描述

預測未來并防止大筆維修費用！

如果你生活在寒冷的氣候中，那么你會喜歡有一個鍋爐。它是為您的家提供熱量的關鍵組成部分。如果您的鍋爐發生故障，則意味著沒有熱量。而且你不想發現你的鍋爐在冬天不工作。但是，通過預測性維護，您的 Opla IOT 套件可以監控并確定您的鍋爐是否運行異常。它是如何做到的？在Edge Impulse中進行異常檢測！

對于我的大部分愛好項目，我盡可能多地使用 Edge Impulse 來進行嵌入式機器學習項目。它直觀、強大且低代碼。盡管 Edge Impulse 沒有正式支持 Arduino MKR Wifi 板，但我認為這將是對我使用 Arduino #CloudGames2022 的 Opla IOT 套件的技能的一個很好的測試！

對于這個項目，我將 Opla IOT 套件固定在鍋爐頂部。該項目的目標是使用 Opla 套件記錄加速度計數據（來自鍋爐的振動），將其傳遞給 Edge Impulse 模型，根據模型推斷確定鍋爐的狀態，并將推斷結果傳遞給Arduino物聯網云。這是理想的，因為您只將元數據（鍋爐狀態和異常值）而不是原始加速度計數據傳遞到云，從而提高了安全性并減少了帶寬壓力。理想情況下，您希望加速度計盡可能靠近振動源，但將套件連接到我的鍋爐頂部似乎效果很好。

我按照有關高級異常檢測的教程開始了我的數據收集項目。我將 Opla 套件安裝到我的鍋爐，將其連接到我的筆記本電腦，并在 Edge Impulse 中創建了一個新項目。我按照此處的數據轉發器示例寫了一個速寫，并將 MKR Wifi 板連接到 Edge Impulse 以開始讀取加速度計數據。我只有兩個用于數據收集的類：off 和 on。我在關閉鍋爐的情況下收集了 6 分鐘的數據，在打開鍋爐的情況下收集了 6 分鐘的數據。

Edge Impulse 中的鍋爐項目數據收集

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請注意屏幕頂部中間的訓練/測試拆分。您應該將收集的數據拆分為訓練和測試集，以便驗證您的模型。在這種情況下我沒有這樣做，并且將來會拆分模型數據。

收集數據后，我創建了一個異常檢測脈沖：

鍋爐項目異常檢測脈沖

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Edge Impulse 為您做了很多艱苦的工作，所以我只是接受了默認值并訓練了我的模型。有足夠的時間打電話給您的供暖公司進行調整！

最初的挫折

這個項目并非沒有挑戰。當我嘗試將 Edge Impulse 模型集成到電路板上時，我第一次遇到了麻煩。因為 MKR Wifi 1010 不受官方支持，所以我馬上就遇到了編譯錯誤。經過幾個小時的搜索引擎查詢和留言板問題，我在一些簡單的#defines 中找到了一個解決方案來清理編譯錯誤。您可以在 definitions.h 文件的代碼中看到這些內容。第二個問題是 Opla 盾牌的狀態。我無法獲得屏幕或 18650 電池在 Opla 防護罩上不起作用。我在從防護罩讀取溫度數據時也遇到了問題，這會導致電路板頻繁重啟。不理想，但它不是我正在做的事情所必需的。

包起來

這個項目很有趣。像往常一樣，有一些意想不到的障礙需要克服，但我對模型和代碼在僅 12 分鐘的數據收集中的表現感到滿意。我肯定可以通過記錄額外的數據來改進模型。如果觸發了異常閾值，其他未來的功能可能包括文本（通過 Twilio），以及 IOT 儀表板中的其他數據（帶有功能性屏蔽，哈哈）。如果能從儀表板實時查看溫度和濕度設置，那就太好了。也許如果我得到另一個盾牌，我會試一試。我希望你喜歡閱讀這篇文章！如有任何問題，請隨時與我們聯系。