라즈베리팡팡

2021년 10월 현장에 설치한 뒤 지금까지 데이터를 측정하고 있었다. 그리고 이번에 1년 동안의 데이터를 정리하다 보니 재미있는 현상을 발견했다. 모터의 운전상태에 따라서 내부온도가 변하고, 그에 반비례해서 상대습도도 변하는데 작년 10월무렵에는 온도와 습도 값 모두 변화폭이 상당히 컸다. 당시에는 별 생각하지 않고 넘어갔는데, 월별로 보니 그 뒤로 변화폭이 점점 줄어들어 지난 올해 4월 시점부터 현재까지 최고 습도 값은 60%를 유지하고 있다. 1년 동안 같은 환경에서 분해도 하지 않았고, 모터의 일일 운전시간도 크게 다르지 않았다. 변한 것이라고는 센서의 사용시간뿐인데.. 혹시 센서의 감도 상태가 사용시간에 따라서 감소하는 걸까? 다음에 있을 2번째 실증시험에서 같은 결과가 나오는지 확인해야겠다.

새로 구입한 누설전류센서를 사용하려 했는데, 출력 신호가 4~20mA의 전류신호였다. 갖고 있는 데이터로거는 전압 신호만 인식 가능하므로 출력 신호를 전압으로 변환해준다. 출력 신호의 양 +, - 케이블 사이에 250옴의 저항으로 연결하면 전압으로 신호를 얻을 수 있다. V=I*R 이므로 전류 출력 신호가 4mA일때, 변환된 전압 신호 값은 4mA * 250 = 1V 20mA일 때, 전압값은 20mA * 250 = 5V 이제 전압출력으로 데이터 값 확인 가능^^

푸리에 변환에 대해서 직관적으로 이해하기 쉬운 영상 (3Blue1Brown 푸리에 변환은 어떤 파형이 담고 있는 각 주파수의 분포를 확인할 수 있는 방법이다. 원래 파형의 Y축이 진폭이면 진폭에 대한 주파수 분포가 된다. X 축은 시간에서 주파수로 변환되고, Y축은 원래 값에 대한 주파수 상의 분포를 의미한다. FFT는 푸리에 변환에서 반복되는 계산을 생략하는 방법으로 처리 속도를 빠르게 한 방식