Cuprins:
Video: Sistem de monitorizare a aerului utilizând NodeMCU și IOT Thingspeak: 4 pași
2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:43
ThingSpeak este o aplicație IoT Open-Source și API pentru stocarea și preluarea datelor de pe dispozitive hardware și senzori. Utilizează protocolul HTTP prin Internet sau LAN pentru comunicarea sa. Analiza MATLAB este inclusă pentru a analiza și vizualiza datele primite de la dispozitivele dvs. hardware sau senzor.
Putem crea canale pentru fiecare dintre datele senzorilor. Aceste canale pot fi setate ca canale private sau puteți partaja datele public prin canale publice. Funcțiile comerciale includ funcții suplimentare. Dar vom folosi versiunea gratuită în timp ce o facem în scop educativ.
(Dacă doriți să aflați mai multe despre ThingSpeak în general și / sau Proiectul, vizitați
Caracteristici:
- Colectați date în canale private.
- Partajați date cu canalele publice
- API REST și MQTT APIS
- Analize și vizualizări MATLAB®.
- Comunitate la nivel mondial
În acest tutorial, folosind un senzor de alcool MQ3 pentru a-i reprezenta valoarea pe ThingSpeak folosind NodeMCU. În acest program, NodeMCU va citi și stoca datele senzorului într-o variabilă și apoi le va încărca în ThingSpeak folosind numele canalului și cheia API. NodeMCU ar trebui să fie conectat la internet prin Wi-Fi. Vom vedea cum să creăm canale ThingSpeak și să le configurăm pe NodeMCU.
Pasul 1: Componente necesare
Hardware necesar
- NodeMCU
- Senzor de alcool MQ-3
- Sursa de alimentare 5V
- Sârme jumper
- Panou de lucru (opțional)
NodeMCU LUA WiFi Internet ESP8266 Board Development: NodeMCU Dev Kit / placa constă din ESP8266 cip activat wifi. ESP8266 este un cip Wi-Fi low-cost dezvoltat de Espressif Systems cu protocol TCP / IP. Pentru mai multe informații despre ESP8266, puteți consulta modulul ESP8266 WiFi.
MQ-3 Alcohol Sensorr: Acest modul este realizat cu ajutorul senzorului de gaze alcoolice MQ3. Este un senzor semiconductor cu cost redus, care poate detecta prezența gazelor alcoolice la concentrații de la 0,05 mg / L la 10 mg / L. Materialul sensibil utilizat pentru acest senzor este SnO2, a cărui conductivitate este mai mică în aerul curat. Conductivitatea crește odată cu creșterea concentrației de gaze alcoolice. Are o sensibilitate ridicată la alcool și are o bună rezistență la perturbările cauzate de fum, vapori și benzină. Acest modul oferă atât ieșiri digitale, cât și ieșiri analogice. Modulul senzorului de alcool MQ3 poate fi ușor interfațat cu microcontrolere, plăci Arduino, Raspberry Pi etc. sau mai multe informații despre MQ3, puteți consulta modulul senzorului de alcool - MQ3.
Sursă de alimentare 5V: În majoritatea produselor sau proiectelor noastre electronice avem nevoie de o sursă de alimentare pentru conversia tensiunii de rețea într-o tensiune continuă DC.
Firele jumper: firele jumper sunt pur și simplu fire care au pinii conectorilor la fiecare capăt, permițându-le să fie utilizate pentru a conecta două puncte între ele fără lipire. Conectorul feminin la feminin este utilizat în acest proiect.
Breadboard: Un breadboard este un dispozitiv fără lipire pentru prototip temporar cu design electronic și circuite de testare. Majoritatea componentelor electronice din circuitele electronice pot fi interconectate prin introducerea cablurilor sau terminalelor lor în găuri și apoi realizarea conexiunilor prin fire, acolo unde este cazul.
Pasul 2: Conectarea componentelor
Descriere
Acolo 4 conductoare sunt + 5V, AOUT, DOUT și GND.
Conductoarele + 5V și GND stabilesc puterea senzorului de alcool. Celelalte 2 conductoare sunt AOUT (ieșire analogică) și DOUT (ieșire digitală). Cum funcționează senzorul, terminalul AOUT oferă o ieșire analogică de tensiune proporțională cu cantitatea de alcool detectată de senzor. Cu cât detectează mai mult alcool, cu atât va crește tensiunea analogică. În schimb, cu cât detectează mai puțin alcool, cu atât va emite mai puțină tensiune analogică. Dacă tensiunea analogică atinge un anumit prag, va trimite pinul digital DOUT ridicat. Odată ce acest pin DOUT crește, arduino-ul va detecta acest lucru și va declanșa aprinderea LED-ului, semnalând că pragul de alcool a fost atins și că acum depășește limita. Modul în care puteți modifica acest nivel de prag este prin reglarea potențiometrului pentru a ridica sau coborî nivelul.
Conexiunile sunt destul de simple.
Pentru a conecta senzorul, există 3 cabluri. Terminalul + 5V al senzorului se conectează la terminalul de 5V al plăcii de alimentare. Terminalul GND al senzorului se conectează la terminalul GND al NodeMCU. Aceasta stabilește puterea senzorului. Cealaltă conexiune este ieșirea analogică a senzorului. Se conectează la pinul analogic A0 al NodeMCU.
Pasul 3: Procedură
Pasul 1: accesați https://thingspeak.com/ și creați-vă contul ThingSpeak dacă nu aveți. Conecteaza-te la contul tau.
Pasul 2: creați un canal dând clic pe „Canal nou”
Pasul 3: introduceți detaliile canalului.
Nume: Orice nume
Descriere (optional
Câmpul 1: Citirea senzorului - Acesta va fi afișat pe graficul de analiză. Dacă aveți nevoie de mai mult de 1 canale, puteți crea pentru date suplimentare despre senzori.
Salvați această setare.
Pasul 4: Acum puteți vedea canalele. Faceți clic pe fila „Chei API”. Aici veți obține ID-ul canalului și cheile API. Rețineți acest lucru.
Pasul 5: Deschideți Arduino IDE și instalați biblioteca ThingSpeak. Pentru aceasta, accesați Schiță> Includeți bibliotecă> Gestionați bibliotecile. Căutați ThingSpeak și instalați biblioteca. Biblioteca de comunicare ThingSpeak pentru Arduino, ESP8266 și ESP32
Pasul 6: Trebuie să modificați codul. În codul de mai jos trebuie să vă schimbați SSID-ul de rețea, parola și canalul ThingSpeak și cheile API.
Pasul 4: Codul
Descărcați codul atașat aici și încărcați-l pe placa dvs. și conectați totul așa cum se arată în diagrama anterioară.
Cod de descărcare:
Ieșirea va fi ca imaginea de mai sus în ThingSpeak.
Sper că acest lucru ți-a făcut mai ușor. Asigurați-vă că vă abonați dacă v-a plăcut acest articol și l-ați găsit util și, dacă aveți întrebări sau aveți nevoie de ajutor cu ceva, lăsați un comentariu mai jos …
Mulțumesc pentru elemetnzonline.com..
Recomandat:
Sistem de monitorizare vizuală LoRa pentru agricultură Iot - Proiectarea unei aplicații frontale utilizând Firebase și unghiular: 10 pași
Sistem de monitorizare vizuală LoRa pentru agricultură Iot | Proiectarea unei aplicații frontale folosind Firebase și unghiular: În capitolul precedent vorbim despre modul în care senzorii funcționează cu modulul loRa pentru a popula baza de date în timp real Firebase și am văzut diagrama de nivel foarte înalt cum funcționează întregul nostru proiect. În acest capitol vom vorbi despre cum putem
Monitorizare simplă a calității aerului cu afișaj LCD TFT - Ameba Arduino: 3 pași
Monitorizare simplă a calității aerului cu afișaj LCD TFT - Ameba Arduino: Introducere Acum, când majoritatea oamenilor rămân acasă pentru a evita contactul strâns cu potențialul purtător de virus COVID-19, calitatea aerului devine un factor important pentru bunăstarea oamenilor, în special în țările tropicale unde utilizarea aerului condiționat este o necesitate pe durata
Urmăriți calitatea aerului utilizând Grafana și Raspberry Pi: 7 pași
Urmăriți calitatea aerului utilizând Grafana și Raspberry Pi: căutam un mic proiect IOT și un prieten mi-a recomandat să văd acest tutorial: https: //dzone.com/articles/raspberry-pi-iot-sensor … recomandăm să urmați tutorialul pentru a continua în configurarea unui Raspberry Pi pentru monitorizare
Sistem de monitorizare a calității aerului pentru poluarea cu particule: 4 pași
Sistem de monitorizare a calității aerului pentru poluarea cu particule: INTRO: 1 În acest proiect arăt cum se construiește un detector de particule cu afișare de date, backup de date pe card SD și IOT. Vizual, un afișaj de inel neopixeli indică calitatea aerului. 2 Calitatea aerului este o preocupare din ce în ce mai importantă
Detectarea poluării aerului + filtrarea aerului: 4 pași
Detectarea poluării aerului + filtrarea aerului: Elevii (Aristobulus Lam, Victor Sim, Nathan Rosenzweig și Declan Loges) de la Școala Internațională Elvețiană Germană au lucrat împreună cu personalul MakerBay pentru a produce un sistem integrat de măsurare a poluării aerului și a eficacității filtrării aerului. Acest