы мониторинга температуры и влажности в режиме реального времени с использованием очень доступного датчика DHT-11 и модуля ESP-8266 NodeMCU. В этой статье также проводится четкое различие между традиционной системой мониторинга пищевых хранилищ и системой мониторинга на основе Интернета вещей (IoT).
Вступление
В настоящее время IoT, или Интернет вещей, стал очень популярным выбором для всех. В основном это связано с легкой доступностью Интернета, который помогает нам во многих отношениях. Практически в любой административной или мониторинговой работе интернет необходим. Поэтому современные люди хотят контролировать многие свои работы через Интернет.
В пищевой промышленности или консервной промышленности ведется постоянный мониторинг продуктов питания или материалов, которые могут портиться; если что-то пойдет не так, это может привести к большим потерям. Таким образом, мониторинг пищевых продуктов/материалов в режиме реального времени крайне необходим для этих отраслей промышленности. В этой статье было проведено исследование для мониторинга состояния в режиме реального времени (точнее, влажности и температуры) через Интернет, при котором физическое присутствие не требуется.
Таким образом, это может сэкономить труд человека, а также является очень эффективным способом мониторинга. Данное исследование проводилось с использованием очень простой методологии и доступных приборов, для работы с которыми требуются минимальные технические знания. DHT-11 — это тип датчика, который может определять температуру и влажность окружающей среды, и он доступен практически в любой точке мира. Комбинируя результаты со средой MATLAB, можно также прогнозировать будущие данные с помощью базовых знаний в области машинного обучения.
На сегодняшний день Arduino — это действительно хорошее и простое в использовании оборудование, у него также есть отдельная среда IDE, которая называется так же, как и оборудование. Но использование платы Arduino не обязательно только для мониторинга служб, это пустая трата денег и времени. NodeMCU — это своего рода модуль, состоящий из ESP8266 wifi и микроконтроллера с одним аналоговым и 12 цифровыми выводами, который является более надежным, чем плата Arduino. Наши исследования в основном основаны на NodeMCU из-за его компактности.
В 2000 году для организации протестов и управления ими использовались только RFID-метки. Более того, позже появилась возможность обеспечения безопасности, наблюдения, контроля за транспортом и медицинскими услугами. Нынешние обстоятельства таковы, что мы можем без особых усилий найти каждую акцию протеста и группы людей. Этот инновационный шаг вперед может привести к увеличению числа дипломов о трудоустройстве и исследовательских идей. Ожидается, что к 2020 году компьютеры смогут работать как люди.
Непредсказуемость датчиков и объединение множества датчиков в единую систему улучшили оценку информации, ее анализ и, кроме того, объединение информации на ограниченном уровне. Предлагаемая Синха и др. демонстрация включает в себя различные устройства, которые позволяют отслеживать естественное качество (например, влажность, температуру, уровень прогрева, газ и т.д.), параметры напряжения и тока различных машин семейства, чтобы следить за уровнем потребляемой мощности. Кроме того, контролируемая структура позволила получить накопленные данные за счет активного использования веб-преимуществ Интернета вещей (теперь доступна форма отслеживания)3.
Система автоматизации, основанная на IoT, ориентирована на управление электронными устройствами, находящимися в любом месте.4 Автоматизация позволяет удаленно управлять электронными устройствами, а в дополнение к облачному сервису IoT устройствами можно управлять из любого места, просто подключившись к Интернету. Автоматизация — это факт сегодняшнего дня, когда все контролируется автоматически, обычно это основные задачи по включению/ выключению определенных устройств и не только, либо удаленно, либо в непосредственной близости от них.5
Интернет вещей (IoT) — это система физических гаджетов, транспортных средств, бытовой техники и других устройств, оснащенных аппаратным обеспечением, программированием, датчиками, исполнительными механизмами и сетью, которая позволяет этим устройствам взаимодействовать и обмениваться информацией, открывая двери для более простого подключения физического мира к системам на базе ПК, это приводит к повышению квалификации, денежным выгодам и сокращению человеческих затрат. По сравнению с 2017 годом количество устройств Интернета вещей увеличилось на несколько лет и составило 8,4 миллиарда, а к 2020 году, по оценкам, их будет 30 миллиардов.
Ожидается, что к 2020 году объем мирового рынка Интернета вещей достигнет 7,1 трлн долларов. Интернет вещей включает в себя расширение веб-сети за пределы стандартных гаджетов, например, рабочих зон, рабочих станций, мобильных телефонов и планшетов, до любых физических устройств и обычных предметов, которые обычно не поддерживают работу в сети. Установленные с применением инноваций, эти устройства могут передавать данные и взаимодействовать через Интернет, а также их можно наблюдать и контролировать удаленно.
Интернет вещей включает в себя расширение доступа к Интернету за пределы стандартных устройств, таких как рабочие зоны, рабочие станции, сотовые телефоны и планшеты, до любых обычных физических устройств или устройств, не поддерживающих работу в Сети. обычные предметы. Внедренные с помощью инноваций, эти устройства могут обмениваться данными и взаимодействовать через Интернет, а также их можно дистанционно проверять и контролировать. На рисунке показана фундаментальная модель системы проверки, основанной на «Сети вещей».
Приложения Интернета вещей для мониторинга окружающей среды обычно используют датчики, помогающие в охране окружающей среды путем мониторинга качества воздуха или воды, атмосферных условий или почвы, и могут даже включать такие области, как мониторинг перемещений диких животных и мест их обитания.
Разработка устройств с ограниченными ресурсами, подключенных к Интернету, также означает, что аварийные службы могут использовать другие приложения, такие как системы раннего предупреждения о землетрясениях или цунами, для оказания более эффективной помощи. Устройства Интернета вещей, используемые в этом приложении, обычно охватывают большую географическую область и могут быть мобильными. Утверждалось, что стандартизация, которую IoT привнесет в беспроводное зондирование, произведет революцию в этой области.
В полуоткрытых или замкнутых циклах (т.е. в цепочках создания стоимости, когда может быть решен глобальный вопрос) Интернет вещей часто рассматривается и изучается как сложная система из-за огромного количества различных связей, взаимодействий между автономными участниками и его способности интегрировать новых участников. На начальном этапе (при полном разомкнутом цикле) это, скорее всего, будет восприниматься как хаотичная среда (поскольку системы всегда завершены).
С практической точки зрения, не все элементы Интернета вещей работают в глобальном, общедоступном пространстве. Подсистемы часто внедряются для снижения рисков, связанных с конфиденциальностью, контролем и надежностью. Например, бытовая робототехника (demotics), работающая в умном доме, может обмениваться данными только внутри него и быть доступной только через локальную сеть. На рисунке 2 показана схема развития этой технологии Интернета вещей.
Материалы и методы
Материалы: В данном исследовании была использована совершенно новая модель ESP-8266, также известная как NodeMCU. Различные системы Интернета вещей используют Arduino или Raspberry-pi в качестве материнского контроллера, но использование NodeMCU дает преимущество использования Arduino вместе с модулем Wi-Fi 2,4 ГГц, который имеет очень надежный внешний вид. Поскольку это был демонстрационный проект, требующий гораздо большего изучения на практике, для тестирования функций использовались обычные макетные платы и соединительные провода. На рисунке 3 показаны необходимые материалы, использованные для этого исследования.
Спецификация материалов
В приведенной ниже таблице 1 приведены технические условия этого исследования. Приведенные выше расчеты показывают, что максимальная приблизительная стоимость изготовления этого оборудования для мониторинга составляет не более 700 баррелей в сутки (что эквивалентно 8 долларам США), что не так дорого и очень просто в изготовлении.
Методология
Методология разделена на две основные части: аппаратную и программную. Сначала была выполнена настройка аппаратного обеспечения. Подключение между NodeMCU и датчиком DHT-11 было выполнено с использованием традиционных методов, которые показаны на рисунке 4 ниже.
В системах естественного контроля Интернета вещей (IoT) датчики обычно используются для обеспечения экологической безопасности путем наблюдения за качеством воздуха или воды, барометрическими показателями или состоянием почвы, и могут даже охватывать территории, например, для наблюдения за развитием дикой жизни и их жизненным пространством.
Совершенствование устройств, связанных с Интернетом, также подразумевает, что различные приложения, такие как системы раннего предупреждения о сейсмических толчках или приливных волнах, также могут использоваться кризисными администрациями для предоставления более убедительных рекомендаций. Устройства Интернета вещей, используемые в этом приложении, обычно охватывают значительный географический регион и также могут быть универсальными. Утверждается, что институционализация, которую IoT привносит в дистанционное обнаружение, преобразит этот регион.
В полуоткрытых или закрытых кругах (т.е. в цепочках взаимоуважения, в любой момент, когда может быть принято решение по всему миру) Интернет вещей часто рассматривается как сложная система из-за колоссального количества различных связей, сотрудничества между независимыми экранными персонажами и его способности привлекать новых исполнителей. На общем этапе (полный разомкнутый круг) это, вероятно, будет рассматриваться как беспорядочная ситуация (поскольку фреймворки, как правило, обладают необратимостью).
С разумной точки зрения, не все компоненты Интернета вещей продолжают работать в открытом пространстве по всему миру. Подсистемы регулярно внедряются, чтобы снизить риски, связанные с безопасностью, контролем и неизменным качеством. Например, бытовая техника (demotics), работающая в надежном доме, может просто обмениваться информацией внутри и быть доступной через организацию по соседству. На рисунке 5 показано руководство по использованию этой инновации Интернета вещей.
Для получения ключа API, который необходим для обновления диаграммы, необходимо указать запись и канал связи. Соответствие между модулем платы и ThingSpeak завершается при использовании за дополнительную плату. Ожидается, что для отправки информации API-ключ ThingSpeak будет взаимодействовать с ThingSpeak по заказу на +CIPSTART. Значение параметра Sensor должно быть изменено на string; в дальнейшем информация может быть обновлена с помощью функции charge НА+CIPSEND. После отправки информации связь должна быть закрыта с помощью AT+CIPCLOSE.
Помимо отправки информации на бесплатный веб-сервер Интернета вещей, например, thingspeak.com, аналогичная информация дополнительно отправляется в базу данных соседей и веб-сервер внутри локальной сети. Основное отличие заключается только в IP-адресе, в то же время процедура защиты информации и запроса http для создания посылки практически одинаковы. Сбор информации является обязательным условием для проверки качества модуля. Сбор информации можно проводить в двух ситуациях — в помещении и на открытом воздухе, чтобы убедиться в работоспособности и неизменном качестве модуля. Разработка платформы aggregate framework представлена на рисунке 6 ниже.
Результаты и обсуждение
Результаты работы канала ThingSpeak были удовлетворительными, и для передачи данных в режиме реального времени в облачный сервис требуется всего несколько миллисекунд. В таблице 2 приведены данные, полученные с канала ThingSpeak, и данные последовательного мониторинга NodeMCU. Было замечено лишь несколько изменений.
Из таблицы известны общие значения температуры и влажности за 24 часа эксперимента. Хотя некоторые данные были нанесены произвольно, эксперимент прошел успешно, и были получены удовлетворительные результаты наблюдений. На рисунке показаны выходные данные и графический интерфейс ThingSpeak для этого эксперимента.
Вывод
Эксперимент оказался успешным, и благодаря ему мы можем понять, как измерять температуру и влажность в помещении. Используя эту автоматизированную систему в холодильных камерах, мы можем оценивать и отслеживать различные данные с помощью нашего мобильного телефона или ПК. Если происходит какой-либо сбой, то можно также автоматизировать включение / выключение любого внешнего релейного модуля, который может управлять температурой и влажностью внутри холодильного хранилища.