Estoy compartiendo contigo mi proyecto algo extraño de medir la velocidad y dirección del viento sin partes móviles. FYI: El inglés no es mi idioma, así que por favor, disculpen cualquier error que pueda ocurrir.

Contexto: Tengo dos estaciones meteorológicas personales caseras, ambas utilizando anemómetros de Davis Instruments, pero una de ellas comenzó a tener problemas. Cuando el sol es fuerte, no hay velocidad de viento. Después de un pequeño intercambio entre las dos, se confirma que el problema proviene del anemómetro. Los anemómetros de Davis son muy buenos, soportan vientos muy fuertes, pero no tengo suerte con

Así que quería hacer algo diferente. El objetivo era un anemómetro sin partes móviles. Un modelo ultrasónico parecía la elección correcta, pero en general, la velocidad máxima del viento de estos rara vez supera los 150 km/h y no estaba seguro de la resistencia al clima húmedo, caluroso y corrosivo del Caribe.

Además, yo estaba más a favor de una solución de bricolaje, incluso si eso significaba hacer un anemómetro de taza completamente impreso en 3D, pero ¿por qué hacerlo simple cuando puedes hacerlo complicado?

Me pregunté si era posible medir la velocidad del viento con sensores de carga. Después de investigar un poco en internet, existen, pero claramente no es la mejor solución.

Y en el mundo del bricolaje, me di cuenta unos meses más tarde, de que había sido superado por el YouTuber "Soluciones inteligentes para el hogar" () y su proyecto similar utilizando sensores de tensión. Su video es genial y su idea es original, pero para mí, claramente no es este tipo de construcción el que me conviene debido a varias limitaciones y falta de robustez.

En mi idea, estaba pensando más en usar una célula de carga (https://www.amazon.com/dp/B09VYTQK9G?ref=ppx_yo2ov_dt_b_fed_asin_title&th=1), es en sí mismo más preciso y más resistente que usar células de tensión en la impresión 3D.

Así que planeé uno para la medición Norte-Sur y otro para Este-Oeste con un ESP32 para gestionar todo.

La estación meteorológica original no iba a ser modificada físicamente para esto, pero recuperaría, a través de un CSV, la información sobre la velocidad del viento, las ráfagas y la dirección. Y, por otro lado, el anemómetro recuperaría a través de un CSV la información sobre la temperatura, la humedad y la presión de esta estación.

No soy un profesional de la programación, pero logré codificar mi estación en su momento, pero en este caso, Chat GPT me ayudó mucho a entender las ecuaciones y a codificar este anemómetro.

Breve explicación del código:

La función updateWindDirectionAndForce recupera el peso medido en el sensor de carga y lo convierte en velocidad y dirección del viento.

Las funciones getMedian y getMedianGust extraen de los valores recuperados el valor medio de la velocidad del viento durante un minuto, y las ráfagas máximas durante 2,5 segundos.

La mediana permite descartar valores atípicos que los sensores de carga pueden capturar, especialmente si algo golpea o toca los sensores o el soporte. La mediana para las ráfagas se ajusta para permitir que pasen valores más altos, mientras que ignora la parte superior de un octavo de los valores atípicos de los datos.

La función tareSensor permite la calibración de la tara en funcionamiento, al tiempo que intenta no tener en cuenta las tarras que se desvían demasiado en caso de que el viento sople durante la medición.

En mi caso, una tara fija no es posible porque el mástil está fijado en una estructura de madera, y el calor del día deforma la madera, inclinando el mástil lo suficiente como para añadir una compensación a la medición.
Una tarea cada 15 minutos evita este fenómeno (entiendo por qué esta técnica de medición del viento nunca se usa, demasiadas variables ambientales a tener en cuenta, pero me gustan los desafíos).

El resto simplemente gestiona la página web y crea un CSV, o lee el CSV desde la estación.

Verás algunas capturas de los gráficos de velocidad del viento, ráfagas y dirección capturados. Los gráficos azules corresponden a mi segunda estación con un anemómetro de Davis, y los rojos corresponden a la estación conectada al anemómetro de carga celular.

Estamos muy cerca entre los dos, solo que a veces la dirección parece divergir, pero en general es correcta.

Puedes visualizar datos en vivo del sitio web de mi estación meteorológica:https://meteo-sbh.com/index.php?selectgraph=2025-04-17&page=station_comp_perso