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Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

Komponenten und Zubehör

Benötigte Werkzeuge

Software und Online-Dienste

Projektmotivation

Laut EPA ist Innenraumluft 2–5× stärker belastet als Außenluft. Staub verursacht von Reizungen (juckende Augen, Niesen) bis zu schweren Allergien und Asthma. Ein Luftreiniger hilft, aber dauerhafter Betrieb verschwendet Strom. Ziel: IoT-gesteuerter, bedarfsgerechter Betrieb – der Reiniger schaltet erst ein, wenn der Staubsensor einen Schwellenwert überschreitet. Status weltweit per MQTT-Client (Laptop, Handy) einsehbar.

Schritt 1: Alle Komponenten beschaffen & prüfen

Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

BOM-Liste als Download verfügbar (Dropbox-Link im Original).

Schritt 2: Funktionstests der Einzelkomponenten

Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

Schritt 3: Programmierung (AWS IoT Integration)

Der Code ist modular in mehrere Dateien aufgeteilt (siehe Code-Sektion). Kernlogik im Haupt-Sketch:

AWS IoT Setup: Thing erstellen, Zertifikate/Keys herunterladen, in aws_iot_config.h eintragen. Ein Video-Tutorial zu AWS CLI IoT (Beta-Version zum Erstellungszeitpunkt) wurde erstellt.

Schritt 4: Verkabelung

Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
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Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

Schritt 5: Ergebnis

Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster
Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

Im Terminal (Mosquitto Subscriber) erscheinen Nachrichten wie:
Dust density: 0.32 mg/m3, air filter is ON
Dust density: 0.18 mg/m3, air filter is OFF

Zukünftige Verbesserungen

Fazit

IoT-Projekte machen Spaß – die Möglichkeiten sind riesig. AWS IoT ist komfortabel (Dashboard, Verschlüsselung, Zertifikatsmanagement). Trotz begrenzter Freizeit (neben Hauptjob) wurde ein funktionsfähiges System realisiert.

Code-Struktur (GitHub: Repository)

Simple-and-Smart-Air-Purifier-System.ino  // Hauptprogramm
iot_config.h / iot_config.cpp             // AWS IoT MQTT Wrapper
dust_config.h / dust_config.cpp           // GP2Y1010AU0F Treiber
aws_iot_config.h                          // Zertifikate/Endpunkte (Platzhalter)
LICENSE                                   // MIT License

Haupt-Sketch (Auszug)

#include "iot_config.h"
#include "dust_config.h"
aws_iot_setup aws_iot;
dust_setup dust_sensor;
int measurePin = 4, ledPower = 12, relayPin = 13;
float result;

void setup() {
  pinMode(ledPower, OUTPUT);
  pinMode(relayPin, OUTPUT);
  aws_iot.config();  // AWS IoT Verbindung aufbauen, Subscribe
}

void loop() {
  result = dust_sensor.init(measurePin, ledPower);  // mg/m³
  aws_iot.data(result);                             // MQTT Publish
  if (result > 0.25) digitalWrite(relayPin, HIGH);
  else digitalWrite(relayPin, LOW);
  delay(1000);
}

Staubsensor-Treiber (dust_config.cpp – basierend auf Trefex/serialC)

float dust_setup::init(int measurePin, int ledPower) {
  digitalWrite(ledPower, LOW); delayMicroseconds(280);
  float voMeasured = analogRead(measurePin);
  delayMicroseconds(40);
  digitalWrite(ledPower, HIGH); delayMicroseconds(9680);
  float calcVoltage = voMeasured * (5.0 / 1024.0);
  float dustDensity = 0.17 * calcVoltage - 0.1;  // lineare Approximation
  return dustDensity; // mg/m³
}

Schaltplan

Smartes Luftreiniger-System mit Arduino Yun & Sharp Plasmacluster

Herstellungsprozess

  1. Luftreiniger: Design, Geschichte und zukünftige Trends
  2. Betriebssystem-Grundlagen: Schlüsselkomponenten und Funktionen
  3. Multi-Position Temperatursensor-System für Smart-Home-Integration
  4. Smartes System zur Luftqualitäts- & Abfallüberwachung mit Raspberry Pi, Arduino & IOTA
  5. MotionSense: Smarte Einbruchserkennung mit Arduino & ESP8266
  6. CoroFence Thermaldetektor: PIR-Sensor & IoT-Integration mit Panasonic GridEye
  7. SYNTEC-Steuerung: Inbetriebnahme-Schritte (Strom, Wasser, Luft, Home, Werkzeug, Nullpunkt, Start)
  8. Schlüsselkomponenten eines zuverlässigen Druckluftsystems
  9. Luftfederungssysteme: Aufbau, Komponenten & Vorteile für Nutzfahrzeuge
  10. Schritt-für-Schritt-Anleitung: Druckluft- und Gassystem winterfest machen