使用Z分数分析的火灾和液化石油气泄漏警报

描述

介绍

火灾探测器在企业、商店、购物中心、私人综合大楼、停车场等中发挥着不可或缺的作用。它们有助于在早期阶段识别火灾或烟雾，并有助于挽救生命。商业火灾识别系统通常在蜂鸣器或警报器的帮助下具有警报标记。我已经概述了一个使用温度和烟雾传感器的基于物联网的火灾预警系统，它不仅会在特定的序言中发出火灾信号，还会通过物联网发送相关数据。

尽早而不是事后获得一些信息是件好事。大火可以烧掉你的房子、办公室或任何其他地方。这是我们现在要构建的解决方案。因此，如果发生火灾，就会在任何地方产生大量烟雾和温度急剧上升，这在任何地方都是一件简单的事情。此外，如果发生在我们家中的液化石油气泄漏，可能会引起爆炸。因此，无论何时发生任何这种情况，它都会通知我们采取一些措施来保护我们自己。此外，我们可以启动警报器来创建警报。

该项目具有一些基本功能，如检测某个地方的温度和烟雾上升情况。此外，结合使用这两个数据，我们可以计算出液化石油气的泄漏情况。每当使用 Z 分数分析发生任何此类情况时，我们都会通过通知和短信收到警报。这些消息包含有关发生了什么事件的信息，可以是火灾探测或仅是烟雾，也可以是液化石油气泄漏。我们通过通知和短信了解。除了这些警报之外，我们还收到一个网络应用程序来控制警报器来提醒周围的人。

示范

硬件设置

注意：对于 Arduino IDE 上的每个代码上传，您都必须断开 TX 和 Rx 引脚，否则会导致错误。此外，我们正在使用 MQ-6 传感器的interwetten与威廉的赔率体系 引脚，不要使用数字引脚，将其留空。如果您使用任何其他连接类型，请不要忘记将两块板的地面结合起来。

软件设置

Arduino IDE 上的传感器代码

在我们调用 Serial 的设置中有一个简单的代码以 9600 波特率运行。然后使用 analogRead() 为 Arduino 的引脚 A0 和 A1 获取输入。

注意：如果你想在你的项目中使用这些图表，你可以通过这些链接： https: //github.com/Inventrom/boltiot-arduino-helper。.

Python IDE 检测告警代码

一旦你可以运行 Arduino 代码，我们就需要一个 python ide 来编写代码。您可以在虚拟机或树莓派或 Windows 中编写。我在 Windows Python 3.6 IDLE 中使用它。您可以下载并阅读文档以在您的系统上安装https://www.python.org/..

关于库，我们仅使用外部 boltiot 和请求库。您可以在终端或 cmd 上使用 pip 命令安装它们。对于 Windows，您可以了解如何执行此操作https://www.liquidweb.com/kb/install-pip-windows/

• 配置文件

除了主要代码之外，我们还将制作另一个 python 文件，即配置文件，其中我们提到了 bolt API 密钥和设备 ID，我们还提到了帧速率和用于 z- 分析的倍增因子。

API_KEY = "XXXX"        //Bolt Cloud
API KeyDEVICE_ID = "BOLTXXXX"    //Device ID of the Bolt Module
FRAME_SIZE = 10        //Frame Size for Z score analysis
MUL_FACTOR = 1         //Multiplication factor for Z score analysis

您可以在您的 bolt 云帐户中找到 API 密钥和设备 ID。

• 主程序

现在对于主要代码，逻辑是我们必须从 bolt serial 获取数据，所以我们正在使用功能 bolt.serialRead('1') 但是通过文档我发现值是 10 而不是 1。实际上在使用值 10 获取数据不是即时的。在使用 1 时，它是一个即时获取的数据，但有一个缺点，即在第一次迭代中，它将获取一堆组合数据。从串行获取数据后，我们必须以正确的形式制作它，在我的情况下，我获取的数据为 {'value':'546\n45\n', 'success':'1'} 所以我需要提取它。所以我首先将它转换成 JSON 数据，然后使用 list(data['value'].split("\n")) 我得到列表，所以在索引 0 处我有第一个传感器值，在索引 1 处它是第二个.

警报检测

Z 分数的评估用于检测异常。这里的异常是指一个变量的值（温度或气体值）超过了某个值的变化。值范围称为边界（上限和下限）。我们仅使用上限来检测火警。输入值、帧大小和倍增因子用于计算这些边界。帧大小是 Z 分数分析所需的最小输入值数量，乘数决定了边界与输入值曲线的接近程度。

 

 

上面给出了计算边界的公式。这里的输入表示为“Vi”，“r”表示帧大小，“C”是倍增因子。首先，我们计算输入值的均值 (Mn)（对于每个新输入，都会再次计算均值）。但是等等，我们有 2 个传感器值，这意味着我们必须使用其他传感器的声明。或者对于这两个传感器，我们必须单独分析它。我们可以用更好的方式来做到这一点，我们可以将传感器值相加，然后进行分析。输入值（相对于平均值）的变化为 (Vi - Mn)^2。Z 分数 (Zn) 的计算方法如上所示（每个输入值的变化均值的平方根乘以乘数）。边界表示为“Tn”

因此，对于组合分析，我们必须相应地匹配数据上升，如果我们的一个数据是 10 的倍数上升而另一个数据是 1 的倍数上升，则它将不起作用。

你必须让他们更近一点。假设在这个项目中，温度上升为 1 的倍数，即 34、35、36，但气体传感器上升为 100、120、150，因此我们将根据我们的项目将温度数据乘以常数。

向设备发送警报

现在，当我们计算出上限后，我们将把它与作为两个传感器值之和的组合值进行比较。如果是异常，我们将调用警报功能。通过它，我们将为 integromat 场景发出 Web 请求。它将根据场景中提到的条件向我们的设备发送通知和文本消息，生成当前情况。

 

 

您可以在单击 webhook 时找到用于触发 Web 请求的链接，然后复制地址并将其粘贴到main.py代码中。此外，每个节点都有一个在线帮助超文本，因此您可以从中参考如何使用，如上所示。

条件是如果温度> 40 那么它是一个火警如果温度 < 40 并且气体值 > 350 那么它是液化石油气泄漏。如果温度 <40 和 150除了所有这些消息和通知，我们还发送网络应用程序，该应用程序可以控制警报器启动并提醒附近的人。

控制警报器/蜂鸣器

该网络应用程序是使用 bubble.io 设计的。使用免费托管制作任何网站都非常可靠且容易。我使用了 Yashwant naik 的螺栓模板，然后根据项目需要对其进行了修改。您可以从 https://docs.boltiot.com/docs/introduction-1 查看详细文档。

 

一个控制 pin 的网络应用程序

 

 

如果您的设备离线，它会通知您。