Grove - Wassersensor

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

In diesem Artikel wird der Grove Water Sensor näher erläutert, die Implementierung in Matlab/Simulink aufgezeigt und die Kalibrierung und Filterung vorgestellt. 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.

Anforderungen 

Tabelle 1: Anforderungen

Req.	Beschreibung	Priorität
1	Der Niederschlag muss mittels Wassersensor, Arduino und Simulink gemessen werden.	1
2	Der Messbereich muss bestimmt werden.	1
3	Die Messunsicherheit (1σ) muss für den Messbereich ermittelt und als Vertrauensbereich angezeigt werden.	1
4	Der Sensor muss kalibriert werden.	1
5	Für den Messbereich muss der Niederschlag referenziert werden.	1
6	Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert werden.	1
7	Ein Piepton muss anzeigen, wenn der Messwert stabil/konstant ist und Niederschlag erkannt wurde.	1
8	Das Sensorsystem muss eine Regenwarnung auf dem LCD-Display anzeigen.	2

• 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.

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste

#	Anzahl	Material
1	1	PC mit MATLAB/Simulink R2023b
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.

Lernzielkontrollfragen 

1. Wie funktioniert der Primärsensor technisch?
2. Welche Leistungsmerkmale hat der Sensor?
3. Wie funktioniert die Umsetzerschaltung technisch?
4. Wie kommuniziert der Sensor mit dem Arduino?
5. Muss der Sensor kalibriert werden?
6. Wie wird der Messwert in die zu messende physikalische Größe umgerechnet?
7. Was nutzen Sie als Referenz?
8. Benötigt der Sensor eine Kennlinie?
9. Welchen Messbereich hat das Signal am Ende der Messkette?
10. Welche Messunsicherheit und welcher Vertrauensbereich hat das Signal am Ende der Messkette für den gesamten Messbereich?
11. Welche Auflösung hat das Signal am Ende der Messkette? Wodurch wird die Auflösung bedingt?
12. Weist das Signal am Ende der Messkette einen systematischen oder zufälligen Fehler auf?
13. Welche Fehlereinflüsse hat die Messung? Muss z. B. die Temperatur der Messung berücksichtigt werden?

Literatur

Zitieren Sie nach DIN ISO 690:2013-10.

Anhang

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

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