mq135传感器如何计算ppm的

MQ135传感器可以检测到空气中的氨气、一氧化碳、硫化氢、二氧化碳等有害气体。如果要计算某种气体的浓度，需要先根据传感器的输出电压值来推算出气体的电阻值，然后再根据气体的电阻值来计算气体的浓度。

具体来说，MQ135传感器输出的电压值可以通过模数转换器（ADC）转换成数字信号。然后，可以使用下面的公式来计算出气体的电阻值：

Rs = (Vc - Vout) / Vout * Rl

其中，Rs为气体的电阻值，Vc为电路供电电压，Vout为传感器的输出电压，Rl为负载电阻。

接着，可以使用下面的公式来计算气体的浓度：

C = a * (Rs / Ro) ^ b

其中，C为气体的浓度，a和b是根据传感器型号和气体种类确定的常数，Ro为空气中该气体的电阻值。

需要注意的是，MQ135传感器的输出电压值与气体的浓度并不是线性关系，因此在实际使用中需要进行校准和误差修正。

相关问题

mq135传感器arduino 代码

MQ135传感器是一种气体传感器，可以用来检测空气中的氨气，一氧化碳，甲醛，苯和一些其他有害气体。

下面是一个简单的MQ135传感器与Arduino连接和使用的示例代码：

int MQ135_AOUT = A0;  //将传感器的模拟输出引脚连接到Arduino的A0引脚

void setup() {
  Serial.begin(9600);  //初始化串口通信
  
}

void loop() {
  float sensor_volt;
  float RS_gas; //传感器阻值
  float ratio;
  float CO2;
  
  sensor_volt = analogRead(MQ135_AOUT)/1024.0*5.0; //读取模拟输入值并将其转换为电压
  RS_gas = (5.0-sensor_volt)/sensor_volt; //计算传感器的阻值
  
  //使用一些实验测定的数据，采用线性拟合得到常数
  ratio = RS_gas/1.8;  //将传感器的阻值与标准值进行比较，得到一个比率
  CO2 = 425.62 * pow(ratio, -2.368);  //根据比率计算CO2的浓度
  
  Serial.print("CO2 Concentration: ");
  Serial.print(CO2);
  Serial.println(" ppm");  //输出CO2浓度的数据到串口
  
  delay(1000);  //每隔1秒获取一次数据
}

以上是一个简单的MQ135传感器与Arduino连接和使用的示例代码。通过这个代码，可以读取传感器的输出值，并将其转换成CO2的浓度数据，然后通过串口输出到电脑进行监测。当然，实际的代码可能还会根据具体的应用场景进行更多的优化和改进。

mq135传感器浓度算法

### MQ135传感器浓度计算算法

对于MQ135气体传感器而言，其工作原理基于电阻变化来检测空气中特定气体的浓度。当环境中存在目标气体时，传感器内部材料吸附这些分子并改变自身的电导率，从而引起阻值的变化。

#### 电压与浓度的关系

通过测量分压网络中的输出电压\( V_{out} \)，可间接得知当前环境下的气体浓度。具体来说，在给定的工作条件下（如电源电压 \( V_C = 5V \), 负载电阻 \( R_L = 1kΩ \) 和参考电压 \( V_{RL}=1.02V \)[^2]），能够推算出此时对应的传感元件电阻 \( RS ≈ 4kΩ \) 。进一步地，利用预先校准得到的标准曲线或数学模型，即可实现从电信号到实际物理量之间的映射转换[^1]。

#### 计算公式

假设已经获取到了标准条件下的初始电阻比 \( \frac{RS}{R0} \)，那么可以根据下述经验公式估算未知样品中的污染物含量：

\[ PPM = a * (\frac{RS}{R0})^{b} \]

其中参数a和b取决于具体的被测物质种类以及实验设定情况；而\(\frac{RS}{R0}\)则是指待测环境下相对于纯净空气状态的比例因子。为了提高精度，通常建议针对每种可能遇到的目标物单独建立相应的回归方程。

#### Python代码示例
下面给出一段简单的Python程序用于模拟上述过程:

def calculate_ppm(rs_r0_ratio, calibration_factor_a, calibration_factor_b):
    """
    Calculate the concentration (in ppm) based on the ratio of sensor resistance to initial resistance.
    
    Args:
        rs_r0_ratio (float): Ratio between current and reference resistances.
        calibration_factor_a (float): Calibration factor A specific to target gas type.
        calibration_factor_b (float): Calibration factor B specific to target gas type.

    Returns:
        float: Estimated pollutant concentration in parts per million (ppm).
    """
    return calibration_factor_a * pow(rs_r0_ratio, calibration_factor_b)

# Example usage with hypothetical values for demonstration purposes only
rs_over_r0_example_value = 4 / 1  # Assuming Rs is approximately four times larger than Ro under certain conditions
calibration_factors_for_ammonia = {"A": 116.6020682, "B":-2.76904289}
estimated_concentration_in_ppm = calculate_ppm(
    rs_over_r0_example_value,
    calibration_factors_for_ammonia["A"],
    calibration_factors_for_ammonia["B"]
)
print(f"The estimated ammonia concentration is {round(estimated_concentration_in_ppm)} ppm.")