BLOG - Sistemas Embarcados

Este blog tem como autores os participantes do projeto Smart Campus e alunos das disciplinas: Sistemas Embarcados(Engenharia de Controle e Automação) e Plataformas de prototipação para Internet das Coisas (Especialização Lato Sensu em Internet das Coisas). O objetivo é a divulgação de trabalhos em desenvolvimento no campus que envolvam a utilização de conceitos de sistemas embarcados, internet das coisas, telemetria e outras tecnologias para a resolução de problemas da indústria, meio ambiente, cidades inteligentes, fazendas inteligentes, ....
Coordenação: Prof. Marcos Chaves

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Nome: Kessiner Otávio Quirino Dias
Registro Institucional: CT3003779
Email: kessiner.dias@gmail.com
Email Institucional: k.dias@aluno.ifsp.edu.br
GitHub: https://github.com/kessinao/nodered
URL Servidor na nuvem: http://3.131.37.136/index.php
URL DNS Servidor na nuvem: http://ec2kessiner.duckdns.org
URL Dados em formato Json: http://ec2kessiner.duckdns.org/solana
URL php/mysql: http://ec2kessiner.duckdns.org/php_app/index.php
URL projeto 1: http://ec2kessiner.duckdns.org/php_app/form.php
URL Dashboard: http://ec2kessiner.duckdns.org:1880/ui/#!/0?socketid=kxtTLGfSRHlpTNzjAAAB
numero de postagens:1

(DPA) Detecção da Poluição do Ar

  (DPA) Detecção da Poluição do Ar é um campo de estudo e tecnologia que visa monitorar e avaliar a qualidade do ar em tempo real. A poluição do ar é uma preocupação ambiental significativa devido aos seus efeitos negativos na saúde humana, no meio ambiente e no clima. A detecção e monitoramento da poluição do ar são essenciais para entender os níveis de poluentes atmosféricos e implementar medidas adequadas para mitigar seus impactos.

  Além da detecção da poluição do ar, a análise e interpretação dos dados coletados são fundamentais para entender as tendências, identificar fontes de poluição, avaliar riscos à saúde e implementar estratégias de controle e redução da poluição. Os dados podem ser usados para informar políticas públicas, regulamentações ambientais, planejamento urbano e conscientização da população.

  A detecção da poluição do ar desempenha um papel crucial na proteção da saúde pública, na aliviação das mudanças climáticas e na promoção de um ambiente sustentável. Ao fornecer informações precisas sobre a qualidade do ar, é possível tomar medidas preventivas e corretivas para reduzir os impactos da poluição e melhorar a qualidade de vida das pessoas.

Materiais e Métodos:

Node-RED: Utilizado como ferramenta de programação.
AWS EC2: Serviço de computação em nuvem usado para hospedar servidor.
2 potenciômetros: Simulam os sensores .
ESP32: Microcontrolador que conecta os potenciômetros ao servidor Node-RED via Wi-Fi.

Procedimento:

1. Configuração do AWS EC2: Criar uma instância EC2, instalar o Node-RED e configurar um servidor MySQL.

2. Configuração dos potenciômetros: Conectar aos pinos adequados do ESP32 e ler os valores dos potenciômetros.

3. Comunicação via MQTT: Utilizar a biblioteca MQTT no ESP32 para enviar os dados dos potenciômetros para o servidor Node-RED.

4. Desenvolvimento dos fluxos no Node-RED: Criar fluxos para receber os dados MQTT do ESP32, processá-los e armazenar no banco de dados MySQL.

5. Armazenamento de dados no MySQL: Configurar o Node-RED para se conectar ao banco de dados MySQL e salvar os dados recebidos dos potenciômetros.

ARDUINO IDE:

1. Configuração da conexão Wi-Fi: Iniciar a conexão Wi-Fi usando o nome de rede (SSID) e a senha fornecidos.

2. Configuração do servidor MQTT: Configurar o servidor MQTT e a porta para estabelecer a comunicação MQTT.

3. Loop de reconexão: Verificar se o cliente MQTT está conectado e, caso contrário, tentar reconectar-se ao servidor MQTT.

4. Função de callback: Processar as mensagens MQTT recebidas pelo dispositivo com base no tópico e payload.


 

 Nó "medido enxofre": Exibe um medidor de nível de poluição (micrograma por metro cúbico) em uma interface gráfica.
- Nó "Gráfico enxofre": Exibe um gráfico de linha na interface gráfica para visualizar os dados ao longo do tempo.

 "function": Executa uma função JavaScript personalizada.
- Nó "ui_text": Exibe um texto na interface gráfica.
- Nó "mqtt out": Envia mensagens para um tópico MQTT específico.
- Nó "mqtt in": Recebe mensagens de um tópico MQTT específico.
- Nó "ui_group": Agrupa visualmente outros nós relacionados na interface gráfica.

A parte inferior lida com as conexões responsáveis pela conexão do banco de dados.

Os nós "mqtt in" estão configurados para receber os dados dos sensores nos tópicos "esp32/enxofre" e "esp32/ozonio". Os nós "function" ("enxofre" e "ozonio") extraem os valores dos sensores dos dados recebidos e os adicionam à mensagem. O nó "join" combina as mensagens recebidas dos sensores em um único objeto.

O nó "function" ("SELECT") cria a instrução SQL de seleção, e o nó "mysql" executa essa instrução e retorna os dados da tabela. O nó "change" é usado para formatar os dados retornados em um formato adequado para exibição no gráfico. O nó "ui_chart" exibe os dados formatados em um gráfico na interface do usuário.

 

Por fim, a dashboard mostra o monitoramento dos dois sensores, acendendo um LED caso a concentração de ozônio ultrapasse 80% de 100 µg/m³, indicando um risco à saúde. O mesmo alerta é aplicado ao sensor de enxofre, com o limite de 20% de 100 µg/m³. E segue seu banco de dados abaixo:

[ID:143] Autor:Kessiner Otávio Quirino Dias - Criado em: 2023-05-23 21:48:44 - [ Compartilhar ]