Cartographie du flux de température domestique avec des capteurs bon marché

Histoire

Ce que je veux faire

•  Sélectionnez les composants les moins chers, évolutifs et faciles à configurer disponibles
• Programmer et déployer autant de capteurs de température que possible et se connecter à une passerelle Web
• Utilisez ces données pour des automatisations plus efficaces via un dispositif de thermostat intelligent, un contrôleur de fenêtre, une détection de présence, un éclairage intelligent, un contrôleur de poêle à granulés, etc.
• Créer un enregistrement énergétique principal à l'aide des données de température enregistrées intégrées à l'API des compteurs intelligents, à l'historique météorologique, etc.

Contexte

Même pour ceux d'entre nous habitués à vivre dans le froid, la dernière décennie a été marquée par une combinaison de froid extrême et de prix de chauffage inhabituellement élevés. Il n'est donc pas surprenant que les combustibles alternatifs comme les granulés de bois et les appareils économiseurs d'énergie comme le thermostat Nest aient été très demandés.

En fait, mon propre intérêt pour l'IOT et l'OSHW dans son ensemble a été inspiré en partie par le désir de maximiser l'efficacité d'un petit brûleur à granulés que j'ai installé dans mon sous-sol il y a quelques années. Alors que mon intérêt pour l'IOT s'est diversifié dans de nouvelles directions, je me retrouve à revenir au projet d'origine chaque fois que le temps commence à se refroidir.

En bref, une énorme énergie est gaspillée dans le refroidissement ou le chauffage des ménages et lorsque les résidents essaient d'améliorer la ventilation ou l'isolation, le processus repose davantage sur l'intuition que sur des données scientifiques.

N'est-ce pas à quoi sert un thermostat ?

Qu'il s'agisse des anciens modèles standard « idiots » ou des modèles « d'apprentissage » programmables comme le NEST, un thermostat ne peut fournir qu'une lecture de température générale basée sur son voisinage immédiat. Afin de cartographier avec précision la quantité de chaleur transmise du sous-sol à une chambre au troisième étage, par exemple, vous aurez besoin de plusieurs capteurs dans toute la maison. Sur une note personnelle, le prix moyen du thermostat intelligent de 250 $ est peut-être plus justifié que d'autres gadgets « Maison Connectée » comme le Phillips Hue, mais c'est toujours plus que ce que mes revenus me permettent… À un moment donné, j'espère en obtenir un cependant, le flux de travail a donc été conçu pour fonctionner avec ou sans thermostat programmable.

Quand la quantité a sa propre qualité.

Les données brutes sont comme la production d'armes pendant la Seconde Guerre mondiale… En ce sens, la qualité est directement liée à la quantité. Dans ce cas particulier, j'ai déterminé que j'avais besoin d'au moins 5 capteurs individuels déployés dans toute la maison, pour que les données soient pertinentes.

Au cours des années précédentes, le coût ou l'accessibilité des composants de réseau sans fil disponibles constituaient le principal obstacle. J'ai déjà essayé d'utiliser des modules XBee et des clients WiFi individuels, mais après avoir ajouté le microcontrôleur (Arduino Pro Mini =7 $), le capteur de température (4 $) et le module sans fil (XBee =17 $), le coût total par capteur n'a jamais été autorisé pour des déploiements à l'échelle nécessaire. Combiné avec le coût de la passerelle et du serveur, une configuration minimale pourrait facilement dépasser 250 $ avant de prendre en compte le temps et les dépenses de configuration du serveur et des services Web. Divers modules RF comme le nrf24l01 étaient disponibles à très faible coût, mais la configuration s'est toujours avérée trop compliquée à l'aide des bibliothèques de logiciels et de codes disponibles à l'époque.

L'opportunité.

Plusieurs développements récents ont rendu un tel réseau beaucoup plus réalisable que jamais auparavant.

• La loi de Moore continue de s'appliquer aux composants Wi-Fi moins chers comme l'ESP8266 en particulier.
• Des projets communautaires Open Source tels que http://www.mysensors.org/ ont rendu les appareils à faible coût comme le NRF24l01 beaucoup plus faciles à utiliser.
• Les serveurs IOT tels que NodeRED, home-assistant.io, EasyIOT et bien d'autres encore peuvent être déployés sur un Raspberry Pi (qui sont désormais disponibles pour aussi peu que 5 $ !), fournissant une mise en réseau, une automatisation et une connexion plug-and-play faciles à d'autres services Web.
• Le marché de la domotique s'est enfin généralisé, qui, malgré des prix grossièrement gonflés pour des produits comme le Phillips Hue ou le (prix légèrement plus justifié d'un) thermostat NEST, a reconnu l'importance de fournir une API robuste aux programmeurs et aux pirates.

Configuration matérielle initiale.

Une leçon que j'ai tirée des tentatives passées est d'éviter de dépendre d'un seul type de matériel. Le réseau doit être suffisamment flexible pour ajouter de nouveaux composants et supprimer les anciens à mesure que de nouvelles opportunités se présentent. Cela s'applique aux divers modules open source qui représentent la majeure partie du réseau ainsi qu'aux appareils commerciaux comme le WINK Hub, 

À l'heure actuelle, mon réseau se compose des éléments suivants-

• 4 modules RF nrf24l01 et 1 passerelle MySensors
• 2 modules Wi-Fi ESP8266
• 5 capteurs de température ds18b20
• 2x capteurs de température TMP36
• 1x Arduino Nano
• 1x Arduino Fio
• 3x Arduino Pro Mini

Capteurs de température

Les dispositifs sensibles à la température se présentent sous de nombreuses formes différentes et leurs diverses méthodes de collecte présentent toutes des avantages et des inconvénients. , Leur précision peut aller de simples thermosisters analogiques (rangée du haut au milieu) qui calculent la température en fonction de la résistance électrique à des capteurs infrarouges sans contact super précis comme le MLX90614 (rangée du haut à droite). D'autres options populaires incluent les capteurs DHT-11 (en bleu ci-dessous) qui mesurent à la fois l'humidité et la température.

Afin d'obtenir le meilleur équilibre entre coût, fiabilité et précision, nous avons utilisé deux types de capteurs principaux. Le capteur de température numérique DS18b20 et le capteur analogique TMP36. Comme tout capteur, les deux ont leurs inconvénients. À savoir, le capteur numérique nécessite un code plus complexe avant de pouvoir être programmé, tandis que le capteur analogique nécessite un étalonnage. Le meilleur endroit pour en savoir plus sur ces capteurs est comme d'habitude via Adafruit-. Un tutoriel pour le TMP36 peut être trouvé ici- https://learn.adafruit.com/tmp36-temperature-sensor alors qu'ils ont beaucoup d'informations sur le DS18b20 ici- https://learn.adafruit.com/adafruits-raspberry- pi-lesson-11-ds18b20-temperature-sensing

Modules sans fil

Comme mentionné précédemment, le principal obstacle à ce projet au cours des années précédentes avait été les communications sans fil. Deux évolutions en particulier ont considérablement abaissé cette barrière.

• La communauté en ligne open source de mysensors.org a rendu beaucoup plus facile la configuration d'un réseau à l'aide de modules RF très bon marché
• Les modules wifi bon marché connus sous le nom d'ESP8266 ont considérablement réduit le coût de la communication directe avec les périphériques matériels utilisant le wifi

Afin de rendre le réseau aussi flexible que possible, j'ai conçu mon réseau pour intégrer les deux approches.

Réseau RF NR24l01

Des modules très bon marché utilisant des fréquences radio ont toujours été disponibles, mais ils étaient notoirement difficiles à configurer et étaient loin d'être fiables. Les modules RF fabriqués par Nordic Semiconductor et appelés NRF24L01 sont légèrement plus faciles à configurer car chaque module est capable à la fois de transmettre et de recevoir un signal RF.

Cela permet une topologie de réseau en « arborescence » légèrement plus complexe, comme illustré dans le croquis ci-dessous de mysensors.org.

Source :cartographie du flux de température domestique avec des capteurs bon marché