Sensori i thartirës (ESP8266): 4 hapa

2024 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2024-01-30 12:13

Unë jam akoma atje për të matur fermentimin e motorit tim të thartimit dhe doja ta provoja këtë zgjidhje me një sensor Sharp. Sensori do të masë distancën në sipërfaqen e përgatitjes. Sa më lart të shkojë, aq më i fermentuar është përgatitja. Rritja e lartësisë është për shkak të baktereve dhe majave që hanë miell dhe prodhojnë dioksid karboni. Ky gaz do të bllokohet në përgatitje dhe do ta fryjë atë.

Kjo po përdor një ESP8266 të thjeshtë për të transmetuar masat tek një ndërmjetës MQTT. Shtypi kapakun për të integruar përbërësit në kapakun e enës në mënyrë që të mos lëvizë shumë lehtë.

Furnizimet

• ESP8266 - Mora një NodeMCU v3 nga aliexpress
• Sensori i mprehtë GP2Y0A41SK0F - ai që përdor është i mirë për 4cm deri 30cm që do të jetë një ndeshje e mirë në atë rast.
• Serveri MQTT - ai që përdor menaxhohet nga programi i ndihmësit të shtëpisë sime, çdo gjë do të bëjë
• Një kavanoz qelqi
• Disa fillestarë të thartirës
• Powerbank USB ose përshtatës energjie me dalje mikro USB

Hapi 1: Shtypni kapakun e kavanozit

Kam dizajnuar kapakun me Fusion 360, të prerë me Cura dhe të printuar në Creality 3D CR10S tim. Kam lënë disa vrima për ventilim në mënyrë që të mos ketë kondensim në sensorin e mprehtë.

Kam gjetur një dizajn të mirë për nodemcu në grabcad. Si dhe për sensorin e mprehtësisë. Shumë më e lehtë për të hartuar vrimat për montim. Kam përdorur disa ndarës nga pjesët e montimit të bordeve të mi arduino për të rregulluar lartësinë e përbërësit mbi pjesën e sipërme të kapakut.

grabcad.com/library/nodemcu-lua-lolin-v3-m…

grabcad.com/library/sharp-2y0a21-distance-… (jo e njëjtë por mjaft e afërt për vrimat e përshtatshme)

Kam ngjitur pak shirit anësor të dyfishtë për ta bërë kapakun të qëndrojë në vend në majë të kavanozit.

Hapi 2: Kabllo

Së pari ne duhet ta lidhim nodemcun me sensorin e mprehtë. Kjo është mjaft e drejtpërdrejtë.

1. Sensori Sharp do të marrë 5 volt si një hyrje, kështu që ne mund ta lidhim atë në VU (VUSB) në nodemcu.
2. Pastaj sensori i mprehtë tokëzohet në çdo kunj nodemcu të tokëzimit.
3. Dhe së fundi V0 nga sensori i mprehtë shkon në A0 (hyrje analoge) në ESP.
4. Për fat të mirë dalja e sensorit të mprehtë është maksimumi 3.1 volt. Do të ishte më e lartë se do të kishim probleme me ESP sesa të punonte me 3.3 volt dhe nuk do të vlerësonim tensione më të larta në kunjin e tij të hyrjes.

Pastaj unë përdor një bankë standarde USB me prizë mikro USB ose një prizë muri për të fuqizuar nodemcu. Kjo duhet të bëhet pasi ne duam të kemi një VUSB të vlefshëm në 5 volt. Sensori do të marrë vetëm midis 4.5 dhe 5.5 volt. nodemcu zakonisht funksionon në 3.3v që është e pamjaftueshme.

Hapi 3: Kodimi

Ky kod po përdor gjuhën Arduino IDE për të programuar ESP8266. Ju do të duhet të instaloni bordin ESP8266 për të qenë në gjendje ta programoni atë nga kjo IDE.

www.arduino.cc/en/main/Software

github.com/esp8266/Arduino

github.com/knolleary/pubsubclient

Kërkoni dhe zëvendësoni fjalën kyçe "ZEPVENDSIM" me vlerat tuaja.

Ekziston një fazë kalibrimi për sensorin e mprehtë. Do të shihni formulën për të kthyer leximin analog në centimetra, kjo mund të modifikohet pas kalibrimit. Kalibrimi tipik është të kryeni një seri matjesh me sensorin dhe të përdorni excel për të llogaritur koeficientët për formulën. Kjo do të përmirësojë saktësinë e masave.

Disa shembuj të procesit të kalibrimit

diyprojects.io/proximity-sensor-a02yk0-tes…

Kodi përmban një lidhje me çdo stacion wifi që keni. Falë kësaj lidhjeje wifi, ESP mund të dërgojë vlerat në serverin e konfiguruar MQTT.

Hapi 4: Kontrolloni MQTT

Pasi të lidhet, esp do të fillojë të dërgojë vlera në MQTT. Pastaj përdor asistentin në shtëpi (https://www.home-assistant.io/) për të lexuar radhën dhe për të shfaqur rezultatin.

Pastaj ju mbetet të shtoni motorin tuaj të zier, pak miell dhe ujë dhe pastaj prisni që sensori të masë nivelin e sipërfaqes në kavanozin e qelqit. Kjo me shpresë do të tregojë nivelin e fermentimit të brumit të thartë, kështu që ne e dimë kur arrihet kulmi.

Unë bashkangjita grafikun e herës së parë që përdor sensorin. I transferova leximet e sensorit përsëri në InfluxDB dhe ky grafik është nga Grafana kështu që ju mund të shihni një evolucion të bukur të matjeve me kalimin e kohës.

Shpresoj se ju ka pëlqyer ky mësim, ju lutem më tregoni nëse keni nevojë për më shumë detaje në disa nga hapat!