Оглавление:
- Запасы
- Шаг 1: Разработка анемометра
- Шаг 2: Разработка блока направления ветра
- Шаг 3: Соберите единицы измерения скорости и направления ветра
- Шаг 4: принципиальная схема и подключения
- Шаг 5: Программа для Arduino
- Шаг 6: Узел красный поток
- Шаг 7: Панель управления
- Шаг 8: тестирование
Видео: Интеллектуальная система мониторинга погоды и скорости ветра на основе IOT: 8 шагов
2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:49
Разработано - Нихил Чудасма, Дханашри Мудлиар и Ашита Радж
Вступление
Важность мониторинга погоды существует во многих отношениях. Необходимо контролировать погодные параметры, чтобы поддерживать развитие сельского хозяйства, теплиц и обеспечивать безопасную рабочую среду на промышленных предприятиях и т.д. от роста и развития сельского хозяйства до промышленного развития. Погодные условия поля могут контролироваться фермерами из отдаленного места, и им не потребуется их физическое присутствие, чтобы знать климатические условия на сельскохозяйственном поле / теплице с помощью беспроводной связи.
Запасы
Требуемое оборудование:
- Модель Raspberry Pi B +
- Ардуино Мега 2560
- A3144 Датчик Холла
- Модуль ИК-датчика
- Датчик температуры и влажности DHT11
- Датчик газа MQ-7
- ML8511 УФ-датчик
- Миниатюрный шарикоподшипник
- Резьбовой стержень, шестигранная гайка и шайба
- Неодимовый магнит
- Резистор 10 кОм
- Труба и колено из ПВХ
- Шариковая ручка
Требуемое программное обеспечение:
- IDE Arduino
- Узел красный
Шаг 1: Разработка анемометра
- Отрежьте трубу из ПВХ на длину, превышающую толщину подшипника.
- Установите шарикоподшипник в отрезанный кусок трубы.
- Присоедините задний колпачок ручки к внешней периферии отрезка трубы под углом 0-120-240 градусов.
- Прикрепите бумажные стаканчики к пишущей стороне пера.
- Установите стержень с резьбой внутри трубы, используя шайбу и гайку, установите датчик Холла A3144, как показано на рисунке.
- Прикрепите магнит к одному из трех перьев таким образом, чтобы магнит должен был находиться точно над датчиком Холла при сборке перьев.
Шаг 2: Разработка блока направления ветра
- Отрежьте кусок трубы и сделайте прорезь под флюгер.
- Установите шариковый подшипник в отрезанный кусок трубы.
- Вставьте стержень с резьбой внутрь трубы и закрепите CD / DVD на одном конце. Над диском оставьте определенное расстояние и установите трубу, установленную на шарикоподшипнике.
- Установите модуль ИК-датчика на диск, как показано на рисунке.
- Сделайте флюгер с помощью шкалы и сделайте препятствие, которое должно быть точно напротив ИК-передатчика и приемника после сборки флюгера.
- Установите лопатку в паз.
Шаг 3: Соберите единицы измерения скорости и направления ветра
Соберите устройство измерения скорости и направления ветра, разработанное на шагах 1 и 2, используя трубу и колено из ПВХ, как показано на рисунке.
Шаг 4: принципиальная схема и подключения
В таблице показаны подключения всех датчиков к Arduino Mega 2560
- Подключите резистор 10 кОм между + 5 В и данными датчика Холла A3144.
- Подключите Vcc, 3.3V и Gnd всех датчиков соответственно.
- Подключите кабель USB типа A / B к Arduino и Raspberry Pi
Шаг 5: Программа для Arduino
В среде Arduino IDE:
- Установите библиотеки датчика DHT11 и MQ-7, которые включены сюда.
- Скопируйте и вставьте сюда код Arduino.
- Подключите плату Arduino с помощью кабеля к Raspberry Pi
- Загрузите код в плату Arduino.
- Откройте Serial Monitor, и здесь можно увидеть все параметры.
Код Arduino
Библиотека DHT
Библиотека MQ7
Шаг 6: Узел красный поток
На изображениях показан поток Node-Red.
Ниже приведены узлы, используемые для отображения данных на панели инструментов.
- Последовательный вход
- Функция
- Расколоть
- Выключатель
- Измерять
- Диаграмма
Не используйте узлы вывода MQTT, поскольку они используются для публикации данных на удаленном сервере, таком как Thingsboard. Текущее руководство предназначено для панели управления локальной сети.
Шаг 7: Панель управления
На изображениях показана панель управления, на которой показаны все погодные параметры и графики в реальном времени соответственно.
Шаг 8: тестирование
Результаты в реальном времени отображаются на панели инструментов
Рекомендуемые:
Система визуального мониторинга на основе LoRa для сельского хозяйства Iot - Разработка фронтального приложения с использованием Firebase и Angular: 10 шагов
Система визуального мониторинга на основе LoRa для сельского хозяйства Iot | Разработка фронтального приложения с использованием Firebase и Angular: в предыдущей главе мы говорили о том, как датчики работают с модулем loRa для заполнения базы данных Firebase Realtime, и мы видели очень высокоуровневую диаграмму того, как работает весь наш проект. В этой главе мы поговорим о том, как мы можем
Интеллектуальная распределенная система мониторинга погоды IoT с использованием NodeMCU: 11 шагов
Интеллектуальная распределенная система мониторинга погоды IoT с использованием NodeMCU: все вы, возможно, знаете о традиционной метеостанции; но задумывались ли вы, как это работает на самом деле? Поскольку традиционные метеостанции являются дорогостоящими и громоздкими, плотность этих станций на единицу площади очень мала, что способствует
Интеллектуальная система мониторинга энергии: 5 шагов
Интеллектуальная система мониторинга энергии: в Керале (Индия) потребление энергии отслеживается и рассчитывается путем частых выездов технических специалистов из отдела электричества / энергетики на места для расчета тарифов на электроэнергию, что является трудоемкой задачей, так как будут построены тысячи домов
Домашняя система мониторинга погоды IoT с поддержкой приложений Android (Mercury Droid): 11 шагов
Домашняя система мониторинга погоды IoT с поддержкой приложений Android (Mercury Droid): Введение Mercury Droid - это один из видов встроенной системы IoT (Интернета вещей), основанный на мобильном приложении Mercury Droid для Android. Которая способна измерить & следить за погодой в доме. это очень недорогая домашняя система мониторинга погоды
PInt @ t10n: Интеллектуальная система мониторинга предприятия: 9 шагов
PInt @ t10n: Интеллектуальная система мониторинга предприятия: PI @ nt @ t10n Этот проект был создан в качестве теста для облака ibm iot. Мы используем esp-8266 для отправки и получения данных в облако ibm и из него. Связь между esp и облаком ibm происходит через MQTT. Для обработки всех данных и представления