基于物联网的空气质量指数监测系统–使用esp32监测pm2.5，pm10和co

随着冬天的来临，燃烧的田野，工厂和车辆通行时，散落在我们身上的空气中弥漫着浓烟和废气，遮挡了阳光，使人难以呼吸。专家说，高水平的空气污染和COVID-19大流行可能是危险的混合物，可能会造成严重后果。实时监测空气质量的必要性非常明显。

因此，在此项目中，我们将使用Nova PM SDS011传感器，MQ-7传感器和DHT11传感器构建ESP32空气质量监测系统。我们还将使用OLED显示模块显示空气质量值。印度的空气质量指数（AQI）基于八种污染物，即PM10，PM2.5，SO2和NO2，CO，臭氧，NH3和Pb。但是，没有必要测量所有污染物。因此，我们将测量PM2.5，PM10和一氧化碳的浓度以计算空气质量指数。AQI值将发布在Adafruit IO上，以便我们可以从任何地方对其进行监视。以前，我们还使用Arduino测量了LPG，烟雾和氨气的浓度。

所需组件

ESP32
Nova PM传感器SDS011
0.96'SPI OLED显示模块
DHT11传感器
MQ-7传感器
跳线

Nova PM Sensor SDS011，用于测量PM2.5和PM10

SDS011传感器是Nova Fitness开发的最新空气质量传感器。它根据激光散射原理工作，可以使空气中的粒子浓度在0.3至10μm之间。该传感器由一个小风扇，进气阀，激光二极管和光电二极管组成。空气通过进气口进入，在此处光源（激光）照亮粒子，并且散射光被光电探测器转换为信号。然后将这些信号放大并进行处理，以获得PM2.5和PM10的颗粒浓度。我们之前使用Nova PM Sensor和Arduino来计算PM10和PM2.5的浓度。

SDS011传感器规格：

输出：PM2.5，PM10
测量范围：0.0-999.9μg/ m3
输入电压：4.7V至5.3V
最大电流：100mA
休眠电流：2mA
响应时间：1秒
串行数据输出频率：1次/秒
粒径分辨率≤0.3μm
相对误差：10％
温度范围：-20〜50°C

0.96英寸OLED显示模块的基础

OLED（有机发光二极管）是一种发光二极管，它是使用有机化合物制成的，当电流流过时，有机化合物会激发它们。这些有机化合物具有自己的光，因此不需要像普通LCD那样的任何背光电路。由于这个原因，OLED显示技术具有高能效，并广泛用于电视和其他显示产品中。

根据显示器的颜色，引脚数，尺寸和控制器IC，市场上可以使用各种类型的OLED。在本教程中，我们将使用单色蓝色7针SSD1306 0.96英寸OLED模块，该模块的宽度为128像素，长度为64像素。该7引脚OLED支持SPI协议，控制器IC SSD1306可帮助OLED显示接收到的字符。通过以下链接了解有关OLED及其与不同微控制器接口的更多信息。

准备MQ-7传感器以测量一氧化碳（CO）

MQ-7 CO一氧化碳气体传感器模块可检测空气中的CO浓度。传感器可测量10至10,000 ppm的浓度。 MQ-7传感器既可以作为模块购买，也可以单独购买。以前，我们使用过许多不同类型的气体传感器来检测和测量各种气体，如果您有兴趣，也可以检查一下。在该项目中，我们使用MQ-7传感器模块测量PPM中的一氧化碳浓度。 MQ-7板的电路图如下：

负载电阻RL在使传感器正常工作中起着非常重要的作用。该电阻器根据气体浓度改变其电阻值。MQ-7传感器板附带的1KΩ负载电阻是无用的，会影响传感器的读数。因此，要测量适当的CO浓度值，必须用10KΩ电阻代替1KΩ电阻。

空气质量指数计算

印度的AQI是根据在标准时间间隔（大多数污染物为24小时，一氧化碳和臭氧为8小时）内测得的特定污染物的平均浓度计算得出的。例如，PM2.5和PM10的AQI基于24小时平均浓度，一氧化碳的AQI基于8小时平均浓度。 AQI计算包括八种污染物，分别是PM10，PM2.5，二氧化氮（NO ₂），二氧化硫（SO ₂），一氧化碳（CO），地面臭氧（O ₃），氨（NH ₃），和铅（Pb）。但是，并非在每个位置都测量所有污染物。

根据测得的污染物的24小时环境浓度，计算出一个子指数，该子指数是浓度的线性函数（例如，PM2.5的子指数在浓度为31 µg / m3时为51，在浓度为100时为100 60 µg / m3，浓度为45 µg / m3的75）。最差的子索引（或所有参数的最大值）确定总体AQI。

电路原理图

基于物联网的空气质量监测系统的电路图非常简单，如下所示：

SDS011传感器，DHT11和MQ-7传感器由+ 5V供电，而OLED显示模块由3.3V供电。SDS011的发送器和接收器引脚连接到ESP32的GPIO16和17。MQ-7传感器的模拟输出引脚连接到GPIO 25，而DHT11传感器的数据引脚连接到GPIO27传感器。由于OLED显示模块使用SPI通信，因此我们在OLED模块和ESP32之间建立了SPI通信。下表中显示了连接：

序号	OLED模块引脚	ESP32针
1个	地线	地面
2	VCC	5伏
3	D0	18岁
4	D1	23
5	RES	2
6	直流电	4
7	CS	5
序号	SDS011针	ESP32针
1个	5伏	5伏
2	地线	地线
3	接收	17
4	德克萨斯州	16
序号	DHT引脚	ESP32针
1个	Vcc	5伏
2	地线	地线
3	数据	27
序号	MQ-7销	ESP32针
1个	Vcc	5伏
2	地线	地线
3	A0	25

在性能板上建立空气质量监测系统电路

从主图像可以看出，该想法是在3D打印外壳中使用此电路。因此，将上面显示的完整电路焊接到一块穿孔板上。确保使用电线留出足够的距离以安装OLED和传感器。我的穿孔板焊接到了OLED，传感器模块如下所示。

Adafruit IO设置

Adafruit IO是一个开放数据平台，可让您在云上聚合，可视化和分析实时数据。使用Adafruit IO，您可以通过Internet上传，显示和监视数据，并启用IoT项目。您可以使用Adafruit IO通过互联网控制电机，读取传感器数据并创建出色的IoT应用程序。

要使用Adafruit IO，请首先在Adafruit IO上创建一个帐户。为此，请访问Adafruit IO网站，然后点击屏幕右上方的“免费入门”。

完成帐户创建过程后，登录到帐户，然后单击右上角的“查看AIO密钥”以获取帐户用户名和AIO密钥。

当您单击“ AIO密钥”时，将弹出一个窗口，其中包含Adafruit IO AIO密钥和用户名。复制此密钥和用户名，它将在代码中使用。

现在，在获取AIO键之后，创建一个供稿来存储DHT传感器数据。要创建供稿，请点击“供稿”。然后点击“操作”，然后从可用选项中选择“创建新的供稿”。

之后，将打开一个新窗口，您需要在其中输入提要的名称和描述。编写描述是可选的。

然后点击“创建”；您将被重定向到新创建的提要。

在此项目中，我们针对PM10，PM2.5，CO，温度，湿度和AQI值总共创建了六个供稿。请按照与上述相同的步骤创建其余的提要。

创建提要之后，现在我们将创建Adafruit IO仪表板功能，以在单个页面上可视化传感器数据。为此，首先创建一个仪表板，然后将所有这些提要添加到该仪表板中。

要创建仪表盘，请单击“仪表盘”选项，然后单击“操作”，然后单击“创建新仪表盘”。

在下一个窗口中，输入仪表板的名称，然后单击“创建”。

创建仪表板后，现在我们将使用诸如Gauge和Slider之类的Adafruit IO块来可视化数据。要添加块，请单击右上角的“ +”。

然后选择“ Gauge”块。

在下一个窗口中，选择要可视化的提要数据。

在最后一步中，更改块设置以对其进行自定义。

现在，按照与上述相同的过程为其余的提要添加可视化块。我的Adafruit IO仪表板如下所示：

的代码说明

该项目的完整代码在文档末尾给出。在这里，我们解释了代码的一些重要部分。

该代码使用SDS011，Adafruit_GFX， Adafruit_SSD1306， Adafruit_MQTT和DHT.h库。可以从Arduino IDE的库管理器中下载SDS011，Adafruit_GFX和Adafruit_SSD1306库，然后从那里进行安装。为此，打开Arduino IDE并转到 Sketch <Include Library <Manage Libraries 。现在搜索SDS011并通过R. Zschiegner安装SDS传感器库。

同样，通过Adafruit安装Adafruit GFX和Adafruit SSD1306库。可以从给定的链接下载Adafruit_MQTT.h和DHT11.h。

将库安装到Arduino IDE之后，通过包含所需的库文件来启动代码。

#包括 #包括 #包括 #include“ Adafruit_MQTT.h” #include“ Adafruit_MQTT_Client.h” #include“ DHT.h” #include #include

在接下来的几行中，定义OLED显示器的宽度和高度。在此项目中，我使用了128×64 SPI OLED显示器。您可以根据自己的显示更改 SCREEN_WIDTH 和 SCREEN_HEIGHT 变量。

#define SCREEN_WIDTH 128 #define SCREEN_HEIGHT 64

然后定义连接OLED Display的SPI通信引脚。

#define OLED_MOSI 23 #define OLED_CLK 18 #define OLED_DC 4 #define OLED_CS 5 #define OLED_RESET 2

然后，使用前面定义的宽度和高度以及SPI通信协议为Adafruit显示创建实例。

Adafruit_SSD1306显示屏（SCREEN_WIDTH，SCREEN_HEIGHT，OLED_MOSI，OLED_CLK，OLED_DC，OLED_RESET，OLED_CS）;

然后包括从Adafruit IO服务器复制的WiFi和Adafruit IO凭据。这些将包括MQTT服务器，端口号，用户名和AIO密钥。

const char * ssid =“ Galaxy-M20”; const char * pass =“ ac312124”; #define MQTT_SERV“ io.adafruit.com” #define MQTT_PORT 1883 #define MQTT_NAME“ choudharyas” #define MQTT_PASS“ 988c4e045ef64c1b9bc8b5bb7ef5f2d9”

然后设置Adafruit IO提要以存储传感器数据。就我而言，我定义了六个供稿来存储不同的传感器数据，即：空气质量，温度，湿度，PM10，PM25和CO。

Adafruit_MQTT_Client mqtt（&client，MQTT_SERV，MQTT_PORT，MQTT_NAME，MQTT_PASS）; Adafruit_MQTT_Publish空气质量= Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / AirQuality”）; Adafruit_MQTT_Publish Temperature = Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / Temperature”）; Adafruit_MQTT_Publish湿度= Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / Humidity”）; Adafruit_MQTT_Publish PM10 = Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / PM10”）; Adafruit_MQTT_Publish PM25 = Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / PM25”）; Adafruit_MQTT_Publish CO = Adafruit_MQTT_Publish（&mqtt，MQTT_NAME“ / f / CO”）;

现在，在 setup（） 函数中，以9600的波特率初始化串行监视器，以进行调试。同时使用 begin（） 函数初始化OLED显示器，DHT传感器和SDS011传感器。

void setup（）{my_sds.begin（16,17）; Serial.begin（9600）; dht.begin（）; display.begin（SSD1306_SWITCHCAPVCC）;

在 for循环 内设置功能用于收集值高达规定数量，然后将计数器设置为零。

for（int thisReading1 = 0; thisReading1 <numReadingsPM10; thisReading1 ++）{readingsPM10 = 0; }

读取传感器值：

现在，在循环函数中，使用 millis（） 方法每隔一小时读取一次传感器值。每个气体传感器输出一个从0到4095的模拟值。要将这个值转换为电压，请使用以下公式： RvRo = MQ7Raw *（3.3 / 4095）; 其中， MQ7Raw 是来自传感器模拟引脚的模拟值。同样，从SDS011传感器读取PM2.5和PM10读数。

如果（（无符号长] [currentMillis-previousMillis）> =间隔）{MQ7Raw = AnalogRead（iMQ7）; RvRo = MQ7Raw *（3.3 / 4095）; MQ7ppm = 3.027 * exp（1.0698 *（RvRo））; Serial.println（MQ7ppm）; 错误= my_sds.read（&p25，&p10）; 如果（！错误）{Serial.println（“ P2.5：” + String（p25））; Serial.println（“ P10：” + String（p10））; }}

转换值：

PM2.5和PM10值已经以µg / m ^{3为单位，}但是我们需要将一氧化碳值从PPM转换为mg / m ³。转换公式如下：

浓度（mg / m ³）=浓度（PPM）×（分子量（g / mol）/摩尔体积（L））

其中：在25 ⁰ C时，CO的分子质量为28.06 g / mol，摩尔容量为24.45L

浓度INmgm3 = MQ7ppm *（28.06 / 24.45）; Serial.println（ConcentrationINmgm3）;

计算24小时平均值：

然后在下几行中，计算PM10，PM2.5读数的24小时平均值和一氧化碳读数的8小时平均值。在代码的第一行中，获取当前的总数并减去数组中的第一个元素，现在将其保存为新的总数。最初，它将为零。然后获取传感器值，并将当前读数添加到总数中，并增加数字索引。如果索引的值等于或大于numReadings，则将索引设置回零。

totalPM10 = totalPM10-读数PM10; 读数PM10 = p10; totalPM10 = totalPM10 +读数PM10; readIndexPM10 = readIndexPM10 +1; 如果（readIndexPM10> = numReadingsPM10）{readIndexPM10 = 0; }

然后，最后在Adafruit IO上发布这些值。

if（！Temperature.publish（temperature））{delay（30000）; } if（！Humidity.publish（湿度））{delay（30000）; ……………………………………………………。……………………………………………………。