Оглавление:
2025 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2025-01-13 06:58
Коммерчески доступные IoT (Интернет вещей) Метеостанции дороги и доступны не везде (например, в Южной Африке). Нас поражают экстремальные погодные условия. ЮАР переживает самую сильную засуху за последние десятилетия, земля нагревается, и фермеры изо всех сил стараются производить рентабельную продукцию без какой-либо технической или финансовой поддержки со стороны государства для коммерческих фермеров.
Вокруг есть несколько метеостанций Raspberry Pi, вроде той, которую Raspberry Pi Foundation построил для школ Великобритании, но она недоступна для широкой публики. Существует множество подходящих датчиков, некоторые аналоговые, некоторые цифровые, некоторые твердотельные, некоторые с движущимися частями и некоторые очень дорогие датчики, такие как ультразвуковые анемометры (скорость и направление ветра).
Я решил, что создание метеостанции с открытым исходным кодом и оборудованием с открытым исходным кодом, с частями, доступными в Южной Африке, может быть очень полезным проектом, и у меня будет много удовольствия (и сложных головных болей).
Я решил начать с твердотельного (без движущихся частей) дождемера. Традиционное опрокидывающееся ведро не произвело на меня впечатления на том этапе (даже если подумать, что к тому времени я никогда им не пользовался). Итак, подумал я, дождь - это вода, а вода проводит электричество. Есть много аналоговых резистивных датчиков, сопротивление которых уменьшается при контакте датчика с водой. Я подумал, что это будет идеальное решение. К сожалению, эти датчики страдают от всевозможных аномалий, таких как электролиз и раскисление, и показания этих датчиков были ненадежными. Я даже сделал свои собственные датчики из нержавеющей стали и небольшую печатную плату с реле для создания переменного постоянного тока (постоянные 5 вольт, но чередуя положительные и отрицательные полюса), чтобы исключить электролиз, но показания все еще были нестабильными.
Мой последний выбор - ультразвуковой датчик звука. Этот датчик, подключенный к верхней части манометра, может измерять расстояние до уровня воды. К моему удивлению, эти датчики были очень точными и очень дешевыми (менее 50 ZAR или 4 доллара США).
Шаг 1: Необходимые детали (Шаг 1)
Вам понадобится следующее
1) 1 Raspberry Pi (любая модель, я использую Pi 3)
2) 1 хлебная полка
3) Некоторые соединительные кабели
4) Резистор сопротивлением 1 Ом и резистор 2 Ом (или 2,2 Ом).
5) Старая длинная чашка для хранения дождя. Я распечатал свой (есть электронная копия)
6) Старый ручной датчик для измерения дождя (или вы можете создать свой собственный и распечатать его)
7) Измерительное оборудование для измерения миллилитров или весы для взвешивания воды.
8) Ультразвуковой датчик HC-SR04 (южноафриканцы могут получить их от Communica)
Шаг 2: построение вашей схемы (шаг 2)
Я нашел очень полезное руководство, которое поможет мне построить схему и написать скрипты Python для этого проекта. Этот скрипт рассчитывает расстояния, и вы будете использовать его для расчета расстояния между датчиком, установленным в верхней части резервуара, и уровнем воды.
Вы можете найти это здесь:
www.modmypi.com/blog/hc-sr04-ultrasonic-range-sensor-on-the-raspberry-pi
Изучите его, создайте свою схему, подключите ее к своему пи и поиграйте с кодом Python. Убедитесь, что вы правильно построили делитель напряжения. Я использовал резистор 2,2 Ом между GPIO 24 и GND.
Шаг 3: Создайте свой манометр (Шаг 3)
Вы можете распечатать свой манометр, использовать существующий манометр или чашку. Датчик HC-SR04 будет прикреплен к верхней части основного резервуара манометра. Важно следить за тем, чтобы он всегда оставался сухим.
Важно понимать угол измерения вашего датчика HC-SR04. Вы не можете прикрепить его к верхней части конуса из традиционных дождемеров. Подойдет обычная цилиндрическая чашка. Убедитесь, что он достаточно широкий, чтобы нормальная звуковая волна спускалась вниз. Думаю, подойдет труба ПВХ 75 х 300 мм. Чтобы проверить, проходит ли сигнал через ваш цилиндр и отражается ли он должным образом, измерьте расстояние от цензора до нижней части вашего цилиндра с помощью линейки, сравните это измерение с расстоянием, которое вы получаете от датчика TOF (время полета) расчетное расстояние ко дну.
Шаг 4: Расчеты и калибровка (Шаг 4)
Что означает 1 миллиметр дождя? Дождь в один мм означает, что если у вас есть куб размером 1000 мм X 1000 мм X 1000 мм или 1 м X 1 м X 1 м, куб будет иметь глубину дождевой воды 1 мм, если вы оставите его снаружи во время дождя. Если вы вылейте этот дождь в бутылку объемом 1 литр, она заполнит бутылку на 100%, а вода также будет иметь вес 1 кг. У разных дождемеров разная площадь водосбора. Если ваш водосборник был 1 м на 1 м, это легко.
Также на 1 грамм воды обычно 1 мл.
Чтобы рассчитать количество осадков в мм по манометру, вы можете сделать следующее после взвешивания дождевой воды:
W - это количество осадков в граммах или миллилитрах.
A - площадь вашего водосбора в квадратных миллиметрах.
R - ваше общее количество осадков в мм.
R = W x [(1000 x 1000) / A]
Есть две возможности использования HC-SR04 для оценки W (вам нужно W для расчета R).
Метод 1: используйте простую физику
Измерьте расстояние от HC-SR до нижней части вашего манометра (вы делали это также на предыдущем шаге) с помощью датчика, используя вычисления TOF (время полета) в скрипте python с https://www.modmypi. com / blog / hc-sr04-ultrasonic-range-sensor-on-the-raspberry-pi Call This CD (Cylinder Depth)
Измерьте площадь внутреннего дна вашего цилиндра любым подходящим квадратным миллиметром. Назовите это IA.
Теперь налейте в баллон 2 мл воды (или любое подходящее количество). Используя наш датчик, оцените расстояние до нового уровня воды в мм, Cal this Dist_To_Water).
Глубина воды (WD) в мм составляет:
WD = CD - Dist_To_Water (или глубина цилиндра минус расстояние от цензора до уровня воды)
Нет расчетный вес воды
W = WD x IA в мл или граммах (помните, что 1 мл воды весит 1 грамм)
Теперь вы можете оценить количество осадков (R) в мм с помощью W x [(1000 x 1000) / A], как объяснялось ранее.
Метод 2: откалибруйте глюкометр с помощью статистики
Поскольку HC-SR04 не идеален (могут возникать ошибки), кажется, что он, по крайней мере, постоянно измеряет, подходит ли ваш баллон.
Постройте линейную модель с показаниями датчиков (или расстояниями между датчиками) в качестве зависимой переменной и нагнетаемого веса воды в качестве зависимой переменной.
Шаг 5: Программное обеспечение (Шаг 5)
Программное обеспечение для этого проекта все еще находится в разработке.
Скрипты python на https://www.modmypi.com/blog/hc-sr04-ultrasonic-range-sensor-on-the-raspberry-pi должны быть пригодны для использования.
Прикрепите несколько полезных приложений на Python (Стандартная общественная лицензия), разработанных мной.
Позже я планирую разработать веб-интерфейс для всей метеостанции. Прикрепите некоторые из моих программ, используемых для калибровки измерителя и снятия показаний датчиков.
Используйте прикрепленный сценарий калибровки для статистической калибровки манометра. Импортируйте данные в электронную таблицу для анализа.
Шаг 6: еще предстоит сделать (Шаг 6)
Электромагнитный клапан необходим для опорожнения бака, когда он полный (рядом с датчиком).
Первые несколько капель дождя не всегда измеряются правильно, особенно если датчик не выровнен должным образом. Я занимаюсь разработкой измерителя disdro, чтобы правильно улавливать эти капли. Дисдро мое будущее следующее.
Добавьте второй ультразвуковой датчик для измерения влияния температуры на TOF. Я скоро опубликую обновленную информацию по этому поводу.
Я нашел следующий ресурс, который может помочь
www.researchgate.net/profile/Zheng_Guilin3/publication/258745832_An_Innovative_Principle_in_Self-Calibration_by_Dual_Ultrasonic_Sensor_and_Application_in_Rain_Gauge/links/540d53e00cf2f2b29a38392b/An-Innovative-Principle-in-Self-Calibration-by-Dual-Ultrasonic-Sensor-and-Application-in- Rain-Gauge.pdf