Echtzeit-Temperaturdaten vom ppDAQC Pi‑Plate zu InitialState streamen – Headless Raspberry Pi

Überblick

Das ppDAQC Pi‑Plate ist eine vielseitige Datenerfassungs-Schnittstelle, die Sensoren nahtlos mit einem Raspberry Pi verbindet. Mit acht analogen und acht digitalen Eingängen unterstützt es bis zu sechzehn unabhängige Kanäle für Echtzeitdaten – ideal für industrielles Monitoring, Forschungslabore und DIY-Projekte.

Neben der Datenerfassung bietet das Board digitale und analoge Ausgänge, um Prozesse basierend auf Sensorfeedback zu steuern. In vielen Einsatzszenarien ist jedoch die Fernüberwachung der wertvollste Aspekt. Dank der kompakten Bauweise, des geringen Stromverbrauchs und der WLAN-Fähigkeit des Raspberry Pi lässt sich dieser „headless“ – ohne Tastatur und Monitor – an abgelegenen Orten wie Abstellräumen, Gewächshäusern oder Industrieanlagen betreiben.

Datenvisualisierung: Optionen

1. Rohdaten im Terminal anzeigen – funktional, aber wenig ansprechend.
2. Daten lokal in Datei schreiben und später mit Tabellenkalkulation oder matplotlib analysieren – gründlich, aber zeitaufwendig.
3. Daten in Echtzeit in die Cloud streamen und dynamische Dashboards betrachten – der effizienteste und benutzerfreundlichste Ansatz.

Dieser Artikel demonstriert Option 3: Temperaturwerte von zwei DS18B20-Sensoren werden an InitialState gestreamt und live als Graphen der Raumtemperatur und einer gekühlten Kammer (für Lötpaste) visualisiert.

Schritt 1: Benötigte Komponenten

Software

1. InitialState-Konto – Registrierung unter InitialState.com und Freischaltung abwarten.
2. Python-Bibliothek – ISStreamer-Modul via pip installieren:
   sudo pip install ISStreamer

Hardware

• Raspberry Pi (jedes Modell mit WLAN, vorinstalliert mit ppDAQC Python-Modul)
• ppDAQC Board von Pi‑Plates.com
• Zwei DS18B20 digitale Temperatursensoren (Amazon, Digi-Key, etc.)
• Zwei 4,7 kΩ Pull-Up-Widerstände (oder zwei 10 kΩ parallel, falls 4,7 kΩ nicht verfügbar)
• Verbindungsdrähte und Breadboard oder ppPROTO für halbpermanente Aufbauten

Schritt 2: Schaltung aufbauen

Verbinden Sie jeden DS18B20-Sensor gemäß nachstehendem Diagramm mit dem ppDAQC-Board. Nutzen Sie den 4,7 kΩ Pull-Up-Widerstand auf der Datenleitung zur 3,3 V-Versorgung. Falls Sie 10 kΩ Widerstände verwenden, schalten Sie diese parallel, um ca. 5 kΩ zu erhalten.

Software-Setup

Erstellen Sie in Ihrem InitialState-Dashboard einen neuen Logging Client Key. Schreiben Sie dann folgendes Python-Skript auf Ihrem Pi. Speichern Sie es als tempLOG.py in Ihrem Home-Verzeichnis.

import time
from piplates import ppDAQC
from ISStreamer.Streamer import Streamer

# Ersetzen Sie durch Ihren eigenen Client Key
client_key = "YOUR_CLIENT_KEY_HERE"

# Stream zu InitialState erstellen
stream = Streamer(client_key)

while True:
    # Temperaturen von DS18B20 Sensoren lesen
    ambient = ppDAQC.getTEMP(1)  # Kanal 1
    cooler = ppDAQC.getTEMP(2)   # Kanal 2

    # Werte loggen
    stream.pushData("Ambient", ambient)
    stream.pushData("Cooler", cooler)

    # 5 Minuten warten bis zur nächsten Messung
    time.sleep(300)

Skript ausführen mit:
sudo python tempLOG.py – prüfen Sie, ob es fehlerfrei startet.

Schritt 3: Daten in InitialState anzeigen

Nach einigen Stunden Logging melden Sie sich in Ihrem InitialState-Konto an. Navigieren Sie zur Projektseite und öffnen Sie die Log-Datei „Lab Temperature Data“. Klicken Sie auf den Source-Button, um die Rohdaten einzusehen, die etwa so aussehen:

DateTime,SignalSource,OriginalPayload
2014-12-18T15:50:57.837852Z,"Lab Temperature Data","Stream Starting"
2014-12-18T15:50:58.841351Z,Cooler,37.6
2014-12-18T15:50:59.844371Z,Ambient,69.55
2014-12-18T15:56:00.947597Z,Cooler,36.5875
2014-12-18T15:56:01.950743Z,Ambient,68.7625

Nutzen Sie die integrierten Grafik-Tools, um Echtzeit-Charts für Ambient und Cooler zu erstellen, und richten Sie Alerts oder Datenexporte für weitere Analysen ein.

Fazit

Durch die Kombination von ppDAQC Pi‑Plate, headless Raspberry Pi und InitialState erhalten Sie eine leichte, skalierbare und sichere Sensor-Daten-Pipeline, die verwertbare Erkenntnisse direkt auf Ihr Dashboard liefert.