ClimateMonitor: Echtzeit-Klimadashboard für Modbus RTU

// funktionen

Was es kann

Läuft auf einem Raspberry Pi oder einem Linux-, Windows- oder macOS-Rechner mit USB/RS-485-Schnittstelle. Gebaut mit Python, Dash und Plotly.

• Mehrere Sensoren und Busse

  Mehrere USB/RS-485-Schnittstellen, jede mit mehreren Modbus-Slaves. Busse werden parallel gelesen. Ein Sensor, der nicht antwortet, hält die anderen nicht auf.

• Live-Dashboard

  Jede Sekunde neue Werte. Zwei Ansichten: Board (jeder Sensor als Zeile mit 24-Stunden-Trend) und Meters (ein Panel pro Sensor). Dunkles und helles Theme, funktioniert auf Handy und Tablet.

• Berechnete Werte

  Taupunkt, absolute Feuchte, Humidex und ein Komfortwert von 0 bis 6 nach dem Standard von Environment Canada.

• Mollier-Diagramm

  Sättigungslinie, rF-Linien und Komfortzone, jeder Sensor als Punkt in eigener Farbe. Zoomen und Verschieben mit Plotly.

• Verlauf und Replay

  Speicherung in SQLite mit einer Tabelle pro Tag und WAL-Modus, gebaut für jahrelangen Betrieb. Zeitraum wählen und durch die Zeit ziehen, um das Klima im Mollier-Diagramm nachzuverfolgen.

• Benachrichtigungen

  Telegram und/oder E-Mail bei Grenzwertüberschreitung, für alle Sensoren oder pro Sensor, mit Alarmverzögerung und Hysterese. Auch bei Rückkehr in den Normalbereich und wenn ein Sensor offline geht.

• MQTT

  Werte pro Sensor an einen MQTT-Broker, für Home Assistant, Node-RED oder SCADA. Mit TLS, Login und Last Will für den Online-Status.

• Alles im Browser

  Busse, Sensoren, Grenzwerte, Zeitzone, Sprache und Aufbewahrungsdauer einstellen, ohne Dateien zu bearbeiten oder neu zu starten. Geschützt mit einem Admin-Passwort.

• Läuft als Dienst

  Installationsskripte für Linux/Raspberry Pi (systemd) und Windows. Startet beim Hochfahren, auch ohne Anmeldung. Oberfläche in fünf Sprachen: NL, EN, DE, FR und ES.

// installation

Installieren

• 01Herunterladen

  Benötigt: Python 3.10+ und ein Modbus-RTU-Sensor an RS-485. Repository klonen: git clone https://github.com/CervezaStallone/ClimateMonitor.git

• 02Installieren

  Virtuelle Umgebung anlegen, Abhängigkeiten mit pip install -r requirements.txt installieren und .env.example nach .env kopieren.

• 03Starten

  Mit python app.py starten und http://127.0.0.1:8050/ öffnen. In Settings das Admin-Passwort setzen und Busse und Sensoren hinzufügen.

• 04Als Dienst

  Für Geräte im unbeaufsichtigten Betrieb: sudo ./deploy/linux/install-service.sh unter Linux oder Raspberry Pi, oder deploy\windows\install-service.ps1 als Administrator unter Windows.