A small set of Python functions to draw pretty maps from OpenStreetMap data. Based on osmnx, matplotlib and shapely libraries. - marceloprates/prettymaps
Bonjour à tous,
L'article d'aujourd'hui regroupe plusieurs domaines.
Il démarre en effet de la récupération d'éléments sur l'imprimante HP DesignJet T520 ou je m'arrête spécifiquement sur les moteurs équipés de disques optiques.
La photo haute résolution du disque optique permet de relever plusieurs informations utiles.
Le disque présente 50 interstices transparents entre deux numéro successif. Le disque étant numéroté de 1 à 12, cela représente 600 pulsations par tour (ce que reprend l'une des références sur le disque).
Les autres références/informations sur le disque ne renvoi malheureusement que vers les imprimantes HP.
Pour sa part, l'encodeur optique est monté sur une plaquette fixée directement sur le support métallique.
Cet encodeur contient un LED (émetteur de lumière) ainsi que deux capteur photo-sensibles. Le décalage entre les deux capteurs permet d'identifier le sens de rotation du moteur.
Quelques mesures rapides permettent de savoir que le capteur produit une tension de sortie (pas besoin de résistances pull-up ou pull-down).
Maintenant que le brochage est identifié, il ne reste plus qu'à branché un oscilloscope sur les deux canaux de sorties.
Notez le décalage entre les deux signaux entre marche avant et marche arrière!
L'oscilloscope nous informe aussi que la fréquence des pulsations est de 24.4 KHz (soit 24400 fois par seconde). La période est de 1/24400 soit 41µSec (temps en deux impulsions sur un même canal).
Les signaux de sortie étant étant en 5 volts (ou presque), il faut utiliser un pont diviseur de tension pour ramener la tension sous 3.3V.
D'autre part la période de 41µSec nécessitera un code particulièrement rapide pour ne pas rater d'impulsion.
Une section de code en PIO permettra de suivre suivre la cadence... même sous MicroPython!
La bibliothèque adéquate est disponible dans le dépôt esp8266-upy ( esp8266-upy/LIBRARIAN/rp2lib ).
rp2qenc.py contient le code PIO et la classe PIO_QENC permettant d'utiliser un encodeur à quadrature autonome sur un Pico.
La classe PIO_QENC permet de compter (ou décompter) un compteur permettant de connaître le nombre de tour moteur (valeur signée encodée sur 32 bits).
Le code permettant de lire le compteur est relativement simple.
Connexionfrom machine import Pin
from time import sleep_ms
from rp2qenc import PIO_QENC
pinA = Pin(15, Pin.IN, Pin.PULL_UP)
pinB = Pin(16, Pin.IN, Pin.PULL_UP)
qenc = PIO_QENC(0, (pinA, pinB))
print('starting....')
for i in range(120):
print('iter %3i : Quadrature value = %i' % (i,qenc.read()) )
sleep_ms(500)
qenc.sm_qenc.active(0)
print('stop')
Voici qui termine ce petit article.
Amis Maker,
Pas plus tard qu'hier, le projet "Plancha-CMS", un projet MicroPython de refusion CMS, se voyait doté d'une interface utilisateur et de ses premières fonctionnalités (Cooling et Pre-Heat)!
Très excité par cette avancée rapide, je décidais de poursuivre sur ma lancée avec la refusion!
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| projet "Plancha-CMS" |
La refusion (reflow en anglais) est un procédé permettant de réaliser la soudure de composants montés en surface (CMS, SMD en anglais) placés sur la carte. C'est ma refusion de la pâte à soudé (aussi appliqué sur la carte) qui soude les composants.
Plus de détails ici sur Wikipedia.
Il n'est pas question de placer la carte, les composants et la pâte de refusion sur une surface étant déjà 250°C! Il faut y aller "en douceur" si je peux m'exprimer ainsi.
Il faut donc suivre ce que l'on appelle un "profile de refusion" visant à:
Voici deux exemples de profile de refusion:
Enfin, l'article "Reflow Soldering Technology" propose de nombreuses informations pratiques.
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| Source: Reflow Soldering Technology |
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| Source: Reflow Soldering Technology |
Sur base des informations ci-dessus, voici les 5 phases du profile que je vais mettre en oeuvre pour les premiers essais.
Le profile ci-dessous peut être encodé comme suit:
PROFILE_SN0 = [(150,90),(180,90),(245,45),(245,30)]
Voici une liste de tuple (t°_finale, temps_alloué_sec) décrivant les différentes phases détaillées ci-avant.
Le refroidissement venant après la dernière phases.
La première phase est donc 150°C en 90 sec. La dernière est 245°C pendant 30 sec (le maintient à la température de refusion).
Le code est bien entendu disponible sur le dépôt GitHub Plancha-CMS.
Le script main.py assure le traitement d'un profile par l'appel de la méthode profile_heating( profile ) qui accepte le profile en paramètre (voir PROFILE_SN0 ci-avant).
La mise en oeuvre du profile de chauffe s'appuie sur un contrôleur PID qui, lui, contrôle la température de la semelle chaque seconde et applique la correction nécessaire (voir les précédents articles sur Plancha-CMS).
Pour chacune des phases, le temps alloué en divisé en intervalles de 5 secondes, ce qui permet de calculer la rampe de température à suivre pour atteindre la température finale désirée.
Le PID est donc informé, toutes les 5 secondes, de la nouvelle température à atteindre. Cela permet d'éviter les trop brusques montées en température de la semelle.
Avec des intervalles de 5 secondes, le contrôleur PID dispose de 4 à 5 itérations pour effectuer l'asservissement de la température.
En admettant que la température de la semelle est à 22°C (t° de la pièce) lors du démarrage de la première phase (150,90) du profile, soit (atteindre 150°C, en 90Sec) , nous pouvons déduire:
La fin de la première phase atteinte, il ne reste plus qu'a passer immédiatement à la suivant, donc (180,90), et procédé à l'identique... sauf que cette fois, la température de départ est 150°C (T° de fin de la phase précédente).
Voici les informations PID produites par l'exécution de profile_heating( PROFILE_SN0 ) :
1, 46, 41 2, 46, 40 3, 46, 41 4, 46, 41 5, 46, 42 0, 52, 43 1, 52, 44 2, 52, 44 3, 52, 46 4, 52, 47 1, 58, 48 2, 58, 50 3, 58, 50 4, 58, 51 5, 58, 52 0, 65, 53 1, 65, 54 2, 65, 54 3, 65, 55 4, 65, 56 0, 71, 57 1, 71, 58 2, 71, 59 3, 71, 61 4, 71, 63 1, 77, 64 ....
On constate que la première colonne est remise a zéro toutes les 5 secondes (à chaque fois que le PID est informé d'une nouvelle température. La deuxième colonne est la T° a atteindre, la troisième colonne est la température de la semelle.
Les données importées dans une feuille de calcul permet de générer un rendu sous forme de graphique.
La première colonne (les itérations PID, chaque seconde) est remplacée par une valeur incrémentée permettant ainsi d'obtenir un écoulement du temps linéaire et globale sur la totalité de la régulation.
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| Phases de la refusion et température de la semelle |
La courbe de refusion est excellente (même si elle présente un retard de 5 à 10 degrés). Il y manque la phase de maintient à 245°C qui n'était pas encodée dans le script Python.
Après une légère adaptation du code, il est maintenant possible de relever une courbe de refusion complète... et le résultat est plutôt satisfaisant :-)
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| Refusion SN0 -> refusion de SnCu à 245°C |
Auto-critique:
1. il serait plus approprié d'avoir un pointe a 245°C qui dure plus longtemps.
2. le retard systématique entre la consigne et la température est probablement causée par le déplacement de la sonde de température du dessous de la semelle au dessus de la semelle. Ce qui aurait sensiblement modifié les paramètres PID.
3. Adapter les paramètres pour répondre au point 2 pourrait fort bien corriger le point 1.
Voici un projet terminé qui saura se monter utile.
Amis Maker,
Peut-être vous souvenez-vous du projet "Plancha-CMS", un projet MicroPython au long cours sur-lequel je me penche de temps à autre.
Le dernier article date de mai 2023 avec un dernier dernier opus technique en Août 2021.
Dans l'article de mai 2023, j’envisageai l'usage d'un écran OLED graphique.
Quand j'ai repris mon projet ce Week-end, j'ai finalement opté pour un afficheur 2x16 I2C et un encodeur rotatif+click I2C... c'est que je voulais avancer vite.
Sur l'image ci-dessus, il est possible de constater:
La Plancha-CMS dispose déjà d'un arrêt d'urgence qui s'avère essentiel durant le développement.
J'ai cependant ajouté quelques sécurités complémentaires:
La température est constamment surveillée par le contrôleur PID, contrôleur qui fonctionne en toute indépendance grâce à un Timer!
C'est donc l'endroit idéal pour renforcer la sécurité.
Si la température lue par le PID atteint CRITICAL_T alors:
Le menu principal est simple a appréhender, il suffit d'utiliser l'encoder et de cliquer pour sélectionner la fonctionnalité. Les LEDs vertes de l'encodeur indique simplement qu'il n'y a pas de tâche en cours d'exécution.
Le menu prévoit 3 fonctionnalités:
Si l'utilisateur sélection l'entrée Pre-Heat alors il à la possibilité de sélectionner la température de préchauffe souhaitée (à l'aide de l'encodeur rotatif).
Une fois confirmé, la température est configurée sur le contrôleur PID et affichée en temps réel sur l'écran.
L'utilisateur peut quitter le processus à tout moment en cliquant l'encodeur rotatif.
Le script affiche également des informations sur la connexion USB-Serie, de quoi reconstituer un graphique de la montée en température à l'aide d'une feuille de calcul.
Temps_sec, T_Consigne, T_reel 1, 100, 45 2, 100, 44 3, 100, 44 4, 100, 45 5, 100, 46 6, 100, 48 7, 100, 51 8, 100, 54
A tout bientôt pour la suite ;-)
Dominique
Après la présentation de l’écran tactile circulaire équipé d’un ESP32 C3 que propose Elecrow, j’ai voulu tester l’afficheur en microPython, avec Thonny. Vous trouverez dans cet article les étapes de l’installation de microPython et les premiers tests. Utilisation de l’écran rond CrowPanel IPS tactile Elecrow 1,28 pouce Installation de microPython On va commencer par effacer […]
Cet article Utilisation de l’écran rond CrowPanel IPS tactile Elecrow 1,28 pouce ESP32 a été publié en premier sur Framboise 314, le Raspberry Pi à la sauce française.....
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J'aimerais bien voir l'équivalent dans l'écosystème Java. Qu'est-ce qui me retient de le coder ? LE TEMPS QUI S'ENFUIT DEJA
Un outil d'extraction d'informations de l'historique Git. Ca fait manifestement des trucs, mais je n'ai pas encore réussi à lui faire produire de courbes utiles pour moi.
Comment est-ce possible ? Quel est le besoin de traiter du thon au mercure ? Y aura-t-il enquête et procès ?
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Un outil de mock que je trouve vraiment intéressant (en particulier les possibilités de faire du mock de client Kafka pour créer des conversations)
