Servon liikeradan analysointi ML mallin avulla - Tekninen Dokumentaatio

1. Yleiskatsaus

Servon liikeradan analysointi ML mallin avulla on Azure IoT Edge AI -pohjainen putki, joka lukee Servon liikeradan mittaustiedon sarjaportin kautta ja tekee reaaliaikaista poikkeamien tunnistusta koneoppimismallilla ja lähettää tulokset Azure IoT Hubiin jatkokäsittelyä ja visualisointia varten.

Järjestelmä koostuu kahdesta IoT Edge -moduulista:

• serialreader: lukee kehystettyä JSON-dataa UART:sta ja välittää sen eteenpäin
• cleandata: muokkaa datan ja suorittaa ML-inferenssin

2. Arkkitehtuuri

3. Moduulit

3.1 SerialReader-moduuli

Tarkoitus: Sensoridatan kerääminen sarjaportin kautta

Toiminta:

1. Yhdistää UART-porttiin (/dev/ttyS0, 115200 baud)
2. Lukee kehystettyä dataa (4-tavun otsake + JSON)
3. Lähettää datan kahteen output-kanavaan:
   • output1 → Azure IoT Hub
   • output2 → CleanData-moduuli

Viestin metatiedot:

• custom_properties.source_module: serialreader
• custom_properties.message_type: raw_data
• content_type: application/json
• content_encoding: utf-8

Virheenkäsittely:

• Retry-logiikka IoT Hub -yhteydelle (5 yritystä, 5s väli)
• Automaattinen uudelleenyhdistäminen sarjaporttivirheissä
• UTF-8-merkistötuki

3.2 CleanData-moduuli

Tarkoitus: Datan prosessointi ja poikkeamien tunnistus koneoppimismallin avulla

Toiminta:

1. Vastaanottaa dataa SerialReader-moduulilta (input1)
2. Purkaa JSON:n ja poimii viimeisimmän mittauksen (jos mukana measurements[]-taulukko)
3. Päivittää lyhyen puskurin (viimeiset 10 mittausta) feature-laskentaa varten
4. Laskee featuret ja skaalaa ne skaalainerilla
5. Ajaa anomaly detection -mallin ja lähettää tulokset IoT Hubiin

ML-malli:

• Malli: /app/ML/anomaly_model.pkl
• Skaalain: /app/ML/feature_scaler.pkl
• Feature-järjestys: /app/ML/feature_order.json

Featuret (feature_order.json):

["angle", "acc_x", "acc_y", "acc_z", "acc_total", "d_angle", "d_acc_total", "acc_total_ma", "acc_total_std"]

Feature-laskenta (tiivistetty):

• Puskuri: viimeiset 10 mittausta
• Derivaatat: d_angle = diff(angle), d_acc_total = diff(acc_total)
• Liukuvat tilastot: ikkuna min(5, N) (N = puskurin koko), acc_total_ma ja acc_total_std

4. Dataformaatit

4.1 Input-JSON (SerialReader → CleanData)

{
  "measurements": [
    {
      "time_ms": 0,
      "angle": 0,
      "acceleration": {
        "x": 2029,
        "y": 1986,
        "z": 1648,
        "total": 3282
      }
    }
  ]
}

4.2 Output-JSON (CleanData → IoT Hub)

{
  "status": "processed",
  "module": "cleandata",
  "timestamp": "2025-12-23T08:00:00.000000",
  "original_source": "serialreader",
  "message_type": "ml_inference",
  "measurement": {
    "time_ms": 0,
    "angle": 0,
    "acc_total": 3282
  },
  "anomaly_detection": {
    "is_anomaly": false,
    "anomaly_score": 0.15,
    "prediction": 1
  }
}

5. Deployment-konfiguraatio

5.1 Reititykset

5.4 Azure IoT Edge -toteutus

5.4.1 Reititykset ja Store-and-Forward

• Reititys serialreader → IoT Hub: reitti serialreaderToIoTHub lähettää /messages/modules/serialreader/outputs/output1 upstreamiin.
• Reititys serialreader → cleandata: reitti serialToCleandata lähettää /messages/modules/serialreader/outputs/output2 cleandatan input1-syötteeseen.
• Reititys cleandata → IoT Hub: reitti cleandataToIoTHub lähettää /messages/modules/cleandata/outputs/output1 upstreamiin.
• Store-and-Forward: EdgeHubin storeAndForwardConfiguration.timeToLiveSecs on asetettu arvoon 7200.

5.4.2 Moduulien konfigurointi (Module Twin)

• Käynnistys: moduulit luovat IoT Edge -yhteyden kutsulla IoTHubModuleClient.create_from_edge_environment(), jolloin yhteysasetukset tulevat Edge runtime -ympäristöstä.
• Moduulien runtime-asetukset: moduulien käynnistys ja reititykset määrittyvät deployment-konfiguraatiosta.

5.4.3 Viestiformaatit ja metatiedot

• JSON-viestit: viestien sisältö on JSON ja viestit lähetetään IoT Edge -väylässä moduulien output/input -kanavien kautta.
• content_type/content_encoding: serialreader asettaa viestiin content_type=application/json ja content_encoding=utf-8.
• custom_properties (serialreader): source_module=serialreader, message_type=raw_data.
• custom_properties (cleandata): source_module=cleandata, message_type=ml_inference, original_source periytetään saapuvasta viestistä.

5.4.4 Resurssirajat ja prosessin hallinta

• Restart policy: moduulit on määritetty käynnistymään automaattisesti ja pysymään käynnissä (restartPolicy=always).
• serialreader pysäytys: käsittelee SIGTERM-signaalin ja sulkee UART-yhteyden sekä IoT Hub -asiakkaan hallitusti.
• cleandata pysäytys: sulkee IoT Hub -asiakkaan tapahtumasilmukan lopuksi.

5.4.5 Tietoturva

• Container registry: imaget haetaan container registry:stä deployment-konfiguraation mukaisesti.
• UART-laitteen käyttö: serialreaderille on määritelty pääsy UART-laitteeseen ja se on lisätty dialout-ryhmään laitteen käyttöoikeuksia varten.

6. Laitteistovaatimukset

• Alusta: Raspberry Pi 4 (suositeltu) tai vastaava ARM64-laite
• UART: /dev/ttyS0
• RAM: Vähintään 1GB
• Storage: 16GB SD-kortti
• Verkko: WiFi tai Ethernet

7. Vianhaku

# Tarkista moduulien tila
iotedge list

            # Katso lokit
iotedge logs -f serialreader
iotedge logs -f cleandata
iotedge logs edgeHub

            # Käynnistä moduuli uudelleen
iotedge restart <moduulin_nimi>

8. Versionhallinta

9. Tulevat kehitysideat

• Datan visuaalinen dashboard
• Reaaliaikainen hälytysjärjestelmä
• Usean sensorin tuki
• ML-mallin päivitys etänä