Version du 11 avril 2014 à 20:03

Cahier des charges du projet

Explication du sujet

Nous allons tout d'abord définir plus précisément notre projet suite à un entretien avec nos tuteurs. L'objectif est de réaliser une VMC (Ventilation Mécanique Contrôlée) simple flux dite "intelligente". Le principe de la VMC simple flux est d'extraire l'air de pièces dites "humides" (cuisine, salle de bains et toilettes) ce qui crée une dépression dans la maison. L'air extérieur rentre ensuite par des ouïes placées dans les "pièces à vivre" (chambre, séjour, etc ...) grâce à la dépression créée, ce qui permet d'avoir ainsi une maison ventilée avec un air sain. Elle peut, et c'est notre cas ici, avoir plusieurs vitesses.

Voici un schéma illustrant le principe de la VMC simple flux :

Le but de notre projet est de commander cette VMC à partir de paramètres qui sont :

-les températures intérieure et extérieure

-le pourcentage d'humidité des pièces dites "humides"

-la qualité de l'air dans la maison

-le taux de CO2 dans la maison

-la présence de personnes dans la maison

-l'état du système de chauffage de la maison (ON/OFF)

Nous pourrons donc comparer tous ces paramètres, une fois acquis, à des "scénarios" que nous aurons prédéfinis et qui nous permettront donc d'établir une commande "intelligente" du système d'extraction. La raison d'être principale de ce projet est évidemment d'économiser l'énergie en ne laissant pas tourner la VMC constamment d'une part, et en limitant son utilisation le plus possible lors du chauffage d'une pièce d'autre part.

Travail à réaliser

Après avoir compris le fonctionnement de la VMC et ciblé le travail à faire pour l'améliorer, nous nous sommes mis d'accord sur les solutions techniques à adopter pour mener à bien notre réalisation. Tous les paramètres évoqués précédemment (servant à commander la VMC) seront bien évidemment acquis par des capteurs, ou simulés dans le cas de capteurs trop chers et/ou rares. Ces données seront transmises au microcontrôleur (Arduino avec son ATMEGA328P) et traitées pour établir le signal de commande de la VMC. Ladite VMC sera simulée par un ventilateur à plusieurs vitesses ou bien un moteur si nous ne disposons pas d'une véritable VMC. Nous réaliserons aussi une maquette d'une maison pour pouvoir simuler notre système.

Pour le moment, nous avons réparti les tâches au sein de notre binôme :

-un membre s'occupe de définir l'architecture nécessaire autour du microcontrôleur et de réaliser la carte correspondante

-l'autre s'occupe d'établir l'algorithme de commande à partir des paramètres dont nous avons déjà parlé

-les deux membres établissent la maquette de la maison et la feront ensuite fabriquer (probablement à l'atelier mécanique)

Si nous parvenons à finir toutes ces tâches, nous nous attellerons à la conception d'une carte servant d'interface entre le microcontrôleur et une véritable VMC (en 220V).

Mise à jour 12/02

Nous réaliserons une carte capteurs qui regroupera tous les capteurs nécessaires ainsi qu'un Arduino et son module Xbee pour communiquer les données vers la carte principale (celle qui commande la VMC), dotée elle aussi d'un module Xbee.

Matériel acquis (liste évolutive au cours des séances)

-capteur de température et humidité pour l'intérieur de la maison (DHT11) 05/02

-capteur de température pour l'extérieur de la maison (LM35) 05/02

-boîte rouge SparkFun 10/02

-2 modules Xbee + un Arduino 12/02

Travail réalisé

10 Février / 15 Février

Partie commande :

Lors de cette première semaine de projet et concernant la partie commande, il a fallu définir comment nous allions procéder pour mettre en place la commande de la VMC. Nous avions déjà défini le microcontrôleur à utiliser (ATMEGA328P au sein d'un Arduino, Uno pour la phase de développement et Mini pour la phase finale d'implantation). Il ne nous restait donc plus qu'à définir quels capteurs nous devions utiliser et ensuite quel type de commande nous allions mettre en œuvre (méthode de régulation choisie incluant l'élaboration de scénarios possibles quant à la température et les paramètres de l'air dans les pièces humides).

Nous nous sommes d'abord penchés sur l'aspect récupération des données issues des capteurs sur l'Arduino Uno. Les capteurs que nous utilisons sont :

-le DHT11 : capteur de température/humidité disposant de sa propre librairie pour faciliter la récupération des données sur un Arduino.

Il dispose de 3 broches qui sont l'alimentation, la masse et les données que transmet le capteur sous forme de trames.

-le LM35 DZ : capteur de température qui lui a aussi 3 broches, les mêmes que celles du DHT11 sauf que la broche de données délivre une tension analogique (fonction de la température) et non une trame de bits.

En ce qui concerne les capteurs de CO2 et de qualité d'air, le premier est trop cher pour pouvoir en avoir un, il sera donc simulé à l'aide d'un potentiomètre et le second est en fait superficiel pour notre système et ne sera donc pas mis en place pour l'instant.

Nous avons donc réalisé sur "plaque lab" les montages électriques permettant de relier les capteurs à l'Arduino pour l'exploitation des données. Il suffisait de câbler l'alimentation, la masse et de relier les broches de données aux broches de l'Arduino (une broche analogique pour le LM35 DZ et une broche numérique pour le DHT11). Le DHT11 nécessite une résistance de pull-up en plus (voir schéma ci-dessous).

Les montages une fois faits, nous avons décidé d'utiliser l'environnement Arduino IDE ainsi que les librairies Arduino pour le développement. Comme dit, précédemment, le DHT11 dispose de sa propre librairie et nous n'avions donc plus qu'à utiliser les fonctions pour récupérer la température et l'humidité (il faut réveiller le capteur qui répond ensuite avec une trame dans laquelle sont inclus deux octets contenant ces données). Concernant le LM35 DZ, il suffit d'utiliser l'ADC pour convertir la tension analogique en un nombre binaire que l'on remet à l'échelle (en fonction de la sensibilité du capteur, des tensions d'alimentation de l'ADC et du nombre de bits de la conversion) pour récupérer notre température, à l'aide de la fonction analogRead.

Câblage du DHT11

Partie cartes :

Durant ces premières séances, on a essayé d’appréhender le projet et essayer de choisir la technologie à adopter. Pour faire communiquer les différentes parties du système on a décidé d’utiliser le protocole Zigbee*, qui est un protocole peu compliqué et plus facile à mettre en œuvre, sachant qu’il est tout à fait fonctionnel pour notre projet. Pour réaliser la partie émettrice ainsi que la partie réceptrice on a décidé d’implanter un microcontrôleur, le choix s’est fixé sur un Arduino Mini, vu sa petite taille et le fait qu’on est familier avec ce type de microcontrôleurs. Du côté émetteur l’Arduino sera connecté à plusieurs capteurs (Humidité, Température, Présence …) ainsi qu’à un module Xbee qui assurera la transmission des données vers la partie réceptrice, cette partie ne contiendra qu’un Arduino pour commander la VMC et un Xbee qui se chargera de récupérer les données envoyées par les capteurs.

Une fois l’architecture des cartes émettrice et réceptrice définie, on a commencé la réalisation de ces dernières sur le logiciel CadSoft Eagle, qui permet de créer des circuits imprimés. Une des difficultés rencontrées lors de cette étape était de trouver les composants utilisés (DHT11, LM35, Xbee, Arduino Uno …) sous ce logiciel. Mais après quelques recherches approfondies sur internet, on a fini par trouver quelques-uns de ses composants, les autres étant introuvables, on a dû les établir grâce aux données relatives aux dimensions fournies par le constructeur.

Les composants tous récupérés sous CadSoft Eagle, on a commencé le routage de la carte réceptrice, quant à la carte émettrice on l’a entamé sans pour autant la finir, faute de non disponibilité de certains capteurs ce qui rend la liste des capteurs de la carte émettrice ouverte et donc la carte modifiable à tout moment.

Carte réceptrice

Carte émettrice

• ZigBee est un protocole de haut niveau permettant la communication de petites radios, à consommation réduite, basée sur la norme IEEE 802.15.4 pour les réseaux à dimension personnelle (Wireless Personal Area Networks : WPAN).

17 Février / 22 Février + 3 Mars / 8 Mars

Partie commande :

Simulation du capteur de CO2 par un pont diviseur de tension composé d'une résistance et d'un potentiomètre aux bornes duquel on vient prélever la tension. A l'instar du montage constitué du LM35 DZ, ce montage délivre une tension analogique et doit, en conséquence, être branché sur une broche analogique de l'Arduino. La tension sera convertie en un nombre binaire sur 10 bits (de 0 à 1023) qu'il faut remettre à l'échelle avec un coefficient dépendant de la plage du taux de CO2 que l'on voudra simuler (probablement de 200 à 2000 ppm).

Simulation de la VMC commandée par PWM à l'aide d'une LED branchée par l'intermédiaire d'une résistance, sur une broche digitale de l'Arduino. Cette dernière génère un signal PWM. On s'est servi du montage précédent (qui n'avait donc plus rien à voir avec un simulateur de CO2) pour changer la valeur du rapport cyclique de la PWM, qui faisait donc varier l'intensité lumineuse de la LED (qui symbolise la vitesse de la VMC).

Nous avons commencé à mettre en place la commande de la VMC en fonction des paramètres recueillis, grâce à tous les montages simulés sur "plaque lab". Le type de commande choisi est la "logique floue" car elle ne nécessite pas de connaître le modèle mathématique du système, ce qui est utile car il nous est impossible de le déterminer. Le principe de la "logique floue" repose sur 3 étapes :

-la fuzzification : qui consiste à créer des fonctions d'appartenance pour chacune des entrées (froid ou chaud pour la température par exemple) et des sorties. Elles sont comprises entre 0 et 1 et dépendent de la grandeur de l'entrée. 2 fonctions d'appartenance consécutives, également, se chevauchent. La différence notable est que ces fonctions ne sont pas tout ou rien (on peut être "un peu froid" ou "moyennement froid", pas seulement "froid" ou "pas froid"). Nos entrées ici sont donc les températures intérieure et extérieure, l'humidité intérieure et le taux de CO2 intérieur.

-l'inférence : qui consiste à créer les règles de commande sous la forme if "entrée1 = ... and entrée2 = ... and ... then sortie = ..."

-la défuzzification : qui consiste à partir des règles d'inférence définies précédemment et des fonctions d'appartenance créées durant la fuzzification, de commander la sortie.

Nous avons fini la fuzzification, c'est-à-dire que nous avons défini pour toutes nos entrées/sorties les fonctions d'appartenance. Nous avons pu créer ces fonctions grâce à des informations tirées d'Internet quant aux seuils acceptables/préférables et dangereux/inadaptés des différents paramètres. Ci-dessous, sont décrits ces seuils et se trouvent les fonctions d'appartenance définies.

Informations sur la qualité de l'air :

taux de C02

-<400 ppm : excellente qualité d'air

-400-600 ppm : qualité moyenne

-600-1000 ppm : taux acceptable

->1000 ppm : mauvaise qualité d'air (danger)

taux d'humidité

-entre 40 et 60 % : bon taux

-<30 % : trop sec (alarme taux trop bas)

->70 % : trop humide (alarme taux trop haut)

température

-19 degrés

Partie cartes:

L'architecture complète des cartes émettrice et réceptrice a été définie. La liste définitive des capteurs retenus est :

- Un capteur de température (LM35)

- Un capteur d'humidité (DHT11)

- Un capteur de taux de CO2 (Simulé car trop cher)

On a réalisé plusieurs versions des cartes émettrice et réceptrice. Les changements qu'on a du y apporter à chaque fois se résument comme suit :

- Changement de la taille des pastilles en en mettant des plus larges.

- Réduction de la taille des drills (Trop grands dans certains cas).

- Rajout de capacités de découplage entre les pins d'alimentations des composants (Xbee et Arduin) et l'alimentation . Ceci pour évacuer les harmoniques de haute fréquence et augmenter l'immunité électromagnétique du circuit. Ainsi on limite l'influence des perturbations, d'autant plus que leur fréquence est élevée.

- Rajouter un transistor sur la carte émettrice pour augmenter la puissance qui va vers la VMC.

- Relier les pins non-utilisées de l'Arduino à des connecteurs, au cas où on aurait besoin de relier des composants non prévus d'avance.

- On a refait entièrement les 2 cartes, en utilisant le bottom comme plan de masse, ce qui réduit la taille des fils à router et donne un aspect plus esthétique à la carte.

- Rajouter un potentiomètre sur la carte émettrice, pour simuler le capteur de CO2.

Schematic de la carte émettrice

PCB de la carte émettrice

Schematic de la carte réceptrice

PCB de la carte réceptrice

10 Mars / 5 Avril

Partie commande :

Nous avons tout d'abord fini d'établir notre modèle flou concernant la qualité de l'air et son lien avec la vitesse de la VMC. La dernière fois, nous avions fini la première étape qui concernait à fuzzifier les entrées du systèmes (paramètres de qualité de l'air). Nous avons donc continué avec l'inférence et la défuzzification que nous allons exposer dans les paragraphes suivants.

Inférence :

Comme dit la dernière fois, l'inférence est la définition des règles de commande sous forme de if "condition then sortie". Détaillons un peu plus cette structure : en fait on a : if "entrée1 = MFentrée1 and entrée2 = MFentrée2 ..." then "sortie = MFsortie" où MFentrée1 est une fonction d'appartenance (Membership Function) de l'entrée 1 définie au préalable. Il en va de même pour MFentrée2 et MFsortie. Un exemple avec notre système donnerait : if "humidity = humid then sortie = fast".

Voici toutes les règles d'inférence que nous avons définie pour notre système :

-1 If (CO2_rate is bad) then (MCV_speed is fast)

-2 If (CO2_rate is excellent) and (humidity is humid) then (MCV_speed is fast)

-3 If (CO2_rate is excellent) and (humidity is good) and (temperature is hot) and (ext_temperature is not hot) then (MCV_speed is slow)

-4 If (CO2_rate is good) and (humidity is good) and (temperature is hot) and (ext_temperature is not hot) then (MCV_speed is tempered)

-5 If (CO2_rate is good) and (humidity is humid) then (MCV_speed is fast)

-6 If (CO2_rate is acceptable) and (humidity is good) and (temperature is not cold) then (MCV_speed is slow)

-7 If (CO2_rate is acceptable) and (humidity is good) and (temperature is hot) and (ext_temperature is not hot) then (MCV_speed is tempered)

-8 If (CO2_rate is acceptable) and (humidity is humid) then (MCV_speed is fast)

-9 If (CO2_rate is not bad) and (humidity is dry) then (MCV_speed is stop)

-10 If (CO2_rate is excellent) and (humidity is not humid) and (temperature is not hot) then (MCV_speed is stop)

-11 If (CO2_rate is good) and (humidity is not humid) and (temperature is not hot) then (MCV_speed is stop)

-12 If (CO2_rate is excellent) and (humidity is good) and (temperature is hot) and (ext_temperature is hot) then (MCV_speed is stop)

On a donc défini nos règles et à forciori le comportement voulu de notre système. Le problème maintenant est de définir un degré d'appartenance (similaire au concept de MF), à chaque règle que l'on vient de définir car ce ne sont pas des conditions binaires au sein desdites règles. Il faut faire appel aux opérateurs flous pour pallier ce problème, en vue d'une future implantation au sein d'un microcontrôleur. Ici, seuls deux opérateurs nous sont nécessaires quant aux types de règles que l'on a :

-le AND est l'opérateur mathématique min

-le NOT (X) est remplacé par 1 - X

Prenons un exemple concret sur la règle simple suivante : if "temperatureInt is hot and humidity is not humid then VMC = tempered"

où hot, humid et tempered sont les MF respectives de chaque entrée/sortie de la règle d'inférence. La fuzzification nous retourne donc une valeur entre 0 et 1 pour chaque entrée vis-à-vis de sa MF considérée. Admettons ici que l'on ait :

-temperatureInt is hot = 0.5

-humidity is humid = 0.25

On a donc 0.5 AND 1 - 0.75 = 0.5 AND 0.25 = min (0.5,0.25) = 0.25. Le degré d'appartenance de cette règle vaut donc 0.25. Cette méthode est donc appliquée à toutes les règles de notre système et va permettre de défuzzifier le système très simplement comme nous allons le voir dans le paragraphe suivant.

Défuzzification :

La dernière étape est donc la défuzzification. Celle-ci concerne tout simplement à pouvoir appliquer une valeur de consigne à notre système, qui aura été déterminée par le comportement décrit par les règles d'inférence et les MF des E/S, toutes définies et explicitées précédemment.

Il existe plusieurs méthodes de défuzzification qui ont été développées par des chercheurs qui ont planché sur la logique floue. Ici, nous utiliserons une méthode simple et robuste nommée centroid, signifiant en anglais centre de gravité. Cette méthode lie notre sortie, par une relation très simple, aux degrés d'appartenance des règles d'inférence et à l'abscisse du max de la MF de sortie utilisée dans la règle considérée. Ces derniers paramètres seront respectivement notés A et B pour alléger la formule :

- sortie =

Prenons encore une fois un exemple concret pour éclaircir cette formule. Admettons que l'on ait deux règles ayant comme degré d'appartenance 0.75 et 0.25. Ces deux scalaires correspondent aux valeurs A dans notre formule. Pour la première règle admettons que la MF de sortie soit fast et pour la seconde slow. Conformément à l'explication précédente et à la MF définie précédemment (voir photo ci-dessus), on a donc B valant 100 % pour la première règle et 20 % pour la deuxième. Si on applique la formule on aura donc la sortie qui vaudra :

sortie = (0.75*100 + 0.25*20) / (0.75 + 0.25) = 80 %

Nous voilà arrivés au terme de l'établissement de notre modèle flou pour la commande de notre système. Il faut maintenant l'implanter au sein d'un microcontrôleur (ici l'Arduino Uno), donc en langage C. C'est l'objet des paragraphes suivants qui va traiter de l'adaptation de tout ce que nous avons expliqué à propos de la commande floue, en langage C.

Ci-dessous se trouve un schéma résumant les 3 étapes, qui constituent un FLC (Fuzzy Logic Controller), que nous avons expliquées.

Implantation au sein du microcontrôleur :

C'est sans nul doute l'étape la plus intéressante du projet : transformer notre modèle théorique en quelque chose de compréhensible par le microcontrôleur pour commander le vrai système physique. Nous allons procéder de la même manière que précédemment pour expliquer le travail réalisé, c'est-à-dire que l'on va détailler l'implémentation de chacune des 3 parties du FLC (fuzzification, inférence et défuzzification).

Fuzzification

Le travail de récupération des différents paramètres à l'aide des capteurs avait déjà été réalisé donc nous avions déjà les données sous la main pour commencer la fuzzification de chaque entrée. Cette partie est la plus simpliste. En effet, il de retourner l'image des données capteurs pour chacune de leurs MF qui sont triangulaires ou trapézoïdales (donc des fonctions linéaires/constantes). Voici la fonction permettant de retourner l'image d'une donnée capteur pour une MF donnée :

float fuzzify_MF(float x, float a, float b, float c, float d) //x=crisp input, a,b,c,d the marks of the membership function { float dom; if(x>a && x<b) dom = (x-a)/(b-a); else if (x>c && x<d) dom=(d-x)/(d-c); else if (x>=b && x<=c) dom=1.0; else dom=0; return dom; }

NB b et c sont confondus dans le cas d'une MF triangulaire

La précédente fonction sert de base pour fuzzifier. Il a fallu généraliser cela à tous nos paramètres et stocker les résultats d'appartenance à chaque MF. Ces derniers sont stockés dans des tableaux de taille "nombre de MF pour le paramètre considéré". De plus, les arguments a,b,c et d de la fonction fuzzify_MF sont stockés dans des tableaux de taille "4*nombre de MF pour le paramètre considéré". Voici le bout de code qui a permis cela (tous les tableaux et les paramètres mesurés par les capteurs sont les paramètres de la fonction) :

void fuzzifyVariables(float tabMFCO2[], float resultMFCO2[],float tabMFHumidity[], float resultMFHumidity[],float tabMFTemp[], float resultMFTemp[],float tabMFTempExt[], float resultMFTempExt[],float tabMFMCV[], float resultMFMCV[], float CO2rate, float temperature, float humidity, float temperatureExt) {

int i;

//CO2 rate
Serial.print("C02 rate MF:");
for(i=0;i<nbMFCO2;i++) 
{
  resultMFCO2[i] = fuzzify_MF(CO2rate,tabMFCO2[(4*i)],tabMFCO2[(4*i)+1],tabMFCO2[(4*i)+2],tabMFCO2[(4*i)+3]);
  Serial.print(resultMFCO2[i]);
  Serial.println();
}  
Serial.println(); 

//humidity
Serial.print("Humidity MF:");
for(i=0;i<nbMFHumidity;i++) 
{
  resultMFHumidity[i] = fuzzify_MF(humidity,tabMFHumidity[(4*i)],tabMFHumidity[(4*i)+1],tabMFHumidity[(4*i)+2],tabMFHumidity[(4*i)+3]);
  Serial.print(resultMFHumidity[i]);
  Serial.println();
}  
Serial.println(); 

//temperature
Serial.print("Temperature MF:");
for(i=0;i<nbMFTemp;i++) 
{
  resultMFTemp[i] = fuzzify_MF(temperature,tabMFTemp[(4*i)],tabMFTemp[(4*i)+1],tabMFTemp[(4*i)+2],tabMFTemp[(4*i)+3]);
  Serial.print(resultMFTemp[i]);
  Serial.println();
}  
Serial.println(); 

//exterior temperature
Serial.print("Exterior Temperature MF:");
for(i=0;i<nbMFTempExt;i++) 
{
  resultMFTempExt[i] = fuzzify_MF(temperatureExt,tabMFTempExt[(4*i)],tabMFTempExt[(4*i)+1],tabMFTempExt[(4*i)+2],tabMFTempExt[(4*i)+3]);
  Serial.print(resultMFTempExt[i]);
  Serial.println();
}  
Serial.println();

//MCV
Serial.print("MCV MF:");
for(i=0;i<nbMFMCV;i++) 
{
  resultMFMCV[i] = fuzzify_MF((CO2rate*100)/513,tabMFMCV[(4*i)],tabMFMCV[(4*i)+1],tabMFMCV[(4*i)+2],tabMFMCV[(4*i)+3]);
  Serial.print(resultMFMCV[i]);
  Serial.println();
}  
Serial.println();

}

Inférence