Okos kávéfőző szivattyú a Raspberry Pi és a HC-SR04 ultrahangos érzékelő és a Cloud4RPi vezérlésével: 6 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:41

Elméletileg minden alkalommal, amikor a kávéfőzőhöz megy a reggeli csészéért, csak egy a huszadiknak az esélye, hogy meg kell töltenie a víztartályt. A gyakorlatban azonban úgy tűnik, hogy a gép valahogy megtalálja a módját, hogy ezt a házimunkát mindig rábírja. Minél többet szeretne kávét, annál nagyobb valószínűséggel kapja meg a rettegett „töltse fel a víztartályt” üzenetet. A kollégáim is hasonlóan vélekednek erről. Mivel mi vagyunk a malacok, úgy döntöttünk, hogy megvalósítjuk azt a technológiát, amely ennek véget vet.

Kellékek

Berendezéseink

Van egy SAECO Aulika Focus kávéfőzőnk. A mai napig kézi szivattyúval töltöttük fel a gép víztartályát egy standard 5 literes (19 literes) vizespalackból.

Céljaink

1. Használjon elektromos szivattyút, amelyet valamilyen vezérlő vagy mikroszámítógép hajt egy relén keresztül.
2. Legyen módja a kávéfőző tartályában lévő vízszint mérésére, hogy rendszerünk tudja, mikor kell újratölteni.
3. Legyen eszköze a rendszer vezérlésére, lehetőleg valós időben, mobileszközről.
4. Értesítések fogadása (a Slack vagy hasonló szolgáltatáson keresztül), ha bármi baj van a rendszerrel.

Lépés: A berendezés kiválasztása

A pumpa

Egy gyors internetes keresés számos elektromos szivattyúmodellt jelenít meg az Ön által választott kulacshoz. Az ilyen szivattyúkat általában egy BE/KI kapcsoló vezérli (például Hot Frost A12 vagy SMixx ХL-D2). Itt van a szivattyú, amelyet a projektünkhöz választottunk.

A vezérlő eszköz

Több eszközt is kipróbáltunk, de a Raspberry Pi mellett döntöttünk a következő előnyök miatt:

• GPIO -val rendelkezik, amely lehetővé teszi a közelségérzékelő csatlakoztatását
• Támogatja a Python -ot

Telepítettük a Raspbian Buster Lite friss verzióját és mindent, ami a Python 3 futtatásához szükséges.

Hogyan kapcsoljuk be a szivattyút

A teljesítmény szabályozásához egy közepes teljesítményű (12V/2A) szilárdtest relét választottunk, amely alkalmas váltakozó áramra. A relé a szivattyút a kimenethez köti, és a Raspberry Pi digitális csapja vezérli.

Hogyan ellenőrizzük a vízszintet

Fontos volt számunkra, hogy ne változtassuk meg a kávéfőző szerkezetét, ezért úgy döntöttünk, hogy a HC-SR04 ultrahangos közelségérzékelőt használjuk a vízszint mérésére.

3D-s nyomtatást készítettünk az egyedi víztartály fedelére, két lyukkal az érzékelő kibocsátói számára. Könnyen találtunk egy GitHub könyvtárat az érzékelő számára. Ezen a ponton minden előkészítés befejeződött.

2. lépés: A rendszer tervezése

A rendszer logikája

A rendszer a következő egyszerű logikát szem előtt tartva készült:

• A rendszer folyamatosan figyeli az érzékelő és a vízfelület közötti távolságot.
• Amikor a távolság változása meghaladja a küszöbértéket, a rendszer információt küld az állapotáról a felhőnek.
• Ha a távolság meghaladja a megengedett legnagyobb értéket (a tartály üres), a rendszer aktiválja a szivattyút, és kikapcsolja, ha a távolság kisebb, mint a megengedett legkisebb érték.
• Amikor a rendszer állapota megváltozik (például a szivattyú bekapcsol), tájékoztatja a felhőt.

Hiba esetén értesítést küld a Slack csatornára.

Amikor a kávéfőző tétlen, a rendszer percenként egyszer feljelenti a felhőszolgáltatást diagnosztikai adatokkal. Ezenkívül 5 percenként elküldi állapotát a felhőbe.

Amikor a szivattyú aktív, a rendszer gyakrabban, de legfeljebb fél másodpercenként küld adatokat.

def send (felhő, változók, dist, error_code = 0, force = False): pump_on = is_pump_on () percent = calc_water_level_percent (dist) variables ['Distance'] ['value'] = dist variables ['WaterLevel'] [' value '] = százalékos változó [' PumpRelay '] [' value '] = pump_on variables [' Status '] [' value '] = calc_status (error_code, percent, pump_on)

jelenlegi = idő ()

globális last_sending_time ha erő vagy aktuális - last_sending_time> MIN_SEND_INTERVAL: readings = cloud.read_data () cloud.publish_data (olvasmányok) last_sending_time = aktuális

Munka a szivattyúval

A következő állandókat definiáljuk a szivattyú működési logikájának alapjaként.

# GPIO csap (BCM) GPIO_PUMP = 4 GPIO_TRIGGER = 17 GPIO_ECHO = 27

# Szivattyú

START_PUMP = 1 STOP_PUMP = 0 PUMP_BOUNCE_TIME = 50 # ezredmásodperc PUMP_STOP_TIMEOUT = 5 # másodperc

FONTOS: Ha a 4. tűt fogja használni, ne felejtse el letiltani az 1 vezetékes raspi-config opciót a konfliktusok elkerülése érdekében.

A program indításakor regisztrálunk egy visszahívást, és a kezdeti állapotot OFF -ra állítjuk.

Itt található a szivattyút váltó funkció kódja:

def toggle_pump (érték): if pump_disabled: return if is_pump_on ()! = value: log_debug ("[x] % s" % ('START' if else value 'STOP')) GPIO.setup (GPIO_PUMP, GPIO. OUT) GPIO.output (GPIO_PUMP, érték) # Öntés leállítása/leállítása

A fenti indítási kódban meghatározottak szerint a relé bekapcsolásakor a következő visszahívás hívódik:

pump_on = Hamis def pump_relay_handle (pin): globális pump_on pump_on = GPIO.input (GPIO_PUMP) log_debug ("A szivattyú relé % d -re változott" % pump_on)

A visszahívásban mentjük a szivattyú aktuális állapotát egy változóba. Az alkalmazás fő hurkában észlelhetjük azt a pillanatot, amikor a szivattyú átkapcsol az alábbiak szerint:

def is_pump_on (): globális pump_on return pump_on

ha GPIO.event_detected (GPIO_PUMP):

is_pouring = is_pump_on () #… log_debug ('[!] Szivattyúesemény észlelve: % s' % ('On', ha is_pouring else 'Off')) send (felhő, változók, távolság, erő = igaz)

A távolság mérése

Az ultrahangos közelségérzékelő segítségével nagyon könnyű megmérni a vízfelülethez mért távolságot. Tárunkban megosztottunk néhány python -szkriptet, amelyek lehetővé teszik az érzékelő tesztelését.

Valós alkalmazásokban az érzékelő leolvasása ingadozhat az érzékelő ugráló hatása és a víz lengése miatt. Bizonyos esetekben az értékek teljesen hiányozhatnak. Bevezettünk egy BounceFilter osztályt, amely N friss értékeket halmoz fel, elveti a csúcsokat és kiszámítja a fennmaradó mérések átlagát. A mérési folyamatot a következő aszinkron algoritmus hajtja végre.

# Megőrzi az utolsó érzékelői méréseket.

reading_complete = threading. Event ()

def wait_for_distance ():

reading_complete.clear () thread = threading. Thread (target = read_distance) thread.start ()

ha nem olvassa el a teljes.várakozást (MAX_READING_TIMEOUT):

log_info ('Olvasási érzékelő időtúllépése') return Nincs visszatérés readings.avg ()

def read_distance ():

try: value = hcsr04.raw_distance (minta_mérete = 5) kerekítve = érték, ha az érték Nincs más kerek (érték, 1) readings.add (kerekítve), kivéve a kivétel mint hibát: log_error ('Belső hiba: % s' % err) végül: reading_complete.set ()

A szűrő teljes megvalósítását megtalálhatja a forrásokban.

3. lépés: Vészhelyzetek kezelése

Mi van, ha az érzékelő kiégett, leesett, vagy rossz helyre mutat? Szükségünk volt az ilyen esetek bejelentésének módjára, hogy manuálisan tegyünk lépéseket.

Ha az érzékelő nem tudja megadni a távolság leolvasását, a rendszer elküldi a megváltozott állapotot a felhőnek, és megfelelő értesítést generál.

A logikát az alábbi kód szemlélteti.

distance = wait_for_distance () # Olvassa el az aktuális vízmélységet, ha a távolság nincs: log_error ('Távolsághiba!') értesítés_háttérben (calc_alert (SENSOR_ERROR)) send (felhő, változók, távolság, error_code = SENSOR_ERROR, force = True)

Van egy működési vízszint -tartományunk, amelyet fenn kell tartani, amikor az érzékelő a helyén van. Vizsgáljuk, hogy az aktuális vízszint ebbe a tartományba esik -e:

# Az érzékelő és a vízszint közötti távolság # a kávéfőző víztartálya alapján MIN_DISTANCE = 2 # cm MAX_DISTANCE = 8 # cm

# A távolság a várt tartományon kívül van: ne kezdje el önteni

ha a távolság> MAX_DISTANCE * 2: log_error ('A távolság kívül esik a tartományon: %.2f' % távolság) folytassa

Lekapcsoljuk a szivattyút, ha hiba esetén aktív volt.

if is_pump_on () és prev_distance <STOP_PUMP_DISTANCE + DISTANCE_DELTA: log_error ('[!] A szivattyú vészleállítása. Nincs jel a távolságérzékelőből')

toggle_pump (STOP_PUMP)

Azt az esetet is feldolgozzuk, amikor a palackból kifogy a víz. Ellenőrizzük, hogy a vízszint nem változik -e a szivattyú működése közben. Ha igen, a rendszer 5 másodpercet vár, majd ellenőrzi, hogy a szivattyú kikapcsolta -e. Ha nem, akkor a rendszer végrehajtja a szivattyú vészleállítását, és hibaüzenetet küld.

PUMP_STOP_TIMEOUT = 5 # secsemergency_stop_time = Nincs

def set_emergency_stop_time (most, is_pouring):

globális vészhelyzet_megállási idő vészhelyzet_időzítési ideje = most + PUMP_STOP_TIMEOUT, ha / is_pouring else Nincs

def check_water_source_empty (most):

return_stop_time és most> ārkārtas_stop_idő

# --------- főhurok -----------

ha GPIO.event_detected (GPIO_PUMP): is_pouring = is_pump_on () set_emergency_stop_time (most, is_pouring) #…

globális pump_disabled

if check_water_source_empty (most): log_error ('[!] A szivattyú vészleállítása. / A vízforrás üres') toggle_pump (STOP_PUMP) pump_disabled = Igaz

A fenti példa a vészleállítás során létrehozott üzenetnapló.

4. lépés: A rendszer futtatása a nap 24 órájában

Az eszközön található kódot hibakeresés után futtatják, és gond nélkül fut. Szolgáltatásként indítottuk el, tehát újraindul, ha a Raspberry Pi újraindul. A kényelem érdekében létrehoztunk egy Makefile -t, amely segít a telepítésben, a szolgáltatás futtatásában és a naplók megtekintésében.

. PHONY: telepítés futtatás start stop állapotnapló telepítés MAIN_FILE: = coffee-pump/main.py SERVICE_INSTALL_SCRIPT: = service_install.sh SERVICE_NAME: = coffee-pump.service

telepítés:

chmod +x $ (SERVICE_INSTALL_SCRIPT) sudo./$(SERVICE_INSTALL_SCRIPT) $ (MAIN_FILE)

fuss:

sudo python3 $ (MAIN_FILE)

Rajt:

sudo systemctl start $ (SERVICE_NAME)

állapot:

sudo systemctl állapot $ (SERVICE_NAME)

álljon meg:

sudo systemctl stop $ (SERVICE_NAME)

napló:

sudo journalctl -u kávépumpa -mától

telepítés:

rsync -av kávépumpa érzékelő beállítása Makefile *.sh pi@XX. XX. XXX. XXX: ~/

Ezt a fájlt és az összes szükséges szkriptet megtalálja a tárházunkban.

5. lépés: Felhőfigyelés

A Cloud4RPi -t használtuk a vezérlőpult megvalósításához. Először modulokat adtunk hozzá, amelyek jelzik a rendszer alapvető paramétereit.

Egyébként a STATUS változó widgetje különböző színsémákat használhat az értéke alapján (lásd a fenti képet).

Hozzáadtunk egy diagram widgetet a dinamikus adatok megjelenítéséhez. Az alábbi képen láthatja a szivattyú be- és kikapcsolásának pillanatát, valamint a megfelelő vízszintet.

Ha hosszabb időtartamot elemez, csúcsokat láthat - ekkor működött a szivattyú.

A Cloud4RPi lehetővé teszi különböző simítási szintek beállítását is.

6. lépés: Működik

Működik! A kezelőpanel teljes egészében az alábbiak szerint néz ki.

Jelenleg automatikus szivattyúnk hetek óta működik, és csak a vizespalackok cseréjét kellett elvégeznünk. Projektünk teljes kódja elérhető a GitHub adattárunkban.