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KonfiguratorI allmänhet
dynamisk bevattningskontroll
Det finns inga tydliga specifikationer eller riktlinjer för hur dynamisk väderkontroll ska implementeras.
I princip är OpenSprinkler bara verktyget, du måste arbeta. Det innebär att prova saker tills det fungerar.
Hittills har vädertjänsten och anpassningstypen "Zimmermann" eller "Evapotranspiration" varit ett bra sätt att dynamiskt implementera väderberoende styrning.
På grund av det otroliga antalet parametrar som markens vattengenomsläpplighet, växttyp och tillstånd, solintensitet och skuggor, pH-värde, näringsämnen, marktemperatur, luftfuktighet och mycket mer är det inte möjligt att göra definierbara specifikationer. Detta kunde bara göras om man inte bara observerade utan också mätte värden.
För en sak saknas i deras konfiguration: ett mätinstrument för den faktiska markfuktigheten. Och det är precis vad som nu är möjligt med det nya "Analoga sensorkortet" och jordfuktighetssensorerna från Truebner.
Dessa mätningar skapades av mitt system, OpenSprinkler kan skapa grafen direkt.
I princip går du vidare i två steg:
1. Du fortsätter att bevattna som vanligt, men mäter jordvärdena, till exempel under en period av några månader
Här är ett exempel, men det handlar om alléträd: https://www.kassel.de/stätten/aurea/sensoren-am-auepark/sensor-bodenFeuchte-fuer-alleebaeume.php
2. Du bestämmer det optimala luftfuktighetsintervallet baserat på mätdata, t.ex. 15%-22% (detta är bara ett exempel!)
Du kan sedan använda dessa värden för att ange en linjär programjustering i OpenSprinkler
Dazu gibt es die neue Funktion “Program adjustments”:
SMT50 Bodenfeuchtigkeitswerte kurz erklärt:
– 0 % motsvarar helt torr jord
– 50% entspricht gleichviel Wasser wie Erde. Der SMT50 ist auf 50% begrenzt, nur der SMT100 kann bis 100% messen. In der Natur kommt aber maximal 60% vor, was aber eher einem Sumpf entspricht und somit irrelevant ist.
Einstellung erklärt:
– Wenn die Bodenfeuchtigkeit 15% oder weniger ist, erhöhen wir die Bewässerung auf bis zu Faktor 1,5 (150%)
– Wenn sie höher als 22% ist, reduzieren wir auf Faktor 0,5 (50%).
– Zwischen 15% und 22% wird linear skaliert, also bei 18,5% wären es 100%
Kombiniert mit der Wetterabhängigen Bewässerung ergibt sich so die optimale Bewässerungszeit für den gewünschten Bodenfeuchtigkeitsbereich.
Wenn man wieder diese über einen Zeitraum beobachtet, sollte man sich ein Bild machen können, ob die Bodenfeuchtigkeit konstant gehalten werden kann oder man noch nachbessern muss.
Hallo aus Portugal! Ich nutze OS seit vielen Jahren und bin eben auf Deine(?) Anpassung zur Bodenfeuchtesensorik gestoßen. Genau, was mit gefehlt hat! Allerdings nutze ich LoRa-Feuchtesensoren in 30cm Tiefe für unsere Baumpflanzungen. Modbus hast Du ja schon am Start, wie wäre es mit http-GET oder MQTT-Werten?
Grüße, Gregor
Hi,
mit der API kannst du über http-get alle Sensor Werte und logdaten Auslesen. Im Github repo liegt die Doku.
Mqqt gibt ebenfalls die Sensor Daten aus.