Indholdsfortegnelse:
Video: Particle Photon Salinity Meter: 4 trin
2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sidst ændret: 2024-01-30 08:29
Vi lavede en måleenhed til at måle vandets saltholdighed ved hjælp af et magnetfelt og en lineær hallsensor. For at gøre det brugte vi en Particle Photon, men en Arduino kunne også bruges, da de fungerer praktisk talt på samme måde.
For at lave dette projekt har du brug for et par ting:
- Partikel/arduino inklusive et brødbræt og nogle kabler
- en lineær hall sensor
- nogle magneter (vi brugte små, men stærke neodymmagneter)
- en kuglepen
- lidt tape
Trin 1: Beholderen
Pennen vil blive brugt som en beholder, så tag fat i stiften, så du kun har plastbeholderen.
Luk det lille hul med lidt tape, og tap magneterne tæt på det lille hul på siden af pennen.
Trin 2: Tilslut partiklen/Arduino
Tilslut partiklen eller arduinoen til brødbrættet. Tilslut også den lineære hall -sensor på samme måde som på billedet, den øverste pin til 3,3V, den midterste pin til GND og den nederste pin til en analog indgang.
Trin 3: Koden
På partikel foton kan du bare trykke på den pin, du brugte som input og bruge funktionen analogRead for at få værdien fra hallsensoren.
Hvis du vil have det gjort automatisk, eller hvis du bruger en arduino, skal du have en kode, der ser sådan ud:
// stiften, der skal måles fraint analogPin = A0;
// mængden af tid i millisekunder mellem målinger.
// da du ikke kan udgive for mange begivenheder, har dette også været mindst 1000
int delayTime = 5000;
// et hændelsesnavn, så du kan genkende målingerne, der strømmer ind
String eventName = "måling/saltholdighed";
String laag = "Lav";
String middel = "Medium";
String hoog = "Høj";
ugyldig opsætning () {
}
void loop () {
int måling = analogRead (analogPin);
hvis (måling <= 1750) {
Particle.publish (eventName, laag); }
hvis (måling> = 1751 && måling <= 1830) {
Particle.publish (eventName, middel);
}
hvis (måling> = 1831 && måling <= 2100) {
Particle.publish (eventName, hoog);
}
hvis (måling> = 2101) {
}
forsinkelse (delayTime);
}
Trin 4: Mål
Selvfølgelig skal værdierne i koden kalibreres til den saltindhold, du bruger, så tag i gang og få 3 kopper vand. Kop 1 vil bare være vand, kop 3 vil være fuldstændigt mættet med salt og kop 2 vil være et sted imellem.
Tag en af kopperne og hæld noget af vandet i pennen.
Hold pennen ved siden af hallsensoren med magneterne stikker ud på den anden side (så vandet bliver klemt mellem magneterne og sensoren)
Brug funktionen analogRead til at se værdien for det vand, du bruger, og brug den værdi i koden.
De værdier vi målte var:
bare vand: 1720
Mættet med salt: 1840
et sted imellem: 1760
Anbefalede:
Bevægelsessporing ved hjælp af MPU-6000 og Particle Photon: 4 trin
Bevægelsessporing ved hjælp af MPU-6000 og Particle Photon: MPU-6000 er en 6-akset bevægelsessporingssensor, der har 3-akset accelerometer og 3-akset gyroskop indlejret i det. Denne sensor er i stand til effektivt at spore den nøjagtige position og placering af et objekt i det tredimensionelle plan. Det kan bruges i
Måling af acceleration ved hjælp af ADXL345 og Particle Photon: 4 trin
Måling af acceleration ved hjælp af ADXL345 og Particle Photon: ADXL345 er et lille, tyndt, ultralavt, 3-akset accelerometer med høj opløsning (13-bit) måling på op til ± 16 g. Digitale outputdata er formateret som 16-bit tokomplement og er tilgængelige via I2 C digital interface. Det måler
Magnetisk feltmåling ved hjælp af HMC5883 og Particle Photon: 4 trin
Magnetisk feltmåling ved hjælp af HMC5883 og Particle Photon: HMC5883 er et digitalt kompas designet til lavfeltmagnetisk sansning. Denne enhed har et bredt magnetfeltområde på +/- 8 Oe og en udgangshastighed på 160 Hz. HMC5883 -sensoren inkluderer automatiske degaussing -remdrivere, offset -annullering og en
Particle Photon IoT Personal Weather Station: 4 trin (med billeder)
Particle Photon IoT Personal Weather Station:
Tweets på OLED SPI Display og Particle's Photon Board: 6 trin
Tweets på OLED SPI Display og Particle's Photon Board: Hilsen alle sammen. Denne lette vejledning viser os, hvordan vi læser vores tweets ved hjælp af IFTTT og et Photon -kort. Du skal muligvis se dette instruerbart