Интернет вещей

Одним из самых вдохновляющих моментов в разработке микроконтроллерных устройств является их первая установка и запуск в локальной сети. И этот же момент может превратиться в настоящий ад, когда процедуру приходится повторять десятки или сотни раз. Множество однотипных контроллеров, развертываемых одновременно, требуют часов монотонного конфигурирования — времени, которое любому инженеру хотелось бы провести с большей творческой пользой.

Для решения этой проблемы был разработан легкий open-source сервис с открытым исходным кодом и условным названием «esp-monitor».

У крупных компаний редко возникает задача создать систему мониторинга с нуля. Чаще приходится дорабатывать уже существующую инфраструктуру: добавлять сигналы, подключать новые объекты и решать проблемы, которые раньше никто не предполагал.

В этой статье расскажем о двух подобных кейсах на совсем разных площадках: телеком-оператора и пассажирского перевозчика.

Преподавая в школе «Интеграл» в 2018 году, я наблюдал, как коллеги-педагоги массово скупали Яндекс.Станции и умные лампочки. Один из них, обычный учитель (не IT-специалист), с гордостью рассказывал, как настроил автоматическое включение света через мобильное приложение не только на кухне, но даже в Ванной комнате. А еще он поставил умную RGB-лампу в спальню. Всё работало «из коробки» — нажал кнопку, точнее зажал на некоторое время, подключил, готово.

Меня же это беспокоило. Как учитель информатики и робототехники, я не мог принять идею «черного ящика». Тем более когда можно не просто включить лампочку через Интернет, но получать значения с датчиков освещенности, температуры и влажности... Тогда я начал эксперименты еще на ESP8266, сегодня могу немного рассказать, как это все используется и устроено теперь в моем умном доме.

## 1. Введение

Старые промышленные холодильные машины часто продолжают исправно работать десятилетиями. Механика ещё имеет большой ресурс, теплообменники обслуживаются,ремонтируются, но электронные платы постепенно становятся главным ограничением эксплуатации.

В моём случае проблемой стала специализированная плата защиты и управления компрессорами ССP1 (CPM1) чиллера Carrier 30HXA. Она контролировала токи двигателя, температуру обмоток и цепь высокого давления, а также управляла контактором, масляным соленоидом и соленоидом охлаждения двигателя. Центральный контроллер чиллера циклически обменивался с этой платой данными по промышленной шине.

Найти новую плату оказалось сложно. Покупка бывшего в употреблении экземпляра не решала вопрос надолго: возраст компонентов был примерно таким же, а проверить остаточный ресурс до установки невозможно. Поэтому была поставлена другая задача: заменить плату CCP1 (CPM1) на чиллере 30HXA программно-аппаратным эмулятором на базе Wiren Board 8.5, сохранив штатный центральный контроллер, интерфейс оператора и существующую логику чиллера. Центральный контроллер платы MBB должен был увидеть на шине ожидаемое устройство, получать от него правдоподобные измерения и состояния защит, а команды должны были исполняться с предсказуемой задержкой.

## 2. Что требовалось заменить

Оригинальная плата обслуживала два компрессора A1 и В1. Для каждого необходимо было реализовать:

- измерение трёх фазных токов;

- измерение температуры обмоток двигателя;

В большинстве устройств для промышленной или домашней автоматизации требуется измерить какую-либо физическую величину, например, температуру, влажность, освещенность, давление, уровень воды и др. Для этого используют соответствующий сенсор, подключают его к микроконтроллеру и с помощью АЦП преобразуют в цифровое значение. Но сырые цифры из АЦП микроконтроллера — это ещё не температура, не давление и не влажность. Нужно их пересчитать. И тут начинается самое интересное: где взять коэффициенты для функции? Вручную подбирать? Гадать? Самый распространённый способ — это рассчитать коэффициенты для линейной функции. Но как правильно рассчитать её коэффициенты, чтобы ошибка была минимальной? Разбираем теорию, типы графиков датчиков, расчёты и готовый код.

Ни для кого не секрет, что IoT‑устройства собирают огромное количество информации, в том числе личные данные пользователей и фиксируют их местоположение. А также они жёстко привязаны к конкретному производителю, т.е. пользователь зависим от конкретного производителя или бренда. Гаджеты совместимы с парой основных систем, но кроссплатформенность отсутствует. Устройства разных производителей часто не могут взаимодействовать друг с другом без дополнительных шлюзов. Универсального протокола связи устройств тоже нет. Из стандартов: Zigbee, Matter, Z‑Wave, Bluetooth, Wi-Fi — как следствие умные устройства плохо дружат между собой.

В этом доме под Красноярском живут не только люди. Здесь есть оранжерея с коллекцией тропических растений, несколько террариумов с рептилиями, комната для собак и витрина с авторскими коллекционными куклами. Каждая зона требует своих условий: температуры, влажности, освещенности и сценариев управления. 

Мы посетили объект и посмотрели, как реализовали систему автоматизации для дома с весьма необычными увлечениями хозяйки.

Как я встретил ESP-Claw? Очень просто: не на Хабре, не в Google, а в одном дружном чатике, куда ссылку запостил коллега по несчастью. Не могу сказать, что именно меня зацепило, но я решил - почему бы и нет. Если в двух словах, то оно того стоило: попутно я освоил подключение к LLM по API-ключу, разобрался с OpenRouter, позаботился об экзотической лягушке, убедил ИИ написать Arduino-скетч для управления Tuya-совместимыми выключателями и розетками и заодно взгромоздил на десктоп Open WebUI - чтобы у меня был собственный ИИ-чатбот, с блекджеком и без облака. Это - описание опыта, а не выверенное до последней запятой руководство.

Умная квартира в новостройке: что у системы под капотом и какие ошибки допускают застройщики

Максим Марачук — занимаюсь внедрением цифровых решений для управления инженерной инфраструктурой в многоквартирных домах

На рынке умных технологий для многоквартирных домов (МКД) до сих пор живут два стереотипа: «это дорого» и «жители всё равно не пользуются». Каждый раз, когда я слышу это на переговорах, предлагаю посмотреть на цифры реальных строящихся объектов — и на то, как система умного дома устроена внутри. После этого тональность разговора обычно меняется.

Ниже — разбор цифровизации двух петербургских ЖК. В обоих система умного дома (общедомовое инженерное оборудование) и умной квартиры (устройства внутри помещения) работает на одной платформе, хотя комплектация отличается. Покажу архитектуру решения, объясню, почему выбраны именно эти протоколы, разберу реальный инцидент на пусконаладке и приведу чек-лист ошибок, из-за которых заявленный при продажах функционал потом может не работать.

Два объекта, две комплектации

Первый объект — ЖК класса «Бизнес+». В доме 184 квартиры, 25 этажей. Он прошёл оценку по методике Единого ресурса застройщиков (ЕРЗ) и получил статус «умного дом класса А» — это высший уровень цифровизации жилых зданий.

Второй — ЖК класса «Комфорт». Разноэтажная застройка, 963 квартиры, паркинг на 150 машино-мест. Объекты строили разные застройщики, но умная квартира в обоих случаях реализована на одной платформе.

В 2013 году в этом ЦОД внедрили систему мониторинга на базе Honeywell. Спустя почти десять лет контроллеры начали зависать, появились ложные сигналы, а после ухода производителя с российского рынка исчез доступ к программному обеспечению и технической поддержке.

Полностью менять систему автоматизации никто не хотел: электрика работала, датчики работали, инженерная инфраструктура тоже. Поэтому на объекте пошли другим путем — заменили только контроллеры и модули ввода-вывода, сохранив существующую автоматику.

В статье покажем, как организовали такую модернизацию, какие инженерные системы подключили к новой диспетчеризации и как решили задачу оповещений через мессенджер.

Это история о том, как мы строили промышленный продукт из сферы Интернета вещей для морских портов, и какое-то время нам казалось, что главное — заставить его работать. Но оказалось, что иногда самая большая проблема не в коде, не в железе и даже не в отсутствии спроса.

Базовый функционал транспортной телематики – координаты, скорость, пробег, топливо. С морским транспортом сложнее: суда работают в условиях жестких международных и национальных требований, а в приполярных районах стандартное оборудование попросту перестает работать. Что делать, если судно в Арктике, связи нет, а за каждый пропуск автоматической передачи позиции грозит штраф?

Сегодня разберем кейс компании «ВИДАР». С 2021 года они разрабатывают отечественное спутниковое оборудование для торгового и рыбопромыслового флота. Сейчас оборудование установлено на 200 судах различного тоннажа – от маломерных до ледоколов – и прошло испытания в Баренцевом, Карском, Средиземном, Красном и Японском морях.

Большая благодарность Павлу Соколову из «ВИДАР» – за подробные материалы, описание всех технических деталей и фотографии, без которых эта статья не получилась бы.

В Python при выборе библиотеки для работы с MQTT почти всегда приходишь к paho-mqtt. Это зрелый и самый популярный клиент, но его API построен на колбэках, а современное Python-приложение живёт в asyncio: FastAPI, фоновые воркеры, асинхронные клиенты и всё это в одном общем event loop.

В одном из IoT-проектов я столкнулся ровно с этим. Мне нужен был MQTT-клиент, который без сложной адаптации встраивается в асинхронное приложение и позволяет работать с подписками как с управляемыми объектами, а не через набор колбэков.

Иногда самый сложный проект — не новый объект, а тот, который уже успел сделать кто-то другой. В этом доме площадью 380 м² пришлось разбираться с ошибками предыдущего интегратора, пересобирать щит, искать недостающие линии и принимать нестандартные решения там, где отделка уже была завершена.

В результате получилась система автоматизации на базе ПЛК с отоплением, климатом, освещением, видеонаблюдением и несколькими сотнями подключенных устройств.

Мониторинг температуры в холодильном оборудовании кажется простой задачей. Особенно если речь идет всего о нескольких десятках ларей на одном производственном участке. Но когда эти лари от разных вендоров, с разными протоколами, и их еще и перемещают по цеху, задача перестает быть тривиальной. В этой статье в блоге ЛАНИТ - опыт внедрения IoT-решения без замены оборудования, с примерами ошибок и неочевидных решений. Материал будет полезен тем, кто сталкивается с промышленным мониторингом, выбирает между машинным обучением и простой логикой или пытается подружить разнородное оборудование и создать из него единую систему.

Два года назад мы рассказывали, как в сети Rostic's внедрили систему телеметрии. За это время подход не изменился: к единой платформе мониторинга продолжают подключать новые объекты и оборудование. 

На этот раз мы приехали в ресторан «Жар Пицца» в Орле. Интегратор провел для нас экскурсию и показал, как на действующем объекте устроен мониторинг холодильных камер, холодильных столов, сетей электропитания и водоснабжения, а также контроль микроклимата. 

Разбираемся, какие данные собирает система, зачем холодильникам меняют штатные контроллеры и как счетчик электроэнергии помогает выяснить причины отказов оборудования.

В этом проекте собрали систему мониторинга для помещения арендатора под ЦОД. На объекте уже работали отдельные подсистемы — электроснабжение, кондиционирование, ИБП, тепловой узел, датчики протечек — но каждая из них существовала сама по себе. Оператору не хватало общей картины: параметры приходилось смотреть в разных интерфейсах, а часть событий можно было просто пропустить.

Задача состояла в том, чтобы объединить все источники данных в единую диспетчеризацию без вмешательства в работу оборудования. В результате построили систему, которая собирает данные, отображает их в единой мнемосхеме, фиксирует события и помогает не только реагировать на аварии, но и анализировать режим работы объекта.

Промышленный цифровой двойник не обязательно начинается с многомиллионного бюджета и полугодового внедрения. В этой статье соберём рабочий прототип на ESP32, Python и открытых библиотеках, который анализирует вибрации оборудования, ищет аномалии и предупреждает о возможной поломке раньше штатного мониторинга.

Что делать, если автоматизация дома уже началась, деньги потрачены, кабели проложены, а подрядчик перестал отвечать на звонки?

В этой статье разбираем реальный проект загородного дома площадью около 500 м², который пришлось фактически восстанавливать после неудачного внедрения. Покажем архитектуру системы, расскажем о проблемах с проводкой, щитами и управлением шторами, а также о решениях, которые помогли завершить проект без переделки отделки.

Свет нужен всем и людям, и животным, и растениям. Если большинство людей могут выйти на улицу на свет, то некоторые животные и растения сами это сделать не могут. Поэтому для имитации дня, ночи, рассвета и заката используется искусственное освещение, например, в птицефермах, инкубаторах или теплицах для выращивания растений.
Чтобы определить момент, когда же наступит рассвет и закат можно использовать два метода:
первый - использовать самый простой и понятный способ — это поставить датчик освещенности на улице и по значению уровня освещенности включать искусственный свет;
второй - рассчитать действительное время рассвета и заката, использовав часы реального времени и координаты населенного пункта.
В этой статье я расскажу как рассчитать время рассвета и заката и как использовать сценарии управления освещением по рассчитанному времени без применения дорогих уличных датчиков освещенности.