저렴한 센서로 가정의 온도 흐름 매핑

스토리

하고 싶은 일

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가장 저렴하고 확장 가능하며 쉽게 구성할 수 있는 구성 요소 선택

최대한 많은 온도 센서를 프로그래밍 및 배포하고 웹 게이트웨이에 연결

스마트 온도 조절 장치, 창문 컨트롤러, 존재 감지, 스마트 조명, 펠릿 스토브 컨트롤러 등을 통해 보다 효율적인 자동화를 위해 이 데이터를 사용하세요.

스마트 미터 API, 기상 이력 등과 통합된 기록된 온도 데이터를 사용하여 마스터 에너지 기록 생성…

배경

추운 날씨에 익숙해진 우리에게도 지난 10년은 극심한 추위와 비정상적으로 높은 난방비의 조합으로 특징지어졌습니다. 목재 펠릿과 같은 대체 연료와 Nest Thermostat과 같은 에너지 절약 장치에 대한 수요가 높다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

사실 IOT와 OSHW 전체에 대한 나의 관심은 몇 년 전에 지하실에 설치한 작은 펠릿 버너의 효율성을 극대화하려는 열망에서 부분적으로 영감을 받았습니다. IOT에 대한 관심이 새로운 방향으로 뻗어가는 동안 날씨가 추워지기 시작할 때마다 원래 프로젝트로 돌아가는 자신을 발견합니다.

간단히 말해서 각 가정의 냉난방에 막대한 에너지가 낭비되며 거주자가 환기나 단열을 개선하려고 할 때 그 과정은 과학적 데이터보다 직관에 더 의존합니다.

이것이 온도 조절 장치의 용도가 아닙니까?

표준 구형 '멍청한' 모델이든 NEST와 같은 프로그래밍 가능한 '학습' 모델이든 온도 조절기는 바로 주변을 기반으로 한 일반적인 온도 판독값만 제공할 수 있습니다. 예를 들어 지하실에서 3층 침실로 얼마나 많은 열이 이동하는지 정확하게 매핑하려면 집 전체에 여러 개의 센서가 필요합니다. 개인적으로 평균 스마트 온도 조절기 가격은 250달러인 경우 Phillips Hue와 같은 다른 "Connected Home" 기기보다 더 정당할 수 있지만 여전히 내 수입이 허용하는 것보다 더 높습니다... 언젠가는 하나 구입하고 싶습니다. 따라서 워크플로는 프로그래밍 가능한 온도 조절 장치를 사용하거나 사용하지 않고 작동하도록 설계되었습니다.

양에 고유한 품질이 있는 경우

원시 데이터는 2차 세계 대전의 무기 생산과 같습니다... 그 점에서 품질은 양에 직접적으로 관련됩니다. 이 특별한 경우에 데이터가 관련성이 있으려면 집 전체에 최소 5개의 개별 센서가 배포되어야 한다고 결정했습니다.

이전에는 사용 가능한 무선 네트워킹 구성 요소의 비용 또는 접근성이 주요 장애물이었습니다. 과거에 XBee 모듈과 개별 WiFi 클라이언트를 사용해 보았지만 Microcontroller(Arduino Pro Mini=$7), 온도 센서($4) 및 무선 모듈(XBee=$17)을 추가한 후에는 총 센서당 비용이 허용되지 않습니다. 필요한 규모의 배포를 위해 게이트웨이 및 서버 비용과 결합하여 서버 및 웹 서비스를 설정하는 시간과 비용을 고려하기 전에 최소 설정으로 $250 이상을 쉽게 실행할 수 있습니다. nrf24l01과 같은 다양한 RF 모듈은 매우 저렴한 비용으로 사용할 수 있었지만 당시 사용 가능한 소프트웨어 및 코드 라이브러리를 사용하면 구성이 항상 너무 복잡하다는 것이 입증되었습니다.

기회.

최근 몇 가지 개발로 인해 그러한 네트워크가 그 어느 때보다 훨씬 더 실현 가능하게 되었습니다.

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무어의 법칙은 특히 ESP8266과 같은 저렴한 Wi-Fi 구성요소에 계속 적용됩니다.

http://www.mysensors.org/와 같은 오픈소스 커뮤니티 프로젝트를 통해 NRF24l01과 같은 저가 기기를 훨씬 쉽게 사용할 수 있습니다.

NodeRED, home-assistant.io, EasyIOT 등의 IOT 서버를 Raspberry Pi에 배포할 수 있습니다(현재 최저 $5!). 간편한 플러그 앤 플레이 네트워킹, 자동화 및 연결을 제공합니다. 다른 웹 기반 서비스로.

필립스 휴(Phillips Hue) 또는 NEST 온도 조절 장치(NEST Thermostat의 약간 더 정당한 가격)와 같은 제품의 가격이 크게 부풀려졌음에도 불구하고 홈 오토메이션 시장은 프로그래머와 해커에게 강력한 API를 제공하는 것의 중요성을 인식하고 마침내 주류가 되었습니다.

초기 하드웨어 요구 사항.

과거 시도에서 배운 한 가지 교훈은 단일 유형의 하드웨어에 의존하지 않는 것입니다. 네트워크는 새로운 기회가 생기면 새로운 구성 요소를 추가하고 기존 구성 요소를 제거할 수 있을 만큼 충분히 유연해야 합니다. 이는 네트워크의 대부분을 차지하는 다양한 오픈 소스 모듈과 WINK Hub,

와 같은 상용 기기에 적용됩니다.

현재 내 네트워크는 다음 구성 요소로 구성되어 있습니다.

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4x nrf24l01 RF 모듈 및 1x MySensors 게이트웨이

2x ESP8266 WiFi 모듈

5x ds18b20 온도 센서

TMP36 온도 센서 2개

1x Arduino 나노

1x Arduino Fio

3x Arduino Pro Mini

온도 센서

온도에 민감한 장치는 다양한 형태로 제공되며 다양한 수집 방법에는 모두 장점과 단점이 있습니다. , 정확도는 전기 저항을 기반으로 온도를 계산하는 단순한 아날로그 온도 조절기(맨 위 행 중간)에서 MLX90614(오른쪽 맨 위)와 같은 초정밀 비접촉 적외선 센서에 이르기까지 다양합니다. 다른 인기 있는 옵션으로는 습도와 온도를 모두 측정하는 DHT-11 센서(아래 파란색)가 있습니다.

비용, 신뢰성 및 정확도 간의 최상의 균형을 달성하기 위해 저는 두 가지 기본 센서 유형을 사용했습니다. DS18b20 디지털 온도 센서 및 TMP36 아날로그 센서. 모든 센서와 마찬가지로 둘 다 단점이 있습니다. 즉, 디지털 센서는 프로그래밍하기 전에 더 복잡한 코드가 필요하지만 아날로그 센서는 보정이 필요합니다. 이러한 센서에 대해 배울 수 있는 가장 좋은 곳은 평소와 같이 Adafruit-를 통해서입니다. TMP36에 대한 자습서는 여기(https://learn.adafruit.com/tmp36-temperature-sensor)에서 찾을 수 있으며 DS18b20에 대한 많은 정보는 여기(https://learn.adafruit.com/adafruits-raspberry-)에서 찾을 수 있습니다. pi-lesson-11-ds18b20-온도 감지

무선 모듈

앞서 언급했듯이 이전 몇 년 동안 이 프로젝트의 주요 장벽은 무선 통신이었습니다. 특히 두 가지 개발로 이 장벽이 크게 낮아졌습니다.

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mysensors.org의 오픈소스 온라인 커뮤니티를 통해 매우 저렴한 rf 모듈을 사용하여 네트워크를 훨씬 쉽게 구성할 수 있습니다.

ESP8266으로 알려진 저렴한 Wi-Fi 모듈은 Wi-Fi를 사용하여 하드웨어 장치와 직접 통신하는 비용을 크게 낮췄습니다.

네트워크를 최대한 유연하게 만들기 위해 두 가지 접근 방식을 모두 통합하도록 네트워크를 설계했습니다.

NR24l01 RF 네트워크

무선 주파수를 사용하는 초저가 모듈은 항상 사용 가능했지만 구성하기가 까다로웠고 신뢰할 수 있는 것과는 거리가 멉니다. Nordic Semiconductor에서 제조하고 NRF24L01이라고 하는 RF 모듈은 각 모듈이 RF 신호를 송수신할 수 있기 때문에 구성이 약간 더 쉽습니다.

이를 통해 mysensors.org의 아래 스케치에 표시된 것처럼 약간 더 복잡한 '트리' 네트워크 토폴로지를 사용할 수 있습니다.

출처:저렴한 센서로 가정의 온도 흐름 매핑