Ich teile mit euch mein etwas seltsames Projekt zur Messung der Windgeschwindigkeit und -richtung ohne bewegliche Teile. Zur Info: Englisch ist nicht meine Muttersprache, also entschuldigt bitte eventuelle Fehler.

Kontext: Ich habe zwei selbstgemachte persönliche Wetterstationen, die beide Anemometer von Davis Instruments verwenden, aber eine von ihnen begann Probleme zu haben. Wenn die Sonne stark ist, gibt es keine Windgeschwindigkeit. Nach einem kurzen Austausch zwischen den beiden wird bestätigt, dass das Problem vom Anemometer kommt. Davis-Anemometer sind sehr gut und halten sehr starken Winden stand, aber ich habe kein Glück mit ihnen. Für eine meiner Stationen habe ich sie über

Also wollte ich etwas anderes machen. Das Ziel war ein Anemometer ohne bewegliche Teile. Ein Ultraschallmodell schien die richtige Wahl zu sein, aber im Allgemeinen überschreitet die maximale Windgeschwindigkeit bei diesen selten 150 km/h, und ich war mir nicht sicher, ob es dem feuchten, heißen und korrosiven Klima der Karibik standhalten würde.

Außerdem war ich eher für eine DIY-Lösung, auch wenn es bedeutete, ein vollständig 3D-gedrucktes Becheranemometer herzustellen, aber warum es einfach machen, wenn man es kompliziert machen kann?

Ich fragte mich, ob es möglich ist, die Windgeschwindigkeit mit Lastsensoren zu messen. Nach einigen Recherchen im Internet gibt es solche, aber es ist eindeutig nicht die beste Lösung.

Und in der DIY-Welt erkannte ich ein paar Monate später, dass ich vom YouTuber "Smart Solutions for Home" überholt worden war (https://www.youtube.com/watch?v=VRTdikyyJBE) und sein ähnliches Projekt mit Dehnungssensoren. Sein Video ist großartig und seine Idee ist originell, aber für mich ist es eindeutig nicht diese Art von Konstruktion, die zu mir passt, aufgrund mehrerer Einschränkungen und Stabilität.

In meiner Idee dachte ich eher daran, eine Wägezelle zu verwenden (https://www.amazon.com/dp/B09VYTQK9G?ref=ppx_yo2ov_dt_b_fed_asin_title&th=1), es ist an sich präziser und widerstandsfähiger als die Verwendung von Spannzangen beim 3D-Drucken.

Also habe ich eines für die Nord-Süd-Messung und ein weiteres für Ost-West geplant, mit einem ESP32, um alles zu verwalten.

Die ursprüngliche Wetterstation sollte dafür nicht physisch modifiziert werden, aber sie würde über eine CSV die Informationen über Windgeschwindigkeit, Böen und Richtung abrufen. Und umgekehrt würde das Anemometer über CSV die Informationen über Temperatur, Feuchtigkeit und Druck von dieser Station abrufen.

Ich bin kein Programmierprofi, aber ich schaffte es damals, meine Station zu programmieren. In diesem Fall half mir Chat GPT jedoch sehr dabei, die Gleichungen zu verstehen und diesen Anemometer zu programmieren.

Kurze Erklärung des Codes:

Die Funktion updateWindDirectionAndForce ruft das auf dem Lastsensor gemessene Gewicht ab und wandelt es in Windgeschwindigkeit und -richtung um.

Die Funktionen getMedian und getMedianGust extrahieren aus den abgerufenen Werten den Medianwert der Windgeschwindigkeit über eine Minute und die maximalen Böen über 2,5 Sekunden.

Der Median ermöglicht es, Ausreißer zu eliminieren, die von Sensoren erfasst werden können, insbesondere wenn etwas die Sensoren oder die Unterstützung trifft/berührt. Der Median für Böen wird angepasst, um höhere Werte durchzulassen, während der oberen 1/8 der Datenausreißer ignoriert werden.

Die tareSensor-Funktion ermöglicht die Kalibrierung der Tara während des Betriebs, wobei versucht wird, Taras, die zu stark abweichen, nicht zu berücksichtigen, falls der Wind während der Messung weht.

In meinem Fall ist eine feste Tarierung nicht möglich, da der Mast auf einer Holzstruktur befestigt ist. Die Hitze des Tages verformt das Holz und neigt den Mast so weit, dass ein Offset zur Messung hinzugefügt wird.
Eine Tara alle 15 Minuten vermeidet dieses Phänomen (ich verstehe, warum diese Windmessungstechnik nie verwendet wird, zu viele Umweltvariablen, die berücksichtigt werden müssen, aber ich mag Herausforderungen).

Der Rest verwaltet einfach die Webseite und erstellt eine CSV, oder liest die CSV von der Station.

Sie werden einige Aufnahmen der Graphen der Windgeschwindigkeit, Böen und Richtung sehen. Die blauen Graphen entsprechen meiner zweiten Station mit einem Davis-Anemometer, die roten entsprechen der Station, die mit dem Load Cell-Anemometer verbunden ist.

Wir stehen uns sehr nahe, nur die Richtung scheint manchmal auseinander zu gehen, aber insgesamt ist es richtig.

Du kannst Live-Daten von meiner Wetterstation-Website visualisieren:https://meteo-sbh.com/index.php?selectgraph=2025-04-17&page=station_comp_perso