ESPEasy项目中DS18B20温度传感器寄生供电模式问题分析与解决方案
2025-06-24 07:47:08作者:殷蕙予
问题背景
在ESPEasy智能家居项目中,用户反馈使用DS18B20温度传感器时,在寄生供电模式下出现了温度读数异常的问题。具体表现为传感器持续显示约85-90℃的高温值,而实际环境温度仅为24℃左右。这个问题在固件升级后出现,引起了开发团队的重视。
技术分析
DS18B20寄生供电原理
DS18B20温度传感器支持两种供电模式:
- 标准供电模式:需要连接VCC、GND和数据线三根线
- 寄生供电模式:仅需连接GND和数据线两根线,通过数据线提供电源
在寄生供电模式下,传感器通过数据线在通信间隙期间获取工作电源。这种模式虽然简化了布线,但对电路设计有严格要求:
- 需要足够强的上拉电阻(通常4.7kΩ)
- 通信时序必须严格控制
- 只能支持有限数量的传感器
问题根源
通过分析发现,问题主要源于以下几个方面:
- 供电能力不足:寄生模式下,传感器工作电流可达1.5mA,普通上拉电阻难以提供足够电流
- 固件时序问题:新固件修改了1-Wire通信时序,影响了寄生供电的稳定性
- 硬件设计限制:ESP8266内部上拉电阻阻值过高(50-100kΩ),无法满足寄生供电需求
解决方案
临时解决方案
对于急需解决问题的用户,推荐以下方法:
- 改用标准三线制连接:连接VCC、GND和数据线,这是最稳定的解决方案
- 添加外部4.7kΩ上拉电阻:在数据线和3.3V之间连接合适的上拉电阻
- 降低传感器分辨率:将分辨率从12位降至9位,减少转换时间
固件优化方案
开发团队针对此问题进行了多次固件优化:
- 改进通信时序:调整复位时间和位读取时序,确保符合DS18B20规格要求
- 增强上拉控制:在读取间隙主动将GPIO设置为高电平输出,提供更强的上拉能力
- 动态调整等待时间:根据总线RC时间自动调整高电平保持时间
最佳实践建议
基于项目经验,我们建议:
- 优先使用标准供电模式:三线制连接稳定性最高
- 严格控制寄生模式使用条件:
- 仅连接单个传感器
- 确保使用4.7kΩ外部上拉电阻
- 保持接线尽可能短
- 固件选择:使用专门优化过寄生供电模式的固件版本
技术总结
DS18B20在寄生供电模式下的异常高温读数(85℃/90℃)实际上是传感器未能正常工作的表现。通过硬件改进和固件优化,可以在特定条件下实现寄生供电模式的稳定工作。但对于大多数应用场景,仍推荐使用标准三线制连接方式,以获得最佳稳定性和可靠性。
开发团队将继续优化1-Wire驱动代码,未来可能会提供更完善的寄生供电支持,包括多传感器管理和更强的电源控制功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660