Django Prophet を使用して IoT デバイスの故障予測システムを構築するにはどうすればよいですか?

Django Prophet を使用して IoT デバイスの障害予測システムを構築するにはどうすればよいですか?

モノのインターネット技術の継続的な発展により、より多くのデバイスがインターネットに接続されています。これらのデバイスからのデータのリアルタイム送信と保存中に、大量のデータが蓄積されることがよくあります。これらのデータには機器の健康状態や隠れた危険性が含まれており、これらのデータを分析することで機器の故障やメンテナンスの必要性を事前に予測することができます。この記事では、Django Prophet を使用して IoT デバイスの障害予測システムを構築する方法と、具体的なコード例を紹介します。

Django Prophet は、時系列データのモデル化と予測に使用できる Python ベースの時系列予測ライブラリです。 IoT デバイスの故障予測システムを構築する場合、デバイスの履歴データを時系列データとして使用し、モデリングと予測に Django Prophet を使用できます。

まず、データを準備する必要があります。デバイスの履歴データには、温度、湿度、電圧など、デバイスのさまざまなパラメータやインジケーターが含まれている必要があります。このデータは、デバイスのセンサーからリアルタイムで取得したり、デバイスのログやデータベースを通じてエクスポートしたりできます。このデータを device_data.csv などの CSV ファイルに保存します。

次に、Django プロジェクトを作成し、Django Prophet ライブラリをインストールする必要があります。ターミナルを開いて次のコマンドを実行します:

pip install django-prophet

次に、Django の settings.py ファイルで、django_prophet を INSTALLED_APPS に追加します:

INSTALLED_APPS = [
    ...
    'django_prophet',
    ...
]

次に、デバイスを定義するために Django モデルを作成する必要があります。データの構造。 models.py ファイルに次のコードを追加します:

from django.db import models
    
class DeviceData(models.Model):
    timestamp = models.DateTimeField()
    temperature = models.FloatField()
    humidity = models.FloatField()
    voltage = models.FloatField()

次に、次のコマンドを実行してデータベース テーブルを生成します:

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

次に、データ インポートを実装するための Django ビューを作成する必要があります。そして予測。 views.py ファイルに次のコードを追加します:

from django.shortcuts import render
from django.views import View
from django_prophet.models import ProphetModel
    
class DeviceDataView(View):
    def get(self, request):
        return render(request, 'device_data.html')
    
    def post(self, request):
        # 导入数据
        device_data_path = request.FILES['device_data'].name
        device_data = request.FILES['device_data'].read().decode('utf-8')
        device_data = device_data.splitlines()
        device_data.pop(0)  # 删除标题行
        
        data_list = []
        for line in device_data:
            data = line.split(',')
            timestamp = data[0]
            temperature = float(data[1])
            humidity = float(data[2])
            voltage = float(data[3])
            data_list.append({
                'timestamp': timestamp,
                'temperature': temperature,
                'humidity': humidity,
                'voltage': voltage
            })
        
        # 创建Prophet模型
        prophet_model = ProphetModel()
        
        # 训练模型
        prophet_model.train(data_list)
        
        # 预测
        prediction = prophet_model.predict()
        
        return render(request, 'device_data.html', {'prediction': prediction})

次に、urls.py ファイルに次のコードを追加します:

from django.urls import path
from .views import DeviceDataView

urlpatterns = [
    path('device/data/', DeviceDataView.as_view(), name='device-data'),
]

次に、データと予測を表示するための HTML テンプレートを作成します。結果。 template フォルダーに device_data.html ファイルを作成し、次のコードを追加します。

<h1>设备数据导入</h1>

<form method="post" enctype="multipart/form-data" action="{% url 'device-data' %}">
    {% csrf_token %}
    <input type="file" name="device_data">
    <button type="submit">导入数据</button>
</form>

{% if prediction %}
    <h2>故障预测结果</h2>
    {{ prediction }}
{% endif %}

最後に、Django プロジェクトを実行し、ブラウザーで http://localhost:8000/device/data/ にアクセスして device_data をアップロードします。 csvファイル。システムが自動的にデータをインポートして故障予測を行い、予測結果がページに表示されます。

概要:

この記事では、Django Prophet を使用して IoT デバイスの障害予測システムを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。過去の設備データを分析およびモデル化することで、設備の故障やメンテナンスの必要性を事前に予測できるため、設備の信頼性と運用効率が向上します。この記事がIoTデバイスの故障予測システム構築の一助になれば幸いです。

以上がDjango Prophet を使用して IoT デバイスの故障予測システムを構築するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。