Sysloss هي أداة لتحليل أشجار الطاقة وطاقة النظام والخسائر. من أصغر مستشعر إنترنت الأشياء إلى المنشآت الصناعية الكبيرة. الأداة فعالة وسهلة الاستخدام ، توفر نتيجة التحليل تقريرًا مفصلاً عن الفولتية والتيارات والطاقة والكفاءة لكل مكون محدد في النظام. تنسيق الإخراج هو Pandas DataFrame: قم بإنشاء المخططات والمؤامرات والتصدير إلى Excel وغيرها من التنسيقات.
$ pip install syslossأو
$ conda install conda-forge::syslossتحليل شجرة الطاقة لمستشعر Bluetooth الذي يعمل بالبطارية البسيط:
from sysloss . components import *
from sysloss . system import System
bts = System ( "Bluetooth sensor" , Source ( "CR2032" , vo = 3.0 , rs = 10 ))
bts . add_comp ( "CR2032" , comp = Converter ( "Buck 1.8V" , vo = 1.8 , eff = 0.87 ))
bts . add_comp ( "Buck 1.8V" , comp = PLoad ( "MCU" , pwr = 13e-3 ))
bts . add_comp ( "CR2032" , comp = Converter ( "Boost 5V" , vo = 5.0 , eff = 0.82 ))
bts . add_comp ( "Boost 5V" , comp = RLoss ( "RC filter" , rs = 6.8 ))
bts . add_comp ( "RC filter" , comp = ILoad ( "Sensor" , ii = 6e-3 ))
bts . tree () Bluetooth sensor
└── CR2032
├── Boost 5V
│ └── RC filter
│ └── Sensor
└── Buck 1.8V
└── MCU
df = bts . solve ()
print ( df )
إنشاء مخططات شجرة الطاقة الرسومية:
import sysloss . diagram as sd
sd . make_diag ( bts , fname = "bts.png" )
تتضمن الوثائق دروسًا في شكل دفاتر Jupyter ، الموجودة في المستندات/NB.
مهتم بالمساهمة؟ تحقق من الإرشادات المساهمة. يرجى ملاحظة أن هذا المشروع يتم إصداره مع مدونة قواعد السلوك. من خلال المساهمة في هذا المشروع ، فإنك توافق على الالتزام بشروطه.
تم إنشاء sysloss بواسطة Geir Drange. وهي مرخصة بموجب شروط ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.