【Breaker1】Raspberry Pi Pico、電流測定、CircuitPython、クランプセンサ、内蔵ADC

今回はドライヤーの電流値を測定しました。
50Hzの4サイクル分700ポイントの電流値を測定し、そこから実効値を計算しました。
結果はWebシリアルターミナル、Webシリアルプロッタに表示しました。
最終目標「親玉ブレーカ3線の赤と黒の電流測定」に向けた準備動画です。

次は「Ambient(IoTデーター可視化サービス)」に1分ごとの電流実効値を送る予定です。

●後続動画
【Breaker2】AmbientへCircuitPythonなpicoから測定データを送る。動画中のURLとcodeは説明欄に記載。Wifi設定はsettings.toml
https://youtu.be/wuLWR8PCMsc
【Breaker3】ブレーカーの電流を1分毎にAmbientへ送信、pico W、CircuitPython
https://youtu.be/nwWO8g8AHlI
【Breaker4】設置完了、２センサ、ブレーカーの全電流を1分毎にAmbientへ送信、pico W、CircuitPython
https://youtu.be/RfMwKr0OkEk

●webページ情報(URL)
-Ambient(IoTデーター可視化サービス)
　https://ambidata.io/
-クランプセンサー(電流センサ)
　https://strawberry-linux.com/catalog/items?code=18214
-Raspberry Pi Pico CircuitPython アナログ入力テスト
　https://blog.goo.ne.jp/jh7ubc/e/a165dc2c7a36ea40341947df28626923
-M5Stackとクランプ式電流センサーで交流の電流値を測る
　https://ambidata.io/samples/m5stack/m5_powermonitor/
-webシリアルターミナル
　https://googlechromelabs.github.io/serial-terminal/
-webシリアルプロッター
　https://sekigon-gonnoc.github.io/web-serial-plotter/

●プログラムコード(code.py)
＞は半角に書き換えください。youtubeの説明欄で使えないため2バイト文字に変更しています。
ーcode.py(↓ここから)ー
#マイファイル/CircuitPython/pico9_20240523/code/211_電流測定_4サイクル毎に実効値計算_20240515.py

#実行環境
#Adafruit CircuitPython 8.2.9 on 2023-12-06; Raspberry Pi Pico W with rp2040
#↑用が↓で動くかのテスト→動いた20240525 16:26確認済
#Adafruit CircuitPython 9.0.5 on 2024-05-22; Raspberry Pi Pico W with rp2040

#Raspberry Pi Pico CircuitPython アナログ入力テスト
#https://blog.goo.ne.jp/jh7ubc/e/a165dc2c7a36ea40341947df28626923

#211_電流測定_4サイクル毎に実効値計算_20240515.py
#↓を↑に変更、4サイクル毎に実効値計算を無限に繰り返す
#210_電流測定_サイクル時間で抜ける_20240513.py
#↓を↑に変更、時間測定をミリセコンドにして、ループ中に経過時間チェック、40msecで抜ける
#200_クランプセンサによる電流測定_20240512.py

#webシリアルターミナルのURL
#https://googlechromelabs.github.io/serial-terminal/
#webシリアルプロッタのURL
#https://sekigon-gonnoc.github.io/web-serial-plotter/
#Ex.print("amps2_avg_sqrt :",amps2_avg_sqrt)

from board import *
import analogio
import time
#import numpy as np #まさかのモジュールなし
import math

pin = analogio.AnalogIn(A0)
coeff = 3.3/65535
j=0
volt_ofsets_sum_sum = 0
volt_ofsets_len_sum = 0
while True:
i=0
volt_ofsets=[]
volts=[]
amps=[]
start = time.monotonic() # 現在時刻（処理開始前）を取得

while True:
lap = time.monotonic()
if lap - start ＞ 0.080:
break
i+=1
#time.sleep(0.001) #サンプル数73 0.0006でも同じ
time.sleep( 0.0005) #サンプル数873

volt_ofset = pin.value * coeff
volt=volt_ofset-1.65 #これを調整してもノイズのほうが大きいので精度は変わらない

volt_ofsets.append(volt_ofset)
volts.append(volt)

amps.append(volt/0.005)#5mv=0.0005v/A
#print("電圧 {:.2f} A".format(amp))
end = time.monotonic()
time_diff = end - start # 処理完了後の時刻から処理開始前の時刻を減算する

#---web-serial-plotter用---
for amp in amps:
print("amp :",amp) #web-serial-plotter用に:にしてある。
#---/web-serial-plotter用---

print("time_diff(sec)=",time_diff) # 処理にかかった時間データを使用
#print (volt_ofsets)
volt_ofsets_sum_sum += sum(volt_ofsets)
volt_ofsets_len_sum += len(volt_ofsets)
volt_ofsets_ave = sum(volt_ofsets)/len(volt_ofsets)
print("volt_ofsets[sum,len,ave] =",volt_ofsets_sum_sum,volt_ofsets_len_sum,volt_ofsets_ave,sep=',')
print("volts[min,max] =",min(volts),max(volts),sep=',')
#print (volts)
print("amps[min,max] =",min(amps),max(amps),sep=',')
#print (amps)

print("sample_count =",i)

amps2=[n*n for n in amps] #二乗のlist
amps2_avg=sum(amps2)/len(amps2) #二乗の平均
amps2_avg_sqrt=math.sqrt(amps2_avg) #二乗の平均の平方根＝実効値
print("amps2_avg_sqrt :",amps2_avg_sqrt) #web-serial-plotter用に:にしてある。
j+=1
print("----:",j)
time.sleep(2.9)

#---web-serial-plotterのグラフの切れ目用---
for amp in amps:
print("amp :",0)
#---/web-serial-plotterのグラフの切れ目用---
ーcode.py(↑ここまで)ー