Der DS18B20 kann eine checksumme mitliefern und sagt, ob der Wert gültig ist. Habe das hier nur für den RasPi ausbuchstabiert gefunden:
Die Datei besteht aus zwei Zeilen, die jeweils den hexadezimalen Registerdump des Sensor-ICs enthalten. Am Ende der ersten Zeile steht die Prüfsumme (CRC) und die Information, ob es sich um einen gültigen Messwert handelt (YES). Die zweite Zeile endet mit dem Temperaturmesswert in tausendstel Grad Celsius. Im Beispiel beträgt die Temperatur also 7,375 °C. Die Genauigkeit auf drei Stellen hinter dem Komma ist natürlich nur scheinbar; dem Datenblatt des DS18S20 entnimmt man zum Beispiel, dass die Messgenauigkeit ±0,5 °C beträgt. Die tatsächliche Temperatur liegt also irgendwo zwischen 6,8 und 7,9 °C.
Vielleicht gibt es in MicroPython auch eine lib, die das macht?
Habe gestern Nacht noch ein Mal genauer hingeschaut, indem ich die Sensoren Mal in Grafana angeschaut habe. Bei Beep gibt es ja keine Möglichkeit sich einzelne Messungen anzuschauen oder näher rein zu Zoomen.
Dabei ist mir auch aufgefallen, das ab und an auch gar keine Werte von den Sensoren kommen.
Könnte das auch Live im Log beobachten. Dort werden dann keine oder nur 2 der Sensoren gefunden.
Die fehlerhaften Werte weichen dort aber noch extremer ab, teilweise mehrere 100°C. Bei Beep werden anscheinend die Werte bereits durch Mittelwerte geglättet.
Danke für die Nachforschungen, @MKO! Habe meine Daten daraufhin auch inspiziert und ähnliches gefunden:
Rohdaten exportieren
Da Grafana je nach Zoomlevel (für mich) nicht eindeutig nachvolliehbare Mittelwertsbildung / magic macht habe ich versucht die Rohdaten zu exportieren. Afaik bekommt man mit den unten gewählten Parametern nur die Rohdaten wie sie von den nodes gekommen sind ohne irgendwelche “Nachbereitung” / Extremwertbereinigung / Missingsubstitution usw. @Andreas ist das so korrekt oder werden die Daten dort schon irgendwie aufbereitet / gefiltert / manipuliert? Für mich, für die Analyse der Daten ob für später oder hier zur Verbesserung und zum debuggen ist es essentiell, dass user die Möglichkeit haben auf die ungefilterten Rohdaten zuzugreifen!
Diese habe ich dann in Excel importiert und nur die DS18B20- und BME-Temperaturdaten im Datensatz gelassen.
Beobachtete Ausfälle / unplausible Werte
Damit habe ich 1531 Datensätze in knapp 7 Tagen (2019-07-08, 15:27h bis 2019-07-15, 08:01h).
Bei den DS18B20 gab es diesw Ausfälle in Form von keinen Daten, d.h. missings im Datensatz:
Sensor 1: 35x keine Daten
Sensor 2: 35x keine Daten
Sensor 3: 39x keine Daten
Sensor 4: 38x keine Daten
Sensor 5: 35x keine Daten
Es gab 2x Abweichungen von ein mal ca. 18 °C und ein mal 16 °C nach oben im
Vergleich zum BME was mit ziemlicher Sicherheit nicht der Realität entspricht, alle anderen Abweichungen waren um die 2 °C. Nach unten waren es maximal -4 °C zum BME, was tatsächlich real sein kann, da die Sensoren unter einem Blumentopf draußen waren und der Tontopf auch direkte Sonne abbekommen hat. Der BME hatte keine Ausfälle.
das macht Sinn, denn bei der 12bit Auflösung braucht der Chipp alleine 750ms zum Rechnen. Kann gut gehen mit 0.75s muss aber nicht.
Runter auf 11bit denke ich würde auch dem gelieferten Aergebnis bei 0,5 Grad Abweichung noch genüge tun.
Ich vermute ein Zeit-Problem im Treiber ds18x20.py, da (zufällig) ein oder mehrere Bit abgeschnitten werden und dadurch absurde Messwerte entstehen. Ich habe mein Programm ohne Korrektur eine halbe Stunde laufen lassen: es gab 2 Fehler
a: 6. korr> 4. Temp.: 278.1 C -> old: 22.1 C
2019-07-16 18:50:18 BME: 23.6 C 1017.6 mbar 51.2 % HX : 9.4 kg DS: 22.1 C 23.6 C 22.1 C 278.1 C 23.5 C 0.0 C
b:118. korr> 1. Temp.: 2070.1 C -> old: 22.1 C
2019-07-16 19:08:58 BME: 23.5 C 1017.6 mbar 50.5 % HX : 9.7 kg DS: 2070.1 C 23.8 C 22.1 C 22.1 C 23.6 C 0.0 C
Da alle 10 sec gemessen, aber nur alle 20 sec auf der Webseite angezeigt und alle 2 min der Graph neu gezeichnet wird, wird kräftig gemittelt, so dass man im Graph nicht den eigentlichen Fehler erkennen kann.
Der Fehler b war um 19:08:58 Kanal 1 Wert 2070.1 °C ; im Graph um 21:08 Wert 192.8°C
Da mir solche Fehler auf dem RaspberryPi mit Python 2.7 nicht aufgefallen sind, vermute ich den Fehler im MicroPython-Treiber.
Wir haben hier nochmal eine Bestandsaufnahme gemacht, um welche Aspekte wir uns kümmern wollen. Das Timing in den Griff kriegen führt die Liste eindeutig an.
I will check that again, but haven’t come across it yet.
Apart from following the guidelines you outlined at Timing things on MicroPython for ESP32 - #4 by roh, I really would love to have a mature system-level DS18B20 library available for Pycom MicroPython, effectively written in C or C++ and made available through safe API calls from the MicroPython runtime.
Zu diesem Thema lief uns gerade noch die esponewire.c für ESP32 aus dem ESP32-Port des aktuellen Genuine MicroPython über den Weg, die dort timing-kritische Dinge maschinennah implementiert – gerade das Lesen und Schreiben von Bits auf den Bus und die Einhaltung des Protokolls und der Contenance.
Dass diese Angelegenheit beim Pycom MicroPython in pure-Python per onewire.py implementiert ist, mag man zwar fast nicht glauben , zeigt aber umso deutlicher, dass diese Geräte vom Hersteller nicht unbedingt dafür ausgelegt wurden, Meßdatenlogger zu sein, sondern eher, um ihren Dienst als universelle Telemetriemodembausteine zu tun.
Auch hier wäre es nett, wenn wir bei Gelegenheit auch auf die maschinennahe Programmierung der Pycom-Geräte zugehen würden. Vielleicht ist es machbar, fehlende Funktionalitäten ggf. selbst nachzurüsten.
Genau. Irgendwann werden wir das machen und können uns dann vielleicht bessere Sachen zusammenklauben.
Ja, gerade dieses Beispiel spricht schon Bände darüber, dass das bestimmt nur eine notdürftige Lösung war, weil der echte ESP32-Port in dieser Zeit vermutlich noch gar nicht ordentlich fertig war.
Hier noch ein paar Fundstücke, die teils die bereits hier erforschten Dinge widerspiegeln, aber auch in einem weiteren patch von @robert-hh auch noch CRC-checks mitbringen – die gibt’s in der aktuellen Variante noch nicht.