Implementación de la estación meteorológica

En ésta página del blog realizaremos la captura de los datos correspondientes a temperatura, presión y humedad, y los subiremos a nuestra cuenta de ThingSpeak. ThingSpeak se trata de una API para IoT, que trabaja con datos, lo cual es su gran especialidad. Es una API abierta para el Internet de las Cosas que permite recopilar, almacenar, analizar, visualizar y actuar sobre la información recogida en sensores, dispositivos, etc. o con lenguajes de cálculo computacional. Funciona siempre con canales, los cuales contienen los campos de datos, ubicación y estado. Para empezar a trabajar con este interfaz es necesario crear un canal en el cual se almacenará la información de dispositivos y aplicaciones, datos que posteriormente se pueden analizar y visualizar en gráficos y operar sobre ellos.

La creación de una cuenta para esta plataforma se hace desde su página web. 

Antes de programar el código Python que realizará la captura y subida de datos a nuestro canal de ThingSpeak es necesario asegurarse de que los sensores están correctamente conectados y que sus librerías están instaladas.

Primero, hay que crear el fichero donde se va a programar la estación. Para ello escribimos el siguiente comando en consola: sudo nano /home/pi/Documents/MasterINCAR/meteoStation.py. Con el editor de texto abierto, comenzamos a escribir el programa. Este programa constará de dos partes fundamentales. La primera es la creación del canal en el que se van a subir los datos. La segunda es la captura de datos desde los sensores y la subida de los mismos a nuestro canal de ThingSpeak creado. 

En primer lugar hay que importar las librerías que vamos a utilizar en nuestro programa mediante import. Estas librerías están relacionadas con los sensores, URLs, comandos HTTP, operaciones matemáticas... Además declaramos el User API Key que utilizaremos, entre otros, para la creación del canal:


El User API Key se encuentra en nuestra cuenta de ThingSpeak, en la opción My Profile de la pestaña Account. 
A continuación se va a proceder a explicar la creación del canal de la estación meteorológica. En las siguientes líneas podemos ver el código explicado:


Ejecutando este trozo de código creamos nuestro nuevo canal en ThingSpeak:

El siguiente paso es subir los datos recogidos mediante los sensores a el canal creado. Para ello tenemos el siguiente código explicado:

Al ejecutar este código los datos comenzarán a subirse a nuestro canal de ThingSpeak:



Comentarios

Publicar un comentario

Entradas Populares

Desarrollo y pruebas de algoritmo Adaboost

El algoritmo Adaboost es un metaclasificador, es decir, obtiene un nuevo clasificador a partir de un conjunto de clasificadores (pool de clasificadores), consiguiendo así un clasificador más eficiente. La salida del Adaboost es el signo de la suma ponderada de las salidas de cada uno de los clasificadores ante un vector de características xi (puede dar el valor 1 o -1). El cálculo de los coeficientes de ponderación (alfas) se realiza de manera progresiva, haciendo un testeo de los clasificadores con datos de entrenamiento. Se asignan penalizaciones a los clasificadores según el error cometido y dependiendo de ese porcentaje de error se pueden calcular los pesos. Este cálculo de las alfas se calcula en base a la relación entre la suma de los pesos correctos, Wc, y erróneos, We.
Leer más

Ajuste de regulador PI con el algoritmo PSO

  Introducción PSO permite optimizar un problema a partir de una población de soluciones candidatas, denotadas como "partículas", moviendo éstas por todo el espacio de búsqueda según reglas matemáticas que tienen en cuenta la posición y la velocidad de las partículas. El movimiento de cada partícula se ve infulido por su mejor posición local hallada hasta el momento, así como por las mejores posiciones globales encontradas por otras partículas a medida querecorren el espacio de búsqueda. El fundamento teórico de esto es hacer que la nube de partículas converja rápidamente hacia las mejores soluciones.
Leer más

Algoritmo P&O para placas solares

En este documento se estudiara el algoritmo de búsqueda del extremo de una función. En primer lugar se realizara una explicación teórica del funcionamiento de un algoritmo de búsqueda de extremo, seguidamente se detallara el algoritmo elegido para nuestro caso particular, que será el algoritmo de P&O. Finalmente se simulara en PSIM el algoritmo estudiado. Los algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia ( MPPT ) se utilizan en sistemas fotovoltaicos para maximizar la energía entregada por los mismos, dicho seguimiento se realiza básicamente variando el valor del duty-cycle de un convertidor de potencia. Existen gran variedad de algoritmos de seguimiento del punto de máxima potencia, como por ejemplo: perturbar y observar (que es el que se va a utilizar en este proyecto), basados en lógica difusa, basados en redes neuronales artificiales, RCC (Ripple Correlation Control), conductancia incremental (INC) entre otros. Estos algoritmos varían en su complejidad, su vel...
Leer más

e-meeting

e-Meeting es una nueva forma de reunirse, la que se hace de forma electrónica. La forma más conocida es a través de Internet utilizando cualquier software o web destinados para este fin. Por ejemplo, en el mundo de la empresa, se ha vuelto una herramienta indispensable ya que permite a los empleados comunicarse y tener reuniones a distancia sin que tener que desplazarse ahorrando en medios y tiempo. La mayoría de estas plataformas software electrónicas permiten que los participantes se comuniquen entre ellos en tiempo real utilizando un protocolo VOIP (Voice Over Internet Protocol). Este elimina permite la ausencia de un teléfono y permite una comunicación visual entre los participantes. Numerosos paquetes de reuniones online tienen herramientas, como pizarras virtuales que habilitan a los participantes a escribir, dibujar gráficos y otro tipo de actividades en tiempo real. Además la reuniones pueden ser grabadas y almacenadas de modo que, en caso de que alguien no haya podido...
Leer más