Датчики серии MQ-* и библиотека TroykaMQ

Моё исследование выше было произведено по двум причинам:

• просто интересно;
• действительно нужно предусмотреть вариант кратковременных множественных откллючений электричества (это видно просто из наблюдений на объекте, папки 1 и 2 в архиве выше).

http://wiki.amperka.ru/_media/продукты:mq4:troyka-mq4_datasheet.pdf
Preheat time Over 24 hour
Ну или 48 часов. В приципе, чем больше, тем лучше. Согласен - предварительно надо греть.

Но краковременные отключения не очень сильно влияют на чувствительный слой датчика, более того, датчик даже не сможет успеть охладиться. Я проверял пальпацией в безветернном замкнутом пространстве (коробка) - до 5 минут чувствуется тепло на защитной сетке. Зависимость выше говорит о том же самом.

На конкретном объекте для ПМЖ стоит грамотный трансформатор с управляющим контуром на несколько улиц. Где-то есть фото 3-х летней давности, как раз когда его поставили. Уж не знаю то ли бабло попили, то ребята в электросетях за.. за.. замучались решать вопросы, но для данной категории объектов решение на уровне 4+ из 5-ти баллов. Но и это не помагает. Провалы тока и, соответственно, увеличение напряжения аж до 250 в бывают в периоды массового заезда дачников из близлежащего мегаполиса. Газ целесообразен для постоянного проживания, дачники ограничиваются тёплыми полами всего лишь на каждом из 3-х этажей.
Средее время отключения приблизительно 30 минут. Так что считаю исследование переходного процесса вполне разумным.

Батарейки, аккумулятор есть. Но во-первых интерес, а во-вторых, хочется выйти на какое-то очень простое решение без нагромождений. Больше - не значит лучше, чем меньше элементов и чем более продумана конструкция, тем лучше. Вроде Ваше предложение верно: поставил батарейку и всё, вопрос решён. И так, да не так.
Я настолько устойчив, что выхожу из магазинов типа FixPrice, ЗаОдно и пр. без покупок, причём охранники на меня косо смотрят. Удивляются видимо, как такое может быть? Один раз обыскали.

Вот этого как раз я и хотел избежать. Проектирование или разработка могут бы и сложными, а вот решение должно быть простым, я бы даже сказал простым до тупизма. Меньше используется ресурсов - больше можно впихнуть ещё чего-то.
Т.е. нужны константы. Ну, или скажем, не константы, а методика их получения для конкретного экземпляра датчика. Сделал стенд - поставил в нужные условия - измерил - вснёс константы в код.
Во всяком случае методика измерения R0 фактически уже понятна, что есть плюс.

Собственно, поэтому и был вопрос по поводу выбора константных значений. Задавая вопрос думал воспользоваться знанием тех, кто уже на этом собаку съел.

 

Согласен, но ваша задача имеет несколько решений, поэтому если нужно красиво, то без больше не получится.

Как я понял задача такая:
Как узнать, что переходной процесс прогрева закончился в условиях нестабильного питания?

1. Аккумулятор - борьба с нестабильностью питания

Мне кажется, эта схема красива и решает ваши проблемы. От аккумулятора работает только тогда, когда нет внешнего питания. Проблема - в ёмкости аккумулятора и потреблении вашего устройства.

2а. Производная - анализ переходного процесса

Я думаю, что тут противоречие. Через таймер как раз и было бы проще.
Проблема - нужно копать в сторону регистров.

2б. Ну можно и в лоб, что плохого взять производную "по-честному"? Время узнать можно от часов реального времени (RTC) или millis (будьте готовы к переполнению в неожиданный момент). Ну подумаешь, ардуинка посчитает пару раз числа с плавающей зпт..., да можно всё к интам привести...
Проблема - не красиво?

3. Не отдавать доброе тепло. Замуровать датчик, чтобы он не охлаждался - проблема в циркуляции газа.

4а. Давать тепло извне. Поддерживать температуру внешним активным нагревателем. Проблема - нет электричества = нет нагревателя, нагреватели много потребляют.

4б. Аккумулировать тепло пока есть электричество - система становится всё более нагроможденной.

У Atmegа есть EEPROM - даже в код константы зашивать не нужно, можно написать маленький обработчик приёма данных и записывать их в EEPROM, а при включении считывать из памяти. (Большой плюс - программа будет всегда одна и та же)

 

Я вижу два решения - если есть аккумулятор, то можно греть не на всю катушку, а в прехит режиме - т.е. чуть-чуть в не догреве. Ну и составлять таблицы по второму датчику - сколько надо выдержать датчик до момента снятия с него показаний. Второй вариант - отказ от данного типа датчиков в пользу ЭХЯ.

 

Пост мне нравится. Подумаю. Спасибо. Много конкретики.
Прокомментирую пока без детального изучения.

Вы функционально выделили контструкты - это ясно. Но за давностью лет не совсем разобрался в деталях, ещё посмотрю. MCP73831 вообще вижу первый раз в жизни. Но сейчас однозначно могу сказать, что делать этого не буду по причине нехватки времени. Этак еще 2 месяца пройдёт без результата, пока или закажу готовое решение или спаяю сам (что маловероятно).

Давно думал и именно этим я и занимаюсь сейчас . Второй день читаю док. Разберусь, сделаю, разумеется, просто ради интереса. Исключительно для себя, пригодится. Но, как аналитик смысла в этом невижу.
https://rutube.ru/video/1977fc242642599c68f0f87024a60eda/
Есть логика разработчика и логика постановщика задач. Они разные. Говорю как и тот и другой.
Если речь идёт о готовом решении, которое продаётся на рынке, то да, конечно, так и нужно поступать. Прежде всего потому, чтобы не связываться с проблемами, которые были озвучены при постановке задачи. Сделал, зафиксировал - "гуляй Вася". ТО вообще не должно производиться, кроме сдувания пыли и замены элементов из коробки с ЗИП. В моём случае всё должно выглядеть гораздо проще. Скажем, на уровне основных потребителей Амперки.
Вот я разберусть с RTC и как писать в EEPROM и что? Это кроме нас с вами никому не интересно.

Логично. Но в реальности слишком сложно. Только для академических исследований. См это пост: Датчики серии MQ-* и библиотека TroykaMQ
В Ваших комментариях виден профессионализм, но действительность заставляет искать более приземлённые решения.
У датчиков серии MQ погрешность настолько большая, что определить её даже затруднительно. Тут, ёлки-палки, не сработает никакой прямой алгоритм без коррекции, хоть пиши в EEPROM, хоть ни пиши.
Будем считать, что измерение АЦП это прямые измерения. Именно поэтому я обращаюсь к первородным данным, к физическому процессу, а не ко вторичным приблудам обработки данных.
Т.е., Вы мне фактически не помогли. Обработку данных можно производить как на МК, так и в табличном процессоре - разницы нет. Ваш ответ разумен, показывает компетенцию, но немножечно не туда.

Логично, но это значит бросить работу и перейти к другой. Не согласен, мне нужен результат по этой работе. Про датчик типа

я уже писал.

 

Вы меня засмущали "компетентность", "профессионализм"...
Да, я пытался разложить всё по полочкам и найти уязвимое место в проблеме, но по отрицаниям, которые вы пишете я вижу, что этот датчик вам не подходит (цена времени потраченного на поиск решения?).
То что я описал с таймерами, RTC, аккумуляторы это быстрые решения, которые приходят в голову и, по-моему, вполне себе стандартные решения. Почему вы хотите препарировать датчик я могу понять (у самого иногда возникают задачи, которые хочу решить так как хочу, а не стандартно), но больше идей у меня пока не появляются, кроме как присоединиться к паровозу и написать:
5. нет проблемы - не нужно решение. Сменить датчик.
Этот вариант я уже знаю, что вам не подходит. Буду ждать вашего решения с интересом.

 

Здравствуйте, товарищи!
МАТМОДЕЛЬ ppm. Влажность и температура.
Ранее, разбирал модель зависимости от влажности и температуры по этому фрагменту Datasheet:

Особо не преуспел. Теперь, дорогие друзья представляю 2 варианта модели.
Зачем нужна модель? Хороший вопрос! В узком диапазоне измерений, таком, как комнатные условия, вообще то не нужна. Но, даже для того, чтобы зафиксировать в виде констант какое-то среднее значение показателей для комнатных условий, всё равно придётся воспользоваться каким-то инструментом.
Разумеется, можно ткнуть пальцем в график и сказать "будет тутаво", и это самое простое решение. Кстати, вполне не лишённое мысла, т.к. погрешность датчика не поддаётся осмыслению без использования профессионального оборудования. http://forum.amperka.ru/attachments/Можно-забить-png.14254/
Но так уж получилось, что мы имеем только Datasheet, посему будем работать с тем что есть.

Задача моделирования - получить простые коэффициенты, уровни и пр. для установки констант в код. Чем больше констант - тем проще программа и тем быстрее отклик и меньше использование памяти микроконтроллера.
Как известно из библиотеки, Datasheet и множества источников в сети, мы определяем "попугаев" ppm по некоторому алгоритму. Сейчас мы его не рассматриваем. Ключевой показатель по этому алгоритму является отношение (Rs/R0), где R0 - сопротивление дачика в "чистом воздухе", а Rs - текущее сопротивление датичка.
Однако из приведённого выше графика мы видим, что отношение (Rs/R0) меняется также от значений относительной влажности и температуры.

 

МАТМОДЕЛЬ ppm. Влажность и температура.
Те жалкие потуги, которые были "Модель1" и "Модель2" лучше не показывать. Две модели условно будем называть "Модель 3" и "Модель 4".

Модель 3.
Самая клёвая. Смысл такой: мы берем график для влажности, скажем Hconst=33%, и делаем из него линейную зависимость.
Затем берем такой же график для Hconst=85%, и делаем из него линейную зависимость тоже. Обе линейные зависимости типа y=kx+b (где x=температура) имеют разные k и b. Эти k и b есть функции от влажности, H в %. Таким образом зависимость y(от чего-то там) превращается в зависимость y=y(t, H), где t - температура в цельсиях, а H - относительная влажность в процентах.
Почему зависимость линейная? А чего вы хотите от микроконтроллера, чтобы он считал полиномы? На фиг, на фиг...


Модель 4.
Упрощенная. Сформировав Модель 3 мы видим, что коэффициент k в линейной модели не сильно отличается от H,%. И для упрощения можно сформировать модель y(t,H)=k*x+b(H), где x=t в цельсиях, а коэффициент k от H,% не зависит. Посмотрим что получается.

ДОБАВЛЕНО: тут ошибочка с пунктирами, извините, исправлять не стал, суть без изменений.
Сравнение моделей.
Обе модели имеют красивый график в виде поверхности для разных значений t и H. Эх, почему этого нет в Datasheet?..


Погрешности:

• Модель 3 - 3,49%;
• Модель 4 - 3,48%, что сопоставимо.

Количество операций умножения в Модели 4 меньше, чем в Модели 3. Выбираем Модель 4?

ДОБАВЛЕНО: скорректировал 03.03.2019 графики и файлы без изменения данных, т.к. ранее перепутал (Rs/R0) и (R0/Rs). Теперь корректно.

 

Фундаментально. А эталонный прибор есть, я что-то упустил?

 

Какой прибор? Работаем только с графиками.
Хотя прибор есть, вот изображение:

Только математика и логика, других приборов нет.
ДОБАВЛЕНО: Datasheet такой, там только 2 графика. Ну уж что тут поделаешь? Я в этом не виноват. Производитель такое ... даёт.

 

МАТМОДЕЛЬ ppm. Влажность и температура, формула.
Здравствуйте, дорогие товарищи!
Был женский праздник, поэтому пить много не дали, посему "добил" модель под названием "Модель4".
Данные аналитические, взяты из Datasheet: http://wiki.amperka.ru/_media/продукты:mq4:troyka-mq4_datasheet.pdf
Теперь в расчётах можно использовать данные по влажности и температуре для всей серии датчиков MQ-*, лишь немного изменив исходные данные во вложенном файле и подкорректировав некоторые циферки. Здесь представлены данные для MQ-4 от Амперки.

Код (Text):

float RsR0_new = RsR0_getting*(-0.005980952*Temp-0.003173077*Hum+1.269712);
 

Жду замечаний, если есть. Если нет - пользуйтесь на здоровье

 

Всё это хорошо, но кмк разброс производственных характеристик (особенно для неликвида с алика) сведет на нет 5 знаков после запятой.

 

Я в курсе .
Для DHT-XX требуется поверка, хотя бы на градуснике и гигрометре бытовом.
Прошу прощения за использование библиотеки конкурента .

 

Я вообще то ждал других замечаний. Например, по поводу корректного определения float в модели влажности и температуры MQ-4. Считал знаки после запятой.
Ясно, что компилятор всё прожуёт, но хотелось бы получить компетентное мнение. Опыта в этом вопросе нет.
Особо странным выглядит большее скачивание фуфла для калибровки датчиков типа DHT-XX, нежли чем реально полезной информации по модели влажности и температуры тремя постами выше: http://forum.amperka.ru/threads/Датчики-серии-mq-и-библиотека-troykamq.16377/page-5#post-211478

 

Модель ppm. Что есть интересного.
Здравствуйте, товарищи!
Давайте посмотрим на график из Datasheet и проанализируем что видим в нём.

Остановимся на двух (будем называть их так) прямых: "Air" и "CH4".
R0 для CH4 определён как "Ro: sensor resistance at 1000ppm of CH4 in the clean air". Ну и далее мы видим изменение "попугаев" ppm в большую и меньшую сторону в пределах измерений "200-10000ppm CH4, natural gas".

Определять значение R0 при ppm=1000 ед. вполне нормально. Очевидно, MQ-XX это такого типа датчики, которые не имеют "твёрдого нуля". Да и потом, "супер чистый воздух" понятие относительное, добиться контролируемого уровня "загрязнения воздуха" гораздо проще, чем "чистого воздуха". Вторая причина, как мне кажется, потребности потребителей . Потребителям как раз и нужен указанный в Datasheet диапазон измерений. Поэтому производители оптимизировали данный вопрос донельзя. Дёшево и сердито .

Таким образом, расчеты должны "вертеться" вокруг соотношения Rs/R0 = 1 при 1000ppm.
Что у нас ещё есть при 1000 ppm? Правильно, как и при всех ppm-ах есть отношение в "чистом воздухе".
Прямая "Air". Т.е. тогда, когда отношение Rs/R0 приблизительно равно 4.4...4.5, кому как нравится.
ЕСЛИ (R0=Rs) И (Rs/R0=1) при 1000 ppm, ТО отношение (Rs/R0=4.4) при 0 ppm. По той простой причине, что определённое в Datasheet R0 было определено при "Ro: sensor resistance at 1000ppm of CH4 in the clean air".
Т.е. получается, что Rs, измеренное на "чистом воздухе", так относится к R0, измеренное при 1000ppm, как величина размером в 4.4 безразмерные единицы. Для того, чтобы компенсировать воздействие газа и перейти к "чистому воздуху", отношение Rs/R0 нужно разделить на 4.4.
Отсюда следует вывод - (R0 при 0 ppm) равняется (R0 из Datasheeta-а при 1000 ppm), умноженное на 4.4.
НО!!! Поскольку у нас есть график с отношением (Rs/R0=1) при 1000 ppm, то нужно наоборот, а именно, определённое или измеренное в "чистом воздухе" (R0 при 0 ppm), для получения (R0 из Datasheeta-а при 1000 ppm), разделить на 4.4. Так, чтобы соответствовать графику в Datasheet, модель которого будет использоваться при расчётах.


Здесь нет необходимости переводить график к другим значениям, как это было в модели влажности. Если упражняться на значениях (Rs/R0), отличных от единицы и других ppm результат почти тот же. Использование "единички" проще, да и мы принимаем линейную зависимость в Datasheet как данность.

 

Предыдущий пост для любителей пораскинуть мозгами, и реакции, очевидно не вызовет.
Модель ppm, точнее определение данных для неё.
Я уже ранее демонстрировал эту картинку:

Здесь имеем:
, где , пять это вольт или 3.3, не важно.
По этой формуле получаем определение сопротивления. Это может быть как Rs, так и R0 - формула та же.

Где RL - это сопротивление линии.
Предположим, мы определили R0, тогда отношение выглядит так:

где U0 - данные при "чистом воздухе" И 1000 ppm CH4, что соответствует R0.
Теперь транслируем эти данные в разрядность АЦП, где U_max==1024 бита:

Значение U0 мы считаем константой, поэтому всё предыдущее выражение имеет смысл преобразовать таким образом:


Получаем простую формулу для вычислений.
Здесь не учтены данные предыдущего поста. И константа должна быть модифицирована ровно на 4.4 единицы. Это потом, данные есть, но ещё не готов продемонстрировать.
Жду замечаний, если есть. Цель поста - показать кардинальное сокращение операций вычисления по сравнению с другими доступными данными для датчиков серии MQ-XX.

 

Здравствуйте, товарищи!
http://forum.amperka.ru/threads/Датчики-серии-mq-и-библиотека-troykamq.16377/page-5#post-212254
Гики, Оракулы.... Что это? Я не обращаюсь к Гикам и Оракулам, а имею в виду что такое Гики и Оракулы?
В начале поста даже про макароны пришлось писать, а тут на тебе, здрасьте, и ничего.
Я ошибся. Ошибка существенная. Это использование логарифмической шкалы. Третий мой косяк. Разумеется, далее мы увидим что не всё так старшно, но сам факт.
Я писал выше, что

Но это данные в логарифмическом масштабе. Их, конечно, можно запихать в логарифмическую модель и там будет всё Ок. Но по факту в линейной десятичной модели это не правда.

В качестве доказательства моей ошибки и корректности определения данных в линейной модели пример использования той самой библиотеки от Амперки и значения:

Здесь, конечно всё ровно наоборот, но показательно. Ошибку исправлю и покажу как следует правильно определять значения по мере свободного времени.

-------------------------------------
ДОБАВЛЕНО: 14.03.2019: вопрос решён, смотрите посты ниже.

 

Модель ppm. Что есть в свободном доступе и заблуждения.
Здравствуйте, товарищи!
Определяем основную модель зависимости ppm от Rs/R0.
Как и все, я сначала ориентировался на то, что удалось найти в свободном доступе. И лучше бы это были уже готовые решения.
1. https://github.com/paveldhq/lib-sensor-analog-mq4
2. https://github.com/amperka/TroykaMQ
3. Модель автора. Показывать не буду, не хочу позориться.
4. https://github.com/miguel5612/MQ4-CH4-Sensor - Здесь ещё приведена логарифмическая модель, но она не используется.
5. https://github.com/ncdcommunity/Arduino_Library_ADC121C_MQ4_Methane_Gas_Sensor - Полностью поторяет модель 1, точнее наоборот, модель 1 повторяет модель 5. На графике нет, т.к. одно и то же.
Для всех моделей один Datasheet. Коды и примеры проанализированны, коэффициенты взяты из них. Во всех моделях есть разные косяки, но на графиках их нет. Уж не знаю, то ли это защита от дурака, то ли все "копипастят" друг у друга бездумно, без разбора...


Короче говоря, даже Модель 5 "кривая". Не в с мысле кривая, а "совсем кривая". Жесть, трэш, упоротый хайп! Что же делать?

Лирическое отступление.
Но я наткнулся, вдруг, на ранее подготовленные (еще 4 октября прошлого года) ссылки. Решил посмотреть как народ решает проблему. И нашёл одну весёлую вещь: http://www.diva-portal.se/smash/get/diva2:1117729/FULLTEXT01.pdf
Учитесь, как надо бухать за чужой счёт . Отлил 20 грамм в стакан, нагрел грелкой до 60 градусов Цельсия, поставил в камеру и собирай данные . Судя по количеству измерений, всё-таки нужно признать, что наука требует жертв .



Конец лирического отступления.

Смех смехом, но в статье курсовой работы были использованы аж 7 разных моделей для определения кривых. Там немножко другой смысл - статистические данные, а не несколько точек в Datasheet.
Тем не менее, это навело меня на мысль, что нужно оставить заблуждения по поводу применимости только линеной и линейно-логарифмической моделей для определения самой эффективной из них.

 

Модель ppm. Моё решение.
Очистим мозг от Интернетов. Вспомним, чему нас учили и в школе и в ВУЗе: Слушай всех, а выводы делай только своей головой.
Я простой человек, из инстументов у меня ничего нет, только базисные вещи. Какой смысл ставить a MathCad или MathLab ради четырёх точек из Datasheet? Воспользуемся тем, что нам дают электронные таблицы.
Доступные модели:

• Линейная (y=kx+b);
• Логарифмическая (y=a*ln(x)+b);
• Степенная (y=a*x^m);
• Экспоненциальная (y=a*e^(b*x)+c);
• Квадратичная (y=a*x^2+b*x+c).

Для начала нужно получить точки по исходным данным. В линейной модели (моделях) нам нет нужды беспокоиться где функция, а где аргумент, т.к. получить обратную функцию проще простого. Но раз исследовать будем несколько моделей аппроксимации, то лучше с этим вопросом определиться. В связи с чем, "переворачиваем" график в понятную нам ось координат. Снимать данные по точкам нужно аккуратно, т.к. при логарифме больше 1 порешности резко возрастают.


Вычисляем параметры моделей, строим графики. На примере приведены две модели с наиболее низкой погрешностью, линейная для сравнения и оригинал, построенный по точкам из Datasheet. Остальные модели не приводятся в связи с высокой погрешностью.


Наиболее низкую погрешность дала модель "Степенной тип регресии (x^[в спепени z]): y=a*(x^pow)"
ppm(Rs/R0)=1030,76484196051*(Rs/R0)^(-2,78859693913661), где
a = 1030,76484196051
pow = -2,78859693913661
Поргешность - 2,08%.
Способ моделирования и выбор модели одинаков для всех датчиков MQ-XX. Конкретно для датчика MQ-4 модель выглядит так:

или так:

Код (C++):

float ppm = 1030.76484196051*pow(RsR0,-2.78859693913661);

Если есть замечания по существу, с удовольствием принимаю.
До победного конца остальсь еще сформировать внятную методику определения R0 и написать код, вместо того, что предлагается в библиотеках.

 

Облом или начало новой итерации?
Здравствуйте, товарищи!
Пытаясь соединить в красивую модель две модели зависимостей ppm от (Rs/R0) и (Rs/R0) от влажности, наткнулся на вполне очевидный факт. Не то, что бы это раньше не было понятно, но, когда подошло дело, так сказать, к делу, возникли вопросы.
В представленном Datasheet производителя: http://wiki.amperka.ru/_media/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%8B:mq4:troyka-mq4_datasheet.pdf
имеем коллизию, когда на графике 3 и на графике 4 при 1000ppm мы имеем одинаковые показатели при относительной влажности 33% и 65%. Где-то ошибка.


Для устранения ошибки связался и с производителем, и с поставщиком.
И... и.. и получил актуальный Datasheet от производителя ("European Sales Manager"). См. вложенный файл.
Тут немного другие данные и модели для них будут другие. Ну что же, начинать всё с начала, когда результат очевиден?
Ничего страшного, не боги горшки обжигают.
Вы скажете электрохимические датчики - "дерьмо". Вполне возможно, и даже скорее всего. Но это вовсе не означает, что "даже выяденного яйца на стоит". Думаю, что стоит... выяденного яйца . Скорлупа с кальцием тоже может пригодиться .
И вот почему.
Все цивилизации начинась с палки-копалки. Палка-копалка это наше всё.


Будем копать. Пока не докапаемся . Результат должен быть получен. Отрицательный результат, если будет таковой, - тоже результат.

 

Что смое интересное, такой же дашик, но на китайском, давно уже лежит здесь
https://lcsc.com/product-detail/Sensors_MQ-4_C99756.html