Sommario:
- Passaggio 1: componenti necessari
- Passaggio 2: collegamento dei componenti
- Passaggio 3: procedura
- Passaggio 4: il codice
Video: Sistema di monitoraggio dell'aria utilizzando NodeMCU e IOT Thingspeak: 4 passaggi
2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:01
ThingSpeak è un'applicazione e un'API IoT Open-Source per archiviare e recuperare dati da dispositivi hardware e sensori. Utilizza il protocollo HTTP su Internet o LAN per la sua comunicazione. L'analisi MATLAB è inclusa per analizzare e visualizzare i dati ricevuti dai tuoi dispositivi hardware o sensori.
Possiamo creare canali per ogni singolo dato del sensore. Questi canali possono essere impostati come canali privati oppure è possibile condividere i dati pubblicamente tramite i canali pubblici. Le funzionalità commerciali includono funzionalità aggiuntive. Ma useremo la versione gratuita mentre lo facciamo per scopi educativi.
(Se vuoi saperne di più su ThingSpeak in generale, e/o The Project, visita
Caratteristiche:
- Raccogli dati in canali privati.
- Condividi i dati con i canali pubblici
- API REST e API MQTT
- Analisi e visualizzazioni MATLAB®.
- Comunità mondiale
In questo tutorial, utilizzando un sensore di alcol MQ3 per tracciare il suo valore su ThingSpeak utilizzando NodeMCU. In questo programma il NodeMCU legge e memorizza i dati del sensore in una variabile e quindi lo carica su ThingSpeak utilizzando il nome del canale e la chiave API. Il NodeMCU deve essere connesso a Internet tramite Wi-Fi. Vedremo come creare ThingSpeak Channels e configurarlo su NodeMCU.
Passaggio 1: componenti necessari
Hardware richiesto
- NodoMCU
- Sensore di alcol MQ-3
- Alimentazione 5V
- Cavi per ponticelli
- Tagliere (opzionale)
Scheda di sviluppo NodeMCU LUA WiFi Internet ESP8266: il kit/scheda di sviluppo NodeMCU è costituito da un chip abilitato WiFi ESP8266. L'ESP8266 è un chip Wi-Fi a basso costo sviluppato da Espressif Systems con protocollo TCP/IP. Per ulteriori informazioni su ESP8266, è possibile fare riferimento al modulo WiFi ESP8266.
Sensore di alcol MQ-3: questo modulo è realizzato utilizzando il sensore di gas di alcol MQ3. È un sensore a semiconduttore a basso costo in grado di rilevare la presenza di gas alcolici a concentrazioni da 0,05 mg/L a 10 mg/L. Il materiale sensibile utilizzato per questo sensore è SnO2, la cui conduttività è inferiore in aria pulita. La sua conduttività aumenta all'aumentare della concentrazione di gas alcolici. Ha un'elevata sensibilità all'alcol e una buona resistenza ai disturbi dovuti a fumo, vapore e benzina. Questo modulo fornisce uscite sia digitali che analogiche. Il modulo sensore alcol MQ3 può essere facilmente interfacciato con microcontrollori, schede Arduino, Raspberry Pi ecc. o maggiori informazioni su MQ3, è possibile fare riferimento Modulo sensore alcol - MQ3.
Alimentazione 5V: nella maggior parte dei nostri prodotti o progetti elettronici abbiamo bisogno di un alimentatore per convertire la tensione CA di rete in una tensione CC regolata
Cavi dei ponticelli: i cavi dei ponticelli sono semplicemente cavi che hanno pin del connettore a ciascuna estremità, consentendo loro di essere utilizzati per collegare due punti l'uno all'altro senza saldature. In questo progetto viene utilizzato un connettore da femmina a femmina.
Breadboard: una breadboard è un dispositivo senza saldatura per prototipi temporanei con componenti elettronici e circuiti di prova. La maggior parte dei componenti elettronici nei circuiti elettronici può essere interconnessa inserendo i loro cavi o terminali nei fori e quindi effettuando collegamenti tramite fili ove appropriato.
Passaggio 2: collegamento dei componenti
Descrizione
Ci sono 4 cavi: +5V, AOUT, DOUT e GND.
I cavi +5V e GND stabiliscono l'alimentazione per il sensore di alcol. Gli altri 2 cavi sono AOUT (uscita analogica) e DOUT (uscita digitale). Il funzionamento del sensore è che il terminale AOUT fornisce un'uscita di tensione analogica in proporzione alla quantità di alcol rilevata dal sensore. Più alcol rileva, maggiore è la tensione analogica che emetterà. Al contrario, meno alcol rileva, minore sarà la tensione analogica che emetterà. Se la tensione analogica raggiunge una certa soglia, invierà il pin digitale DOUT alto. Una volta che questo pin DOUT diventa alto, l'arduino lo rileverà e farà accendere il LED, segnalando che la soglia di alcol è stata raggiunta e ora è oltre il limite. Il modo in cui è possibile modificare questo livello di soglia è regolando il potenziometro per aumentare o diminuire il livello.
I collegamenti sono piuttosto basilari.
Per collegare il sensore, ci sono 3 cavi. Il terminale +5V del sensore si collega al terminale 5V della scheda di alimentazione. Il terminale GND del sensore si collega al terminale GND del NodeMCU. Questo stabilisce l'alimentazione per il sensore. L'altro collegamento è l'uscita analogica del sensore. È collegato al pin analogico A0 del NodeMCU.
Passaggio 3: procedura
Passaggio 1: vai su https://thingspeak.com/ e crea il tuo account ThingSpeak se non lo hai. Accedi al tuo account.
Passaggio 2: crea un canale facendo clic su "Nuovo canale"
Passaggio 3: inserisci i dettagli del canale.
Nome: qualsiasi nome
Descrizione (facoltativa
Campo 1: Lettura del sensore: verrà visualizzato sul grafico analitico. Se hai bisogno di più di 1 canale, puoi creare ulteriori dati del sensore.
Salva questa impostazione.
Passaggio 4: ora puoi vedere i canali. Fare clic sulla scheda "Chiavi API". Qui otterrai l'ID canale e le chiavi API. Annota questo.
Passaggio 5: aprire l'IDE Arduino e installare la libreria ThingSpeak. Per farlo vai su Schizzo>Includi libreria>Gestisci librerie. Cerca ThingSpeak e installa la libreria. Libreria di comunicazione ThingSpeak per Arduino, ESP8266 ed ESP32
Passaggio 6: è necessario modificare il codice. Nel codice seguente è necessario modificare il SSID di rete, la password e il canale ThingSpeak e le chiavi API.
Passaggio 4: il codice
Scarica il codice allegato qui e caricalo sulla tua scheda, e cabla il tutto come mostrato nello schema precedente.
Scarica il codice:
L'output sarà come l'immagine sopra in ThingSpeak.
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