Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Производственный процесс

Детектор молний для Arduino

Компоненты и расходные материалы

Макет (общий)
× 1
Резистор 10 кОм
× 2
Резистор 3,3 МОм
× 1
Перемычки (общие)
× 1
Arduino UNO
× 1

Об этом проекте

В этом уроке мы построим детектор молний, ​​используя Arduino Uno, несколько резисторов и несколько перемычек. Большинство детекторов молний часто обходятся слишком дорого для обычного любителя, однако это не означает, что нельзя наслаждаться обнаружением молний и лежащей в их основе физикой. В этом уроке, используя удивительно простую схему, мы сможем обнаруживать молнии на расстоянии примерно 10-20 км, что, мягко говоря, впечатляет. Цель состоит в том, чтобы построить простую схему для обнаружения молний с помощью Arduino и получения значимых результатов.

Фон

Когда ударяет молния, выделяется огромное количество энергии в разных формах. Наиболее очевидными из них являются свет и звук, последний является побочным продуктом скорости повышения температуры непосредственных частиц, окружающих молнию, которые затем вызывают звук. Но это еще не все. Молнии излучают большое количество электромагнитного излучения в диапазоне VLF (очень низкая частота) и LF (низкая частота), обычно в диапазоне от 3 кГц до 300 кГц. VLF и LF похожи на световые волны, волны вашего Wi-Fi, а также волны вашей микроволновой печи, но с той разницей, что они работают на более низких частотах. например. Обычно Wi-Fi работает на частоте около 2,4 ГГц, то есть 2,4 миллиарда колебаний в секунду. VLF и LF работают на более низких частотах, а с Arduino мы можем захватывать частоты около 7 кГц. Преимущества использования этого вида излучения для обнаружения молний заключаются в том, что обычно ничто не дает больших всплесков, которые наблюдаются при молнии около этой частоты; и будучи электромагнитной волной, он распространяется со скоростью света, а это означает, что датчик будет обнаруживать молнии по мере их возникновения (через несколько микросекунд после). У нашего маленького Arduino будет антенна (что-то вроде), кусок провода, который будет улавливать колебания электромагнитного спектра, в частности, около 7-9 кГц. Эти колебания вызовут в проводе небольшое положительное или отрицательное напряжение. Мы можем зафиксировать эти колебания с помощью аналоговых выводов Arduino.

Предпосылки

  • Резистор 2x10 кОм
  • 1 резистор 3,3 МОм
  • 4 перемычки
  • 1x Arduino (я использую Uno, но любой другой будет работать, если он может работать на частоте 16 МГц)
  • Макет для простоты

Как вы, возможно, уже знаете, контакты на плате Arduino допускают напряжения от 0 В до 5 В, все, что ниже 0 В и выше 5 В, не будет считано, следовательно, данные будут потеряны. Что еще более важно, напряжение ниже 0 В потенциально может повредить вывод. Это создаст для нас небольшую проблему, потому что напряжения, возникающие в проводе, колеблются ниже и выше 0 В. Чтобы решить эту проблему, мы устанавливаем напряжение на выводах в середине диапазона 5 В, на уровне 2,5 В, и это будет достигнуто с помощью небольшого трюка, делителя напряжения. При этом мы установим на выводе постоянное напряжение 2,5 В, а колебания напряжения будут иметь источник 2,5 В, что исключает повреждение или потерю данных.

<рисунок>

Схема довольно проста, у нас есть 2 резистора по 10 кОм последовательно от 5 В (красный провод) до GND (черный провод), это в основном делитель напряжения. Затем резистор 3,3 МОм (МегаОм) подключается между резисторами 2х10 кОм. Последовательно с резистором 3,3 МОм подключите провод к контакту A4 (синий провод), это даст нам ровно 2,5 В на контакте A4. Затем прикрепите провод, который будет действовать как антенна (зеленый провод), длиной около 6-8 дюймов. Его следует подключать только с одного конца, как показано выше.

Эскиз

А вот и самое сложное для объяснения. Как упоминалось выше, частота, которую нам нужно снимать с молний, ​​составляет около 7 кГц, а для считывания полуприличной волны частота дискретизации должна быть в 4 раза больше, что дает нам 4 показания на длину волны. То есть 28 000 выборок в секунду.

Аналоговые выводы Arduino могут выдавать только 9600 выборок в секунду. С такой частотой дискретизации мы сможем захватывать волны только с частотой 2 кГц или чуть больше, что далеко не хорошо. Благодаря микросхеме ATMEGA его можно настроить на ускорение процесса АЦП на определенный коэффициент, сохраняя при этом хорошее разрешение. Это называется предварительным делителем, и его можно настроить с помощью кода. Существует ряд делительных факторов предварительного делителя частоты, но мы будем использовать коэффициент 16, который теоретически даст нам частоту дискретизации 77 кГц. На практике любая форма расчета снизит эту частоту дискретизации, поэтому я смог получить только 46 кГц, что все еще очень хорошо для этого проекта.

Итак, продвигаясь вперед, скетч использует 512-байтовый массив для хранения клапанов напряжения с вывода A4. Он постоянно считывает значение вывода и записывает его в следующее место в массиве. Как только обнаруживается молния, весь массив отправляется через последовательный порт. Это может быть построено на графопостроителе в Arduino IDE или может быть отправлено на другой Arduino или ESP8266 для публикации данных в Интернете. Вероятно, лучше сначала контролировать это через IDE Arduino, поэтому, если есть какие-то сбои, их можно тут же устранить.

Результаты

Ниже приведены некоторые результаты.

<рисунок> <рисунок>

Возьмите исходный код с Github:https://github.com/klauscam/Arduino-Lightning-Detector

Не стесняйтесь оставлять комментарии ниже, если вам нужны дополнительные пояснения.

Теги:Arduino Electromagenetic EMF Lightning Sensor UNO VLF Weather

Код

Github
https://github.com/klauscam/Arduino-Lightning-Detectorhttps://github.com/klauscam/Arduino-Lightning-Detector

Производственный процесс

  1. Детектор дыма
  2. ЖК-панель с Arduino для симулятора полета
  3. Переключатель / светодиодная панель с Arduino для FS2020
  4. Детектор звуковой частоты
  5. Мониторинг температуры SMART для школ
  6. 8-битная библиотека портов ввода-вывода для Arduino
  7. 64-клавишная матрица клавиатуры для прототипирования для Arduino
  8. TFT Shield для Arduino Nano - запуск
  9. Изолированный аналоговый вход для Arduino
  10. Робот для супер-крутой навигации внутри помещений