Wägedrucksensor mit Wägezelle (1kg) HX711AD

Abb. 1: Wägedrucksensor mit Wägezelle HX711AD

Autor:	Felix Neubauer
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

In der Lehrveranstaltung Angewandte Informatik ist im Sommersemester 2024 eine semesterbegleitende Arbeit zu leisten. Jeder Student konnte sich einen Sensor seiner Wahl aussuchen und an diesem Sensor, die vorgegebenen Aufgaben abarbeiten. Die Aufgaben können in Tabelle 1 eingesehen werden.In diesem Kapitel geht es um eine Wägezelle (1 kg), die in Kombination mit dem Verstärker HX711AD betrieben wird. Der Sensor wird mithilfe des Microcontrollers Arduino Uno R3 ausgelesen. Die Software, um die Werte auszulesen wird in Simulink entworfen. Es werden außerdem in Simulink, die Signale gefiltert und für den weiteren gebrauch verarbeitet. Hier werden gelernte Methoden aus dem Modul Signalverarbeitende Systeme, welches ebenfalls in dem Studiengang BSE angeboten wird, angewendet.

Aufgabenstellung

Messen Sie die Masse mittels Wägezelle.

Anforderungen 

Tabelle 1: Anforderungen

Req.	Beschreibung	Priorität
1	Die Masse muss mit der Wägezelle HX711AD mittels Arduino und Simulink ermittelt 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 das Gewicht referenziert werden.	1
6	Die Messwerte müssen über der Zeit gefiltert/geglättet werden.	1
7	Ein Piepton muss anzeigen, wenn der Messwert stabil/konstant ist.	1
8	Das Sensorsystem muss das Gewicht in g auf dem LCD-Display anzeigen.	2

• Thema/Fragestellung: Messung des Gewichts mittels Wägezelle (1kg) und HX711AD verstärker
• Hypothese: Das Gewicht lässt sich mit der Wägezelle auf eine Genauigkeit ±0,02% F.S auslesen.
• Einordnung in den Lehrplan

Die Lehrveranstaltung angewandte Informatik baut auf das Modul Signalverarbeitende Systeme auf. Zum Abschluss und zum vertiefen der gelernten Methoden bietet sich die Hausarbeit, mit der praktischen Anwendung (auslesen eines Sensors) gut an.

Projektbeschreibung

Tabelle 2: Materialliste

#	Anzahl	Material
1	1	PC mit MATLAB/Simulink R2022b
2	1	Sensor Sharp GP2-0430K
3	1	Arduino Uno R3
4	1	Streckbrett
5	5	Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm

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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