Grove - Wassersensor: Unterschied zwischen den Versionen

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*'''Thema/Fragestellung:''' Feststellen ob es zum gegenwärtigen Zeitpunkt Niederschlag gibt mittels des Grove Water Sensor.
*'''Thema/Fragestellung:''' Feststellen ob es zum gegenwärtigen Zeitpunkt Niederschlag gibt mittels des Grove Water Sensor.
*'''Hypothese:''' Niederschlag lässt sich über den Grove Water Sensor feststellen.
*'''Hypothese:''' Niederschlag lässt sich über den Grove Water Sensor feststellen.
* '''Einordnung in den Lehrplan:'''  
* '''Einordnung in den Lehrplan:''' Die im Modul '''Angewandte Informatik''' vermittelten Lernziele, werden im Rahmen dieses Praxisbeispiels angewendet. Folgende Lernziele gilt es dabei zu überprüfen.
Die im Modul '''Angewandte Informatik''' vermittelten Lernziele, werden im Rahmen dieses Praxisbeispiels angewendet. Folgende Lernziele gilt es dabei zu überprüfen.
** mit der Versionskontrolle SVN nachhaltig Quelltext entsprechend der Programmierrichtlinien schreiben, sichern, kollaboriert bearbeiten und Konflikte lösen.
** mit der Versionskontrolle SVN nachhaltig Quelltext entsprechend der Programmierrichtlinien schreiben, sichern, kollaboriert bearbeiten und Konflikte lösen.
** in einer mathematisch orientierten Systax (z. B. MATLAB®) mit Vektoren und Matrizen rechnen, Programmteile in Funktionen auslagern, Zweige und Scheifen programmieren, Daten importieren und visualisieren.
** in einer mathematisch orientierten Systax (z. B. MATLAB®) mit Vektoren und Matrizen rechnen, Programmteile in Funktionen auslagern, Zweige und Scheifen programmieren, Daten importieren und visualisieren.
** die Mikrocontrollerplattform Arduino modellbasiert mit Simulink programmieren, so dass Sensoren eingelesen und Aktoren angesteuert werden können. <ref>https://wiki.hshl.de/wiki/index.php/BSE_Angewandte_Informatik_-_SoSe24, abgerufen am 13.07.2024</ref>
** die Mikrocontrollerplattform Arduino modellbasiert mit Simulink programmieren, so dass Sensoren eingelesen und Aktoren angesteuert werden können. <ref>https://wiki.hshl.de/wiki/index.php/BSE_Angewandte_Informatik_-_SoSe24, abgerufen am 14.07.2024</ref>
 
Der Grove Water Sensor dient zur Erkennung von Wasser und zur Messung des Wasserstands. Einsatzbereiche sind unter anderem das Aufspüren von Wasserlecks, die Steuerung automatischer Bewässerungssysteme, die Überwachung des Wasserstands in Behältern, die Detektion von Flüssigkeiten in Maschinen sowie die Überwachung unerwünschten Wassers in Smart Home Systemen.


== Projektbeschreibung ==
== Projektbeschreibung ==

Version vom 14. Juli 2024, 13:08 Uhr

Abb. 1: Wassersensor
Autorin: Denim Hilz
Studiengang: Business and Systems Engineering
Modul: BSE-M-2-1.03, Hausarbeit in Angewandte Informatik gehalten von Prof. Dr.-Ing. Schneider
Semester: Sommersemester 2024
Abgabetermin: 28.07.2024

Einführung

Aufgabenstellung

Mit dem Grove - Wassersensor lässt sich beispielsweise

  • Niederschlag,
  • Flüssigkeitsleckage oder ein
  • Tanküberlauf

erkennen.

  • Thema/Fragestellung: Feststellen ob es zum gegenwärtigen Zeitpunkt Niederschlag gibt mittels des Grove Water Sensor.
  • Hypothese: Niederschlag lässt sich über den Grove Water Sensor feststellen.
  • Einordnung in den Lehrplan: Die im Modul Angewandte Informatik vermittelten Lernziele, werden im Rahmen dieses Praxisbeispiels angewendet. Folgende Lernziele gilt es dabei zu überprüfen.
    • mit der Versionskontrolle SVN nachhaltig Quelltext entsprechend der Programmierrichtlinien schreiben, sichern, kollaboriert bearbeiten und Konflikte lösen.
    • in einer mathematisch orientierten Systax (z. B. MATLAB®) mit Vektoren und Matrizen rechnen, Programmteile in Funktionen auslagern, Zweige und Scheifen programmieren, Daten importieren und visualisieren.
    • die Mikrocontrollerplattform Arduino modellbasiert mit Simulink programmieren, so dass Sensoren eingelesen und Aktoren angesteuert werden können. [1]

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste
# Anzahl Material
1 1 PC mit MATLAB/Simulink R2022b
2 1 Grove Water Sensor
3 1 Arduino Uno R3
4 1 Streckbrett
5 5 Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm
6 6 LCD Display

Beschreibung Funktionsweise der verwendeten Hard- und Software

  • Arduino Uno R3
  • Sensor Sharp GP2-0430K
  • Simulink R2022b

Technische Daten

Messbereich 0 ° .. 180 °
PWM-Modulation analog
PWM-Pulszykluszeit 20 ms
PWM-Pulsweite 500-2400 ms
Versorgungsspannung 4.0 V .. 7.2 V
Versorgungsstrom 20 mA
Geschwingigkeit 0,12 s/60 ° (@4,8 V, lastfrei)
Drehmoment 1,5 kg/cm (@4,8 V)
Gewicht 9 g
Getriebe Kunststtoff
Arbeitstemperatur 0 °C .. +55 °C
Abmessungen 22,2 mm x 11,8 mm x 31 mm

Pinbelegung

Pin Belegung Signal
1 Versorgungsspannung VCC 5 V
2 Triggereingang TTL-Pegel
3 Echo, Ausgang Messergebnis TTL-Pegel
4 Masse (GND) 0 V

Versuchsaufbau und Durchführung

Versuchsaufbau

Abb. 2: Schaltplan
Abb. 3: Anschlussplan
Abb. 4: Foto des Versuchsaufbaus

Der Versuchsaufbau wird durch einen Schaltplan (Abb. 2), Anschlussplan (Abb. 3) und Foto des Aufbaus (Abb. 4) dokumentiert.

Versuchsdurchführung

Abb. 5: Simulink-Modell

Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 5 in Simulink aufgebaut. Die Messdaten wurden aufgezeichnet. Ein Video der Versuchsdurchführung findet sich hier.

Modelleinstellungen: Arduino Uno, Solver: Fixed-step, discrete, Abtastrate: 0,001 s

Versuchsbeobachtung

Abb. 6: Darstellung des Rohsignals des IR-Entfernungssensors (rote Kurve)
Abb. 7: Darstellung von dynamischen Messwerten des IR-Entfernungssensors

Das Signal des Sensors weist alle 40 ms systematische Ausreisser auf (vgl. Abb. 6, rote Kurve).

Auswertung

Die Messhypothese wurde verworfen. Der Sensor weist systematische Messwertausreisser auf.

Die Ausreisser lassen sich mit einem Signalfilter eliminieren. Hierzu eignet sich ein Rangordnungsfilter (z. B. Median-Filter). Das Filter wird hierzu auf eine Fensterbreite von 30 Werten eingestellt. Das zufriedenstellende Filterergebnis für statische Werte zeigt Abb. 6 als blaue Kurve. Es konnte mit dynamische Werten verifiziert werden (vgl. Abb. 7). Das Datenblatt ([2, S. 6]) belegt die Messungen und bezeichnet die Messausreisser als "instabile Ausgabe" für maximal 5 ms alle 40 ms. Mit 50 Werten erhöht sich die Filterwirkung, es entsteht jedoch ein Delay von 10 ms. Mit 10 Werten ist die Filterwirkung zu gering.

Zusammenfassung und Ausblick

  • Zusammenfassung der Kapitel 1-4
  • Diskussion der Ergebnisse
  • Ausblick
  • Selbstreflexion/Lessons learned

Ergebnisvideo

Binden Sie hier Ihr Ergebnisvideo ein.

Anleitung: Videos im Wiki einbinden

Lernzielkrontrolle

Beantworten Sie in Ihrem Artikel die Lernzielkontrollfragen.

Literatur

Zitieren Sie nach DIN ISO 690:2013-10.

Anhang

  • Datenblätter
  • Simulink-Modell
  • Originaldateien (PAP, Schaltplan,... )

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