前からちょろちょろ作っていた 「電力測定するやつ」 が一通り完成した。正確には、電力ではなく、電流を測定するやつだが。
Pythonとか、JSONとか、Chart.jsなどという、C言語ばっかり書いている私にとっては、最近ぽい(そうでもない?)ものをグニグニくみあわせてみた。お勉強をかねて。
電流測定とデータの蓄積
この電流測定するやつは、電流を測定するモジュール(AVR+Xbee)と、測定結果を蓄積する部分(Raspberry Pi+Xbee)に分かれる。
- 電流を測定する部分
- AVR (ATMega8) が、30秒に一回Wakeupし、電流センサの値(電圧出力)を1秒間の間128回 AD変換する。128回の測定値の合計(正確には基準点との絶対値の合計)を、その時刻の消費電流量とする
- AVRは、12回分の測定結果が溜まるごと、つまり30秒 * 12回 = 5分ごとに、その5分間の平均消費電流値を求める。
- AVRは、1時間ごとに、XBeeをWakeupし、その1時間の間の5分ごとの平均消費電流データをXbeeを使って、Raspberry Piに送る。
- これにより、電子レンジの利用など1分ぐらいの消費電流変化も捉えられるようにするとともに、乾電池で電力測定部分を計算上1年以上動作可能にした。
- 測定したデータがいつ採取したしたものか分かるよう、RTCモジュールを搭載。RTCの値は、Raspberry Piとの通信時に、適宜、Raspberry Pi側の時刻に構成されるようにした。
- 一応、本当に1年以上動くか評価するために、電池電圧のデータも、電流量のデータとともに、Raspberry Piに送信するようにしてある
- 測定結果を蓄積する部分
- Raspberry PiにXbeeを取り付けたものを利用。
- 測定部分から送られてきたデータは、Raspberry Pi上で動かしているデーモンが、SQLite3のデータベースにガシガシつっこむ。
データの表示
データの表示部分が、自分にとって、新しい試み。
まず、測定データは、SQLite3のデータベースの次のテーブルにがしがし、記録される。
CREATE TABLE samples ( sample_time TEXT, sample_type INTEGER, value INTEGER, PRIMARY KEY(sample_time, sample_type) );
ここで、sample_type は、測定値のタイプ(0 : 電流測定値、1 : 電池電圧測定値)を示す。
このデータベースに対して「過去48時間の1時間後との電流値平均」「過去1ヶ月の1日ごとの電流値平均」「過去1年間の1Weekごとの電流値平均」を求めるSQLを発行し、その情報をJSONデータとして吐き出すCGIをPythonを用いて作成。
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3 import json def get_json_labels_data_pair(cursor): label = [] value = [] for r in c: label.append(r[0]) value.append(r[1]) return {"labels" : label, "data": value} db = sqlite3.connect("//home/pi/XbeeDaemon/samples.db") # 過去48時間の1時間後との電流値平均 sql = ( "select strftime('%m-%d %H', sample_time) as time,avg(value)" " from samples" " where sample_type = 0" " and julianday(sample_time) " " >= julianday(datetime('now', 'localtime', '-48 hour'))" " group by time order by time;" ) c = db.execute(sql) hour_data = get_json_labels_data_pair(c) # 過去1ヶ月の1日ごとの電流値平均 sql = ( "select strftime('%Y-%m-%d', sample_time) as time,avg(value)" " from samples" " where sample_type = 0" " and julianday(sample_time) " " >= julianday(datetime('now', 'localtime', '-1 month'))" " group by time order by time;" ) c = db.execute(sql) day_data = get_json_labels_data_pair(c) # 過去1年間の1Weekごとの電流値平均 sql = ( "select strftime('%Y-%m (%W)', sample_time) as time, avg(value)" " from samples" " where sample_type = 0" " and julianday(sample_time) " " >= julianday(datetime('now', 'localtime', '-1 year'))" " group by time order by time;" ) c = db.execute(sql) week_data = get_json_labels_data_pair(c) send_data = {"hour" : hour_data, "day" : day_data, "week" : week_data} print "Content-type: application/json" print print json.dumps(send_data)
で、最後に、このCGIプログラムを呼び出して、JSONデータを取得し、その情報を Chart.js によって表示するHTMLファイルを作成。
<html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <script src="./Chart.js"></script> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.0.2/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript"> function drawChart(labelData, targetCanvas) { var chartData = { datasets : [ { fillColor : "rgba(151,187,205,0.5)", strokeColor : "rgba(151,187,205,1)", pointColor : "rgba(151,187,205,1)", pointStrokeColor : "#fff", } ] }; chartData.labels = labelData.labels; chartData.datasets[0].data = labelData.data; new Chart(targetCanvas.getContext("2d")).Line(chartData); } function updateChart () { $.getJSON("http://pi/cgi-bin/Power.py", function(json) { drawChart(json.hour, document.getElementById("hourChart")); drawChart(json.day, document.getElementById("dayChart")); drawChart(json.week, document.getElementById("weekChart")); }); } $(function(){ var currentChart = 0; var chart = $("#chartArea").children('div'); $(chart).hide(); updateChart(); setInterval(updateChart, 60 * 60 * 1000); // 一時間ごとに更新 $(chart[currentChart]).show(); setInterval(function() { var nextChart = currentChart + 1; if (nextChart >= chart.length) { nextChart = 0; } $(chart[currentChart]).fadeOut(1000); $(chart[nextChart]).fadeIn(1000); currentChart = nextChart; }, 30 * 1000 // 30秒置きに切り替え ); }); </script> <style type="text/css"> #chartArea { height: 600px; width: 850px; overflow:hidden; position:relative; } .chart { position:absolute; } </style> </head> <body> <H1>消費電流量表示するやつ</h1> <div id="chartArea"> <div id="divhour" class="chart"> <h2>過去48時間のデータ(1時間単位)</h2> <canvas id="hourChart" height="500" width="800"></canvas> </div> <div id="divday" class="chart"> <h2>過去1ヶ月のデータ(1日単位)</h2> <canvas id="dayChart" height="500" width="800"></canvas> </div> <div id="divweek" class="chart"> <h2>過去1年のデータ(1週間単位)</h2> <canvas id="weekChart" height="500" width="800"></canvas> </div> </div> </body> </html>
んで、このHTMLにブラウザからアクセスすると、次のような画面が30秒、お気に切り替わって表示される、と。(まだ測定を始めて1週間ぐらいなので、過去1ヶ月と1年の表示はしょんぼりな感じ)
あとは、Raspberry Piを常時テレビにつないでおいて、Raspberry Pi起動とともに、Raspberry Piの標準Webブラウザ Midori を全画面で起動して、上記のHTMLを表示するようにする。加えて、現在は、センサの生データを表示しているので、電気メータの実測値から係数を求めて、W(KWh)単位でグラフ表示するようにすれば、おしまいかな。
思ったこと
- センサの値とかは、とりあえず、データベースに放り込んでおけば、SQL 1つでグニグニできるので、良い感じ。
- ちょっと勉強でも、それっぽく使える。JQueryとかChart.jsとか、すごいね。。。
2 Comments.