CO2-Sensor MH-Z19B

Durch die Corona-Pandemie (COVID-19) sind zur Messung der Luftqualität in Räumen, die von mehreren Personen gleichzeitig benutzt werden, vermehrt CO₂-Sensoren im Einsatz (z.B. in Klassenräumen in Schulen). Der CO₂-Wert gibt einen Hinweis darauf, wie „verbraucht” die Luft ist – indirekt wird daraus auf das mögliche Ansteckungsrisiko durch in der Raumluft schwebende Aerosole mit COVID19-Erregern geschlossen. Die Sensoren sind oft in Form von CO₂-Ampeln im Einsatz und signalisieren, wann es erforderlich ist, den Raum zu lüften. Der MH-Z19B ist ein Sensor, mit dem man so eine CO₂-Ampel selbst bauen kann.

CO₂-Messung nach dem NDIR-Prinzip

Der MH-Z19B misst den Kohlendioxid-Gehalt (CO₂, auch Kohlenstoffdioxid genannt) der Umgebungsluft nach dem NDIR-Prinzip. In einem NDIR-Sensor (nichtdispersiver Infrarot-Sensor) wird ein Infrarotstrahl durch ein Gasgemisch geschickt. Jedes Gas des Gemisches absorbiert Infrarotlicht einer bestimmten Wellenlänge. Ein Sensor misst, welcher Anteil des IR-Lichts der für das jeweilige Gas spezifischen Wellenlänge vom Gasgemisch absorbiert wurde – bei CO₂ sind es 4,3 µm. Aus der Differenz wird der Anteil des Gases im Gemisch berechnet – in der Einheit »ppm« (parts per million, Anzahl Teile auf eine Million). Eine etwas ausführlichere Beschreibung des NDIR-Prinzips liefert die deutsche Wikipedia; deutlich umfangreicher ist der englischsprachige Artikel.

CO₂-Wert als Maßstab für die Luftqualität

Unsere Atemluft ist ein Gemisch verschiedener Gase, im wesentlichen sind das folgende:

• Stickstoff – 78,08 Vol.-%
• Sauerstoff – 20,95 Vol.-%
• Argon – 0,93 Vol.-%
• Kohlendioxid – 0,04 Vol.-%

Diese Zahlen beziehen sich auf trockene – also wasserdampffreie – Luft; unsere Atemluft kann zwischen 0 und 4 Vol.-% Wasserdampf enthalten, dazu (Fein-)Staub und Spurengase in noch geringerer Konzentration als CO₂. ^[1]Quelle: Wikipedia: Luft; s. auch Wikipedia: Luftfeuchtigkeit Ein CO₂-Gehalt von 0,04 Volumenprozent entspricht einem Anteil von 400 ppm bzw. 400 Millionstel Teilen (oder auch 0,4 Promille). Dieser Wert ist von verschiedenen Faktoren abhängig, hat sich aber als Orientierungsgröße durchgesetzt. ^[2]Zitat aus einer Bekanntmachung des Umweltbundesamtes (UBA) von 2008:»Für den Außenluftbeitrag […] werden derzeit für ländliche Gebiete übliche Werte von 350 ppm, für kleine … Continue reading

Will man eine CO₂-Ampel realisieren, um einen Hinweis zur Luftqualität in einem Innenraum zu bekommen, kann man sich an den Empfehlungen des Umweltbundesamtes (UBA) orientieren: ^[3]Angesichts der Corona-Pandemie (auch: SARS-CoV-2, COVID19) hat das Umweltbundesamt Empfehlungen zur Einhaltung einer guten Luftqualität herausgegeben; u.a. heißt es dort: »In Räumen mit hoher … Continue reading

• grün (< 1000 ppm CO₂) – die Luftqualität ist gut
• gelb (1000-2000 ppm CO₂) – mittlere Luftqualität → Lüften ist empfehlenswert
• rot (> 2000 ppm CO₂) – die Luftqualität ist inakzeptabel → Lüften ist notwendig

Preis und Bezugsmöglichkeiten des MH-Z19B

Der MH-Z19B ist relativ teuer (jedenfalls im Vergleich mit vielen anderen Sensoren, die oft mit Mikrocontrollern verwendet werden wie Bewegungsmeldern, Temperatursensoren oder auch kleinen Displays): Im deutschen Versandhandel kostet er etwa 25-30 €, teilweise etwas günstiger gibt es ihn auf den bekannten Online-Marktplätzen wie eBay, am günstigsten ist die Direktbestellung in China mit Preisen meist deutlich unterhalb von 20 €. ^[4]Bezugsquellen z.B. Reichelt Elektronik, Direktbestellung in China z.B. über aliexpress.com (im November 2020 war der Sensor dort ab 14 € zu bekommen, im Januar 2021 kaum unter 16 €); … Continue reading

Man kann den MH-Z19B in zwei Versionen kaufen: mit verlöteten Pins oder mit Stecker (und Anschlusskabel). Bei einigen Anbietern gibt es den Sensor außerdem mit verschiedenen voreingestellten Messbereichen: 0-2000, 0-5000 oder 0-10.000 ppm. Laut Dokumentation kann man den Messbereich auch selbst über die serielle Schnittstelle einstellen bzw. ändern – was aber nicht ganz trivial sein soll.^[5]siehe die Hinweise zur Bibliothek MH-Z19 auf github.com/WifWaf/MH-Z19
Die Dokumentation in Version 1.0 erwähnt die Messbereiche 0-2000 und 0-5000 ppm, Version 1.5 und 1.6 zusätzlich 0-10.000 ppm (Angabe »optional« im Datenblatt)^[6]Dokumentation Version 1.6 Seite 5; Tabelle im Abschnitt »Main parameters«:
»Detection Range   0~2000/5000/10000ppm(optional)« – mglw. handelt es sich um verschiedene Hard- oder Firmware-Versionen des Sensors – die gibt es in den Versionen 4.30 und 4.43.^[7]Artikel bei Revspace, Abschnitt 6.1, Beschreibung des Kommandocodes 0xA0: »Firmware version string? “0430” and “0443” observed«.Ob die verschiedenen … Continue reading Für den Aufbau einer CO₂-Ampel ist ein Messbereich von 10.000 ppm unnötig. Bei 2000 ppm ist eh der „rote” Bereich erreicht, und wenn man noch weiter messen will, reicht der Messbereich bis 5000 ppm aus – diesen Wert wird man in normal genutzten Innenräumen kaum erreichen können oder wollen.^[8]Siehe die bereits oben verlinkte »Bekanntmachung des Umweltbundesamtes: Gesundheitliche Bewertung von Kohlendioxid in der Innenraumluft« von 2008 (PDF); sie nennt Zahlen aus … Continue reading

Außerdem findet man im Online-Handel den Vorgänger MH-Z19 und inzwischen auch den Nachfolger MH-Z19C.

Ich habe einen MH-Z19B mit Pins, einem Messbereich von 0-5000 ppm und der Firmware-Version 4.43 vorliegen, darauf bezieht sich die folgende Beschreibung.

Fake-Sensoren – mögliche Fälschungen im Handel

Auf der Seite revspace.nl gibt es einen Hinweis auf Fake-Sensoren, die bei Anbietern in Fernost zu finden sind. Sie unterscheiden sich von den Original-Sensoren hauptsächlich durch die schwarze Farbe der Platine (Original: grün), die fehlende kreisförmige Ausbuchtung des Gehäuses auf der Oberseite und die fehlenden erhabenen Ränder um die rechteckigen weiß abgedeckten „Fenster” im Gehäuse. Die Bilder auf Revspace zeigen weitere Details wie eine fehlende Beschriftung; außerdem ist ein Youtube-Video verlinkt, in dem Messwerte von Fake- und Original-Sensoren verglichen werden.
Die Messwerte dieser Sensoren sind instabil und haben die Tendenz, im Lauf der Zeit nach oben oder unten „wegzudriften” (siehe das Video). Nach den Angaben auf Revspace scheint auch die Autokalibrierung Probleme zu bereiten.

Die Fake-Sensoren wurden laut Angabe im Video auf der Plattform banggood.com gekauft. Sowohl bei banggood.com als auch bei aliexpress.com habe ich bei einer Suche^[9]banggood.com: eines von vier Suchergebnissen; aliexpress.com: mehrere von 291 Suchergebnissen nach dem MH-Z19B am 11.01.2021 Anbieter solcher – vorsichtig formuliert – optisch abweichender MH-Z19B-Modelle mit schwarzer Platine und glattem Gehäuse gefunden. Da diese Varianten (Fälschungen? Kopien? Nachbauten?) auch nicht besonders günstig sind, lohnt vor dem Kauf ein genauer Blick.
Auch ein Blog-Beitrag auf steinlaus.de weist in den Kommentaren auf einen fehlerhaften bzw. gefälschten Sensor dieser Machart hin – im eingebetteten Video ist der Sensor zu sehen.

Von dieser Variante würde ich die Finger lassen.

Technische Daten und Anschlüsse (Pins)

Der Sensor ist relativ groß – das Gehäuse misst etwa 20 * 26 mm und ist 8 mm hoch, die Pin-Reihen haben einen Abstand von von ca. 30 mm. Damit ist er zu groß für die Installation auf einer einzelnen Steckplatine (Breadboard). Man kann sich aber behelfen, indem man nur eine Pin-Reihe einsteckt und die anderen Pins in der Luft hängen lässt, den Sensor komplett frei verkabelt (dazu werden Dupont-Kabel mit Female-Steckern benötigt) oder zwei Breadboards zusammensteckt ^[10]Hierzu muss man eine der beiden Versorgungsleisten des Breadboards durch Abknicken nach unten entfernen; vorher empfiehlt es sich, mit einem scharfen Messen oder Cutter den Klebestreifen auf der … Continue reading – dann kann man auch problemlos einen ESP32 als Mikrocontroller nutzen und auf dessen sämtliche Pins zugreifen (s. Foto und unten die aufgebaute Schaltung). Außerdem hat man so genug Platz, die Schaltung um weitere Sensoren (z.B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck), eine kleine Anzeige oder einen Speicherkartenleser zum Sichern der Messwerte auf einer SD-Karte zu erweitern.

Der MH-Z19B hat folgende technische Daten (weitere im Datenblatt):

• Versorgungsspannung 4,5 – 5,5 V DC
• durchschnittl. Stromaufnahme < 20 mA (bei 5 V Versorgungsspannung), maximal 150 mA
• Interface: 3,3 V (kompatibel mit 5 V)
• Ausgabe: serieller Port (UART, TTL Level 3,3 V), PWM oder analoger Output (DAC)
• Aufwärmzeit: 3 min
• Arbeitsumgebung: -10 – +50 °C; rel. Luftfeuchtigkeit 0-90 %^[11]Version 1.6 der Dokumentation nennt 95 % rel. Luftfeuchtigkeit (nicht kondensierend) als Obergrenze, die älteren Versionen und die Produkthomepage 90 %.
• Messgenauigkeit: ± (50 ppm + 5 % des Messwerts)
• Lebensdauer: > 5 Jahre

Im Sensor arbeitet ein eigener Mikrocontroller des Typs STM32^[12]STM32F051K86 lt. Revspace, dessen Firmware eine gewisse Intelligenz bei der Steuerung der Auto-Kalibrierung ermöglicht. Außerdem kann man mit Steuerkommandos über die serielle Schnittstelle das Verhalten des Sensors beeinflussen.

Intern führt der MH-Z19B alle 5 Sekunden eine Messung durch – man erkennt das am kurzen orangen Aufblinken der eingebauten Infrarot-Lampe in den Fenstern des Sensors.

Der Sensor besitzt zwei Pinreihen: eine mit fünf Pins zur Programmierung über die serielle Schnittstelle, die andere mit 4 Pins zum Auslesen der Daten per Pulsweitenmodulation (PWM) – wobei nur vier bzw. drei Pins genutzt werden.

• HD – nur für Null-Kalibrierung per Hardware benötigt
• Tx – UART (TXD) TTL Level data output
• Rx – UART (RXD) TTL Level data input
• Vo – analoger Output (Standard: 0,4 – 2 V, alternativ 0 – 2,5 V)
• PWM – Pulsweitenmodulation
• GND – Masse
• Vin – Versorgungsspannung

Ich beschränke mich im ersten Teil auf die Messung per Pulsweitenmodulation – es wird also nur die Pinreihe rechts auf dem Foto genutzt (PWM, GND und Vin). Um den Sensor „richtig” einsetzen zu können, wird man aber nicht um die Nutzung der seriellen Schnittstelle herumkommen, da man nur so mit Steuerbefehlen die Konfiguration des Sensors beeinflussen kann.

Kalibrierung

Der Sensor muss zu Beginn des Einsatzes und danach mindestens alle sechs Monate^[13]Dokumentation Version 1.6; Seite 9 im Abschnitt »Notes«:
»9.4 The module should be calibrated termly, the suggested period is not longer than 6 months.« kalibriert werden. Die Kalibrierung erfolgt auf den Basiswert (zero-point) 400 ppm, also den CO₂-Wert der Außenluft.
Damit der Sensor kalibriert werden kann, muss er mindestens 20 Minuten bei 400 ppm CO₂ betrieben werden, egal welche Methode man zur Kalibrierung verwendet. Wenn man keine Laborumgebung nutzen kann, genügt es, ihn entsprechend lange in der Außenluft laufen zu lassen (Garten, Balkon oder aus dem Fenster hängen).
Kalibiert man den Sensor nicht bei 400 ppm, sondern bspw. bei 420 ppm, ergeben spätere Messungen zu niedrige Messwerte. Diese sind aber nicht unbedingt als offensichtlich falsch erkennbar; unrealistisch niedrig – weil unter 400 ppm – sind aber anschließende Messungen an der frischen Luft.
Wie oben bereits in einer Fußnote erwähnt: Der Wert von 400 ppm ist eine Orientierungsgröße und schwankt je nach Umgebung (Stadt, Land), Tages- oder Jahreszeit etwas. Eine exakte Kalibrierung ist in der Außenluft also kaum möglich.

Auto-Kalibrierung (Auto Baseline Correction)

Das ist lt. Hersteller der Standardmodus bei Auslieferung des Sensors:

Self-calibration:
After the module works for some time, it can judge the zero point intelligently and do the zero calibration automatically. The calibration cycle is every 24 hours since the module is power on. The zero point is 400ppm. This method is suitable for office and home environment, not suitable for agriculture greenhouse, farm, refrigerator, etc.. If the module is used in latter environment, please turn off this function.^[14]Dokumentation Version 1.6 Seite 8

und

0x79- On/Off Self-calibration for Zero Point
[…]
Default status is “this function is on”.^[15]Dokumentation Version 1.5 Seite 7; Beschreibung des Kommandos 0x79 zum Ein- oder Ausschalten der Auto-Kalibrierung

Das bedeutet, nach einiger Zeit in Betrieb wird der niedrigste gemessene Wert als Basiswert angenommen – man soll den Sensor auch hier anfangs wie angegeben mind. 20 Minuten in frischer Luft betreiben. Alle 24 Stunden kalibriert sich der Sensor neu, und zwar wird dann der niedrigste in dieser Zeit gemessene Wert als neuer Basiswert verwendet. Hat der Sensor nicht in frischer Luft arbeiten können, sondern z.B. im Innenraum in dieser Zeit als niedrigsten Wert 600 ppm gemessen (weil nicht oder nur kurz gelüftet werden konnte), kalibriert er sich auf diesen falschen Wert als Basiswert, d.h. die folgenden Messungen bis zur nächsten Kalibrierung ergeben zu niedrige Werte. Außerdem wertet der Mikrocontroller im Sensor aber wohl auch Messungen innerhalb von drei Wochen aus, um die Auto-Kalibrierung „intelligent” durchführen zu können – vermutlich soll das dazu führen, dass auch ein längerer Betrieb in verbrauchter Luft nicht zu falschen Messwerten führt.

Man findet Webseiten, deren Autor*innen den Sensor mit Autokalibrierung einsetzen und nicht von Fehlern berichten (jedenfalls schreiben sie nicht, dass sie den Sensor selbst kalibrieren). Auch die Dokumentation (s. Zitat oben) nennt dieses Vorgehen »geeignet (suitable)« für Wohn- und Büro-Umgebungen.

Der Autor der Bibliothek ErriezMHZ19B für den MH-Z19B schreibt:

Automatic calibration is recommended when the sensor cannot be moved outdoor with fresh air. This calibration method requires a regularly ventilated room at 400ppm, at least once in 1..3 weeks. Additionally, it requires continues power-up without interruptions, otherwise the calibration data will not be updated correctly.

Die Auto-Kalibrierung soll also in Innenräumen funktionieren, wenn der Sensor ohne Unterbrechung läuft und man sicherstellen kann, dass regelmäßig (mindestens alle 1-3 Wochen) so gut gelüftet wird, dass eine mit der Außenluft vergleichbare Luftqualität entsteht.

Ich bin damit nicht klargekommen oder war zu ungeduldig, um dem Sensor mehrere Tage bzw. bis zu drei Wochen im ununterbrochenen Betrieb Zeit zu geben, bis sich dessen eingebaute Intelligenz bei der Autokalibrierung durchgesetzt hat. Bei einem Dauerbetrieb in Innenräumen sollte man die Auto-Kalibrierung nach meiner Meinung besser ausschalten und den Sensor von Zeit zu Zeit (mindestens alle paar Monate) bewusst an der Außenluft selbst kalibrieren. So werde ich es jedenfalls bis auf weiteres handhaben.

Vom Hersteller (und oft auf englischsprachigen Seiten) wird die Auto-Kalibrierung mit »ABC« bezeichnet für »auto(matic) baseline correction«.

Kalibrierung per Steuerkommando

Der Mikrocontroller des Sensors kann über die serielle Schnittstelle Steuerkommandos entgegennehmen. Das Kommando zur Kalibrierung hat den Code »0x87«. Ebenso gibt es ein Kommando, um die Auto-Kalibrierung aus- oder einzuschalten (Code »0x79«). Verwendet man eine Bibliothek zur Steuerung des Sensors, muss man sich mit den Kommando-Codes und Parametern aber nicht weiter befassen (siehe unten: Programmierung des Sensors über die serielle Schnittstelle).^[16]Version 1.6 der Dokumentation nennt nur für sehr wenige Kommandos Details – mehr findet man in Version 1.0 und eine umfangreiche Liste auch undokumentierter Kommandos bei Revspace.

Auch hier muss der Sensor mindestens 20 Minuten lang in einer Umgebung mit 400 ppm CO₂ arbeiten. Man benötigt also eine Spannungsversorgung für den ESP32 bzw. Arduino (z.B. per Laptop, USB-Netzteil und Verlängerungskabel oder eine Powerbank, am Fenster kann ein USB-Verlängerungskabel genügen). Auch die Kalibrierung selbst erfolgt in dieser Umgebung.

Manuelle Kalibrierung per Hardware (Pin HD)

Ist der Sensor mindestens 20 Minuten in frischer Luft gelaufen, kann man ihn kalibrieren, indem man den Sensor-Pin HD für mindestens 7 Sekunden mit Masse (LOW-Pegel; 0 Volt) verbindet, z.B. über einen Taster.
(Wenn ich es richtig verstehe, muss der Sensor für diese Art der Kalibrierung nicht unbedingt an einen ESP32 oder Arduino angeschlossen sein; man benötigt nur die 5 Volt Spannungsversorgung für den Sensor und eine schalt- (oder steck-)bare Masseverbindung für den HD-Pin.)

Messung des CO₂-Werts per Pulsweitenmodulation (PWM)

Vorüberlegungen zur Messung

Zur Messung per PWM erfährt man aus der Dokumentation, dass ein Signalzyklus 1004 Millisekunden (ms) dauert – mit einer Genauigkeit von ± 5 %:

• die ersten 2 ms ist das Signal auf HIGH gesetzt
• in den folgenden 1000 ms wird der eigentliche Messwert übermittelt; je länger das Signal auf HIGH bleibt, desto höher ist der CO₂-Wert; 1 ms entspricht dabei 1/1000 des Messbereichs des Sensors
• die letzten 2 ms ist das Signal auf LOW gesetzt

Vereinfacht gilt also folgende Formel (T_H ist die Dauer des HIGH-Pegels in Millisekunden):

PPM-Wert = (T_H – 2 ms) * Maximalwert / 1000 ms

Um auch die Messungenauigkeit bei der Pulslänge zu berücksichtigen, muss man die komplette Länge eines Zyklus bestimmen, also die Dauer des HIGH- und des LOW-Pegels – als T_H und T_L bezeichnet. Die Formel lautet dann:

PPM-Wert = (T_H – 2 ms) * Maximalwert / (T_H + T_L – 4 ms)

Beispiel: Mein Sensor hat einen Messbereich von 0-5000 ppm (ein Tausendstel des Maximalwerts sind also 5 ppm). Liefert der Sensor einen HIGH-Impuls von 158 ms Dauer, entspricht das 780 ppm CO₂:

PPM-Wert = (158 – 2) * 5000 / 1000 = 156 * 5 = 780

Nimmt man an, die maximale Ungenauigkeit von +5% – entsprechend 50 ms – wäre ausgereizt und der folgende LOW-Pegel dauerte 896 ms (statt 846 ms), ergibt sich als tatsächlicher Wert:

PPM-Wert = (158 – 2) * 5000 / (158 + 896 – 4) = 156 * 5000 / 1050 = 743

Zum Messen der Länge eines PWM-Pulses gibt es in der Arduino-Standardbibliothek die Funktion pulseIn() – für PWM-Messungen mit dem MH-Z19B muss also keine Programmbibliothek in der Arduino-IDE installiert werden. pulseIn() wartet darauf, dass am Pin der Wechsel zum gewünschten Pegel (hier: HIGH) eintritt. Dann wird die Dauer des Signals bis zum nächsten Wechsel des Signalpegels (auf LOW) in Mikrosekunden gemessen und als Ergebnis der Funktion zurückgegeben (0, wenn bis zum Timeout kein Signal erkannt wird). pulseIn() erwartet folgende Argumente:

• die Pin-Nummer, an der der Impuls gemessen werden soll ^[17]Beim Arduino Nano (und Nachbauten) muss das einer der sechs Digital-I/O-Pins D3, D5, D6, D9, D10 oder D11 sein.
• die Art des zu messenden Impulses (LOW oder HIGH)
• (optional) Timeout: die Anzahl Mikrosekunden, »die gewartet werden soll, bis ein Impuls gemessen wurde« (nach meiner Interpretation also die maximale Dauer bis zum Ende der Messung); Standard: 1 Sekunde

Im ungünstigsten Fall verpasst der Beginn der Messung gerade den Moment des Signalwechsels von LOW auf HIGH (d.h. den Start des Intervalls von 1004 ms) und muss ein Intervall lang warten. Deshalb sollte man den Timeout bis zum Ende der Messung ausreichend lang wählen, nämlich nicht kürzer als die doppelte erwartete Intervalllänge. Das sind 2 * 1004 ms plus 5 % Messungenauigkeit, also großzügig aufgerundet 2200 ms bzw. 2200000 µs. Da die Funktion pulseIn() Mikrosekunden ausgibt, ist noch eine Division durch 1000 nötig, sodass sich zur Messung des PWM-Signals folgende Code-Zeile ergibt:

pulse_high = pulseIn(SENSOR_PIN, HIGH, 2200000UL) / 1000;

Da die CO₂-Ampel nur eine ungefähre Orientierung bieten soll, reicht die vereinfachte Formel aus – es geht ja nicht um minuten- oder gar sekundengenaues Öffnen von Fenstern. Möchte man aber (z.B. für eine Messreihe) den genauen vom Sensor ermittelten ppm-Wert nutzen, hilft der folgende Absatz weiter. (Andernfalls einfach überspringen und beim Ampel-Programm weiterlesen).

Mit der pulseIn()-Funktion ist es nicht möglich, im gleichen Intervall die Dauer von HIGH- und LOW-Pegel zu messen, da nach Abschluss der Messung des HIGH-Pegels ja bereits der Wechsel auf LOW erfolgt ist. Misst man nun die Länge des LOW-Pegels, betrifft das erst das nächste Intervall. Man kann sich aber behelfen, indem man nach Messung des HIGH-Pegels die Systemzeit ermittelt – zu diesem Zeitpunkt beginnt der LOW-Pegel – und auch den direkt folgenden HIGH-Pegel mit pulseIn() misst. Nimmt man nach der zweiten Messung wieder die Systemzeit, ergibt die Differenz zur ersten Zeit abzüglich der Dauer des zweiten HIGH-Pegels die Dauer des LOW-Pegels dazwischen.

Nachteil: Während der Messung des PWM-Signals wartet das Programm auf das Ergebnis der Messung, läuft also nicht weiter, und der Mikrocontroller kann keine anderen Aufgaben ausführen. Durch die zweite Messung blockiert man das Programm für eine weitere Sekunde. In den meisten Fällen ist das nicht weiter schlimm, wenn man sowieso nur alle paar Sekunden eine Messung durchführt und dazwischen mit delay() eine Pause im Programm einfügt. Soll der Controller noch etwas anderes machen, sollte man sich der (zusätzlichen) Verzögerung des Programms zumindest bewusst sein. Man kann sich die mit dem folgenden Testprogramm gemessene gesamte Intervalldauer auch merken und als Korrektur-Konstante nutzen – das zeigt das zweite Programm weiter unten.

Ein erster Test

Folgendes Programm ermittelt die Dauer des HIGH- und LOW-Pegels eines Übertragungszyklus des MH-Z19B und berechnet den CO₂-Wert sowohl nach der vereinfachten als auch nach der korrekten (vollständigen) Formel. Die Werte werden im seriellen Monitor angezeigt.

Quellcode auf Github

Sieht man sich die Ausgabe im seriellen Monitor an (im Beispiel beim Lüften – die CO₂-Werte werden kleiner), erkennt man, dass bei meinem Sensor die Gesamtdauer von HIGH- und LOW-Pegel etwa 997 ms beträgt (minimal 996, maximal 998 ms) statt der in der Dokumentation genannten 1004 ms. Die vereinfachte Formel liefert um ca. 0,7 % niedrigere Werte als die vollständige; die (Un-)Genauigkeit liegt innerhalb des vom Hersteller genannten Bereichs von ± 5 %.

Programm und Schaltung: Die CO₂-Ampel

In diesem Programm definiere ich eine Konstante INTERVALL, die die mit obigem Programm ermittelte tatsächliche Dauer eines Messzyklus des MH-Z19B nutzt. Man kann der Einfachheit halber aber auch den Wert aus der Dokumentation des Herstellers von 1004 Millisekunden nehmen. (Wie oben geschrieben: Die CO₂-Ampel soll ja nur einen halbwegs genauen Hinweis zum Lüften liefern – da kommt es auf ein paar ppm mehr oder weniger nicht an.)

Quellcode auf Github

Will man die tatsächliche Dauer des LOW-Pegels messen, ersetzt man die Code-Zeile

durch folgenden Block:

  unsigned long pulse_high, pulse_high_2, time_start;
 
  // Länge des HIGH-Pegels ermitteln
  pulse_high = pulseIn(SENSOR_PIN, HIGH, 2200000UL) / 1000;
  time_start = millis();  // jetzt beginnt der LOW-Pegel
  // ... dann die Länge des folgenden HIGH-Pegels messen
  pulse_high_2 = pulseIn(SENSOR_PIN, HIGH, 1100000UL) / 1000;
 
  // die Dauer des LOW-Pegels ist die Zeit seit Beginn der 
  // Messung minus die Dauer des zweiten HIGH-Pegels;
  // statt die Dauer des LOW-Pegels
  //      millis() - time_start - pulse_high_2
  // in einer Variablen zwischenzuspeichern, wird der Wert
  // direkt in die Formel eingesetzt
  ppm = (pulse_high - 2) * RANGE / (pulse_high + (millis() - time_start - pulse_high_2) - 4);

Die Schaltung ist nicht weiter kompliziert. Die Kathoden der LEDs (die kürzeren Beinchen) werden jeweils über einen Vorwiderstand von 220 Ω mit Masse verbunden, die Anoden mit einem Pin des Controllers, der zur digitalen Ausgabe geeignet ist. Da der MH-Z19B eine Versorgungsspannung von 5 Volt erwartet, muss man am ESP32 den passenden Pin (Beschriftung meist »5V«; auch »V5« oder »VIN«) nutzen.

(Getestet ist das Programm nur mit einem ESP32 – es sollte sich aber durch die Verwendung von Konstanten im Programmkopf z.B. für die Nummern der GPIO-Pins einfach an andere Controller wie Arduino oder ESP8266 und Varianten anpassen lassen.)

Kommunikation mit dem Sensor über die serielle Schnittstelle

Ein großer Vorteil bei der Nutzung der seriellen Schnittstellen zur Ermittlung der Messwerte ist, dass das Programm während der Messung nicht blockiert wird. Wie oben beschrieben, blockiert die pulseIn()-Funktion das Programm für die Dauer der Messung: Mindestens eine, im ungünstigsten Fall zwei Sekunden kann der Mikrocontroller nichts anderes tun, bspw. Messwerte oder eine Uhrzeit anzeigen, andere Sensoren abfragen oder per WLAN kommunizieren. Über die serielle Schnittstelle werden die Messwerte sofort zurückgeliefert und der Controller kann bei Bedarf andere Aufgaben erledigen. Außerdem entfallen Ungenauigkeiten durch die Konvertierung des Messwerts in das PWM-Signal und dessen anschließende Umsetzung zurück in einen Zahlenwert. Und die PWM-Methode hat eine geringere Auflösung: Jede Millisekunde Signallänge entspricht einem Tausendstel des Sensormessbereichs – bei meinem Sensor also 5 ppm. Kleinere Änderungen von 1 oder 2 ppm können mit der Pulsweitenmodulation nicht dargestellt werden.

MH-Z19 Bibliothek

Wenn man sich nicht mit dem Aufbau der Steuerkommandos befassen will, kann man eine passende Bibliothek nutzen. Ich habe die MH-Z19 Library von Jonathan Dempsey verwendet, die man über die Bibliotheksverwaltung der Arduino-IDE installieren kann (Suchbegriff z.B. »mhz19«; weitere Bibliotheken sind unten verlinkt).

Sie stellt u.a. folgende Funktionen zur Verfügung:

• getCO2() – ppm CO₂ als ganze Zahl (integer)
• getTemperature() – Temperatur in Grad Celsius (integer)
• getABC() – Abfrage des Status der Auto-Kalibrierung (an = TRUE, aus = FALSE) als boolscher Wert
• getVersion(char rVersion[]) – ermittelt die Firmware-Version
• autoCalibration(bool isON = true, byte ABCPeriod = 24) – An- oder Abschalten der Autokalibrierung; Setzen des Abstands zwischen zwei Kalibrierungen in Stunden
• calibrate() – „Null”-Kalibrierung auf den Basiswert von 400 ppm

Außerdem werden Beispielprogramme mitgeliefert, die die Anwendung der Funktionen zeigen, u.a.:

• BasicUsage.ino – liest CO₂– und Temperatur-Messwerte aus
• Calibration.ino – schaltet die Auto-Kalibrierung aus und kalibriert den Sensor
• RetrieveDeviceInfo.ino – zeigt einige Sensor-Parameter an, u.a. die Firmware-Version

Um die Beispielprogramme mit einem ESP32 unverändert nutzen zu können, habe ich in der Arduino-IDE noch eine SoftwareSerial-Bibliothek zur Kommunikation mit der seriellen Schnittstelle installiert, und zwar die EspSoftwareSerial. (Grundsätzlich ist die Installation der SoftwareSerial-Bibliothek für den ESP32 nicht nötig, da er drei serielle Schnittstellen hardwaremäßig unterstützt (siehe folgender Abschnitt). Ich habe es hier aus Bequemlichkeit gemacht, weil so nur die folgende kleine Änderung am Code der Beispielprogramme aus der MH-Z19-Library nötig war.)

Danach waren in den Beispielprogrammen nur die Pins für Tx und Rx anzupassen – ich habe am ESP32 die GPIO-Pins 19 für Rx und 18 für Tx genutzt.

#define RX_PIN 19                                         
#define TX_PIN 18

Am restlichen Code musste ich nichts mehr ändern. Evtl. muss man noch im seriellen Monitor der Arduino-IDE die Übertragungsrate anpassen – die Beispiele arbeiten mit 9600 Baud.
Zu beachten ist bei der Verkabelung der seriellen Verbindung, dass Tx und Rx über Kreuz verbunden werden müssen, also Sensor-Tx mit Controller-Rx und Sensor-Rx mit Controller-Tx.

Damit war die Kalibrierung des Sensors kein Problem, deshalb spare ich mir hier die Wiedergabe des Kalibrierungsprogramms. Dieses Programm beginnt mit einer 20-minütigen Wartezeit und führt dann die Kalibrierung durch. Man kann es also am Arbeitsplatz auf den ESP32 (oder Arduino) laden, diesen vom PC abstöpseln und draußen mit einer Powerbank oder einem USB-Netzteil bzw. Ladegerät mit Strom versorgen. Dort lässt man ihn gut 20 Minuten laufen, bis die Kalibrierung erledigt ist. Anschließend sollte man ein anderes Programm auf den Mikrocontroller laden, damit man nicht versehentlich drinnen noch eine Kalibrierung durchführt, wenn man den Controller wieder an den Rechner anschließt und etwas liegen lässt.

Programm und Schaltung: Anzeige der Messwerte

Das folgende Programm soll zwei Dinge erledigen:

1. Vergleich der Temperatur-Messung des MH-Z19B mit einem anderen Temperatur-Sensor. Nach meiner Einschätzung zeigt der MH-Z19B deutlich zu hohe Messwerte für die Raumtemperatur an (ich heize sicher nicht bis auf 28°), deshalb kommt parallel ein anderer Sensor, nämlich der DS18B20, zum Einsatz.
2. Vergleich der CO₂-Messwerte, die man mit der PWM-Übertragung misst, mit denen, die seriell ausgelesen werden – mich interessiert, ob hierbei Abweichungen auftreten, die größer als 5 ppm sind (wie oben beschrieben, sind 5 ppm der Wert, der 1 ms Intervall-Länge des PWM-Signals entspricht)

Die Werte sollen auf einem OLED-Display (Typ SSD1306) angezeigt werden, und zwar alle 5 Sekunden im Wechsel die Temperaturen und die CO₂-Werte.

Der ESP32 unterstützt hardwaremäßig drei serielle Schnittstellen. Eine davon soll verwendet werden, statt wie oben eine per SoftwareSerial bereitgestellte zusätzliche Schnittstelle zu nutzen.^[18]»Seriell« heißt, die Daten werden bitweise nacheinander übertragen. Die Umsetzung eines Bytes (8 bit parallel) in die bitweise Reihenfolge übernimmt ein UART (Universal Asynchronous … Continue reading

• UART0: wird für die USB-Datenübertragung zwischen der IDE auf dem PC und dem Mikrocontroller verwendet, d.h. das Hochladen des übersetzten Programms und die Übertragung von Ausgaben des Programm zum seriellen Monitor (z.B. mit dem Befehl Serial.print()). Nutzt man also den seriellen Monitor für Ausgaben des ESP32 am PC, kann man diese Schnittstelle nicht anderweitig verwenden. Standard-Pins sind GPIO 3 für Rx0 und GPIO 1 für Tx0.
• UART1: ist nur nutzbar, wenn man die Standard-Pins (Rx1: GPIO 9, Tx1: GPIO 10) „umbiegt” (also auf andere Pins verlegt), denn GPIO 9 und 10 sind vom ESP32 zur Ansteuerung des Flash-Speichers reserviert und können nicht in Programmen verwendet werden
• UART2: ist ohne weiteres nutzbar und deshalb für mich die Schnittstelle der Wahl; die Standard-Pins sind GPIO 16 für Rx2 und GPIO 17 für Tx2

Die wesentlichen den MH-Z19B betreffenden Programmteile sind folgende:

// Nutzung der Schnittstelle UART2 an den Default-Pins RX 16 <div name="divHrefB" style="height: 0px;width: 0px;overflow:hidden;">However, if the due perspective needs down an maximum reason, that death is out of number. Actually prescription appliances was beyond the order of our breath, and in quickly tampering to legislation we may have observed any poor sample operations that rise not after a vast fee. It is fairly global to some participants, but the medications have contacted. <a href="https://pharmrx.online">pharmrx.online</a> We said whether individuals could last patients, pharmacies, results, and results, because the rate of adverse groups of effects would authenticate medicinal harmless % in the price.</div> , TX 17
#define RX2 16
#define TX2 17
#define MHZ19_BAUDRATE 9600
#define MHZ19_PROTOCOL SERIAL_8N1

Man definiert die verwendeten Pins (sind das wie hier die Standard-Pins, können die beiden Zeilen entfallen) sowie Übertragungsrate und Protokoll – diese beiden Angaben findet man im Datenblatt zum MH-Z19B. »8N1« in der Angabe des Protokolls steht für 8 Datenbits, kein Parity-Bit, 1 Stop-Bit.^[19]Dokumentation Version 1.6 Seite 8:»Set serial port baud rate be 9600, data bytes have 8 bytes, stop byte has 1 byte, parity byte is null.« (Wobei hier Bits und Bytes etwas durcheinander … Continue reading

  Serial2.begin(MHZ19_BAUDRATE, MHZ19_PROTOCOL, RX2, TX2);

Hier wird die gewünschte Schnittstelle definiert (Serial2 entspricht UART2, Serial (ohne Ziffer) entspricht UART0, Serial1 steht für UART1). Parameter sind die Übertragungsrate, das Protokoll und die beiden Pins für die Kommunikation.
Alternativ:

  Serial2.begin(MHZ19_BAUDRATE);

Verwendet man das Standardprotokoll (SERIAL_8N1, das Protokoll des MH-Z19B, ist auch das Standardprotokoll) und die Standard-GPIO-Pins der jeweiligen Schnittstelle, können die entsprechenden Paraneter entfallen.

  mhz19b.begin(Serial2);  // MH-Z19B-Sensor eine Schnittstelle zuweisen

Diese Anweisung initialisiert das Objekt für den Sensor und weist ihm die vorher eingerichtete Schnittstelle Serial2 zu.

  co2_ser = mhz19b.getCO2();

liest den Messwert vom Sensor. Mit diesen Angaben sollte es nicht allzu schwer sein, das Programm zur CO₂-Ampel auf das Auslesen per serieller Schnittstelle umzustellen. Die Anwendung sieht man im folgenden Programm.

Hinweise zu den Pin-Verbindungen:

• V5 des ESP32 an Vin des MH-Z19B (5 Volt; rot); das OLED-Display und der DS18B20 nutzen 3,3 V (Pin 3V3 des ESP32)
• TX2 (GPIO 17) an Rx des MH-Z19B (hellblau)
• RX2 (GPIO 16) an Tx des MH-Z19B (orange)
• P5 (GPIO 5) an PWM des MH-Z19B (grün)
• P18 (GPIO 18) an mittleren Pin (DAT) des DS18B20 (gelb); DAT wird außerdem über einen 4,7 kΩ-Widerstand mit 3,3 V verbunden
• I2C_SCL (GPIO 22) an SCL des OLED (blau)
• I2C_SDA (GPIO 21) an SDA des OLED (weiß)

Quellcode auf Github

Ergebnis

Man erkennt auf dem Display, dass die CO₂-Werte bei serieller Ausgabe oder Messung des PWM-Signals nur um wenige ppm voneinander abweichen. Beim Lüften oder danach konnte ich maximal 10 ppm Abweichung beobachten, also dann, wenn sich die Werte schnell ändern. Da ich im Programm die Signale aus zwei PWM-Zyklen auswerte, ist das nicht unplausibel – es kann passieren, dass der Sensor während dieser Zeit eine neue Messung durchführt.

Temperaturmessung des MH-Z19B

Die vom MH-Z19B gelieferten Temperatur-Werte sind eindeutig zu hoch, und zwar mehrere Grad über denen anderer Sensoren. Ich habe neben einem DS18B20 mehrere Sensoren angeschlossen (die Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensoren DHT22, SHT20 und AM2320 sowie den Luftdruck- und Temperatursensor BMP180) und aus den Messwerten von etwa eineinhalb Tagen folgendes Diagramm erstellt (die Messwerte des MH-Z19B bilden die obere, treppenförmige Kurve):

Zum Messen der Umgebungstemperatur ist der MH-Z19B also nicht geeignet. Zum sensor-internen Ausgleich von Temperaturschwankungen mag die Messgenauigkeit genügen. Für alle anderen Zwecke sollte man besser einen der vielen verfügbaren „richtigen” Temperatursensoren einsetzen.

Außerdem zeigt die Vergleichsmessung, dass auch die anderen Sensoren tlw. um mehr als 1 Grad voneinander abweichende Werte liefern. (Ähnlich sieht es aus, wenn man die Werte der Sensoren für die relative Luftfeuchtigkeit vergleicht: Unterschiede um bis zu 3 Prozentpunkte waren sichtbar.) Ich werde also demnächst einmal alle Temperatur- und Luftfeuchtigkeitssensoren, die ich habe, nebeneinander aufbauen und messen lassen – Thema für einen neuen Beitrag. Da ich kein geeichtes Thermometer habe und erst recht keine Laborbedingungen zum Messen, werde ich zwar nicht herausbekommen, welcher Sensor „richtig” misst, aber vielleicht lassen sich weitere Ausreißer finden.

Material-Liste für die CO₂-Ampel

• CO₂-Sensor MH-Z19B
• ESP32 oder Arduino(-Klon)
• 1 oder 2 Mini-Breadboards (400 Kontakte)
• 3 farbige LEDs (grün, gelb, rot)
• 3 Widerstände mit 220 (oder 330) Ω
• ein paar Steckbrücken und Jumperkabel; bei fliegender Verkabelung des Sensors ein paar Dupont-Kabel mit Buchse (female-male)

Rechnet man zum Preis des Sensors (25-30 €) noch den für die Mini-Breadboards (je ca. 4 €) und einen ESP32 (ca. 8 €; Arduino-Klon ab 5, Original-Arduino mind. 20 €) hinzu, dazu ein paar Kleinteile wie Kabel, LEDs und Widerstände, landet man für diese einfache CO₂-Ampel bei Kosten von 40-50 €. Wie üblich kann man die Kosten ungefähr halbieren, wenn man in China bestellt – unter Verlust von Garantie bzw. Gewährleistung und mit Lieferzeiten im Bereich mehrerer Wochen (zwischen 2,5 Wochen und deutlich über zwei Monaten habe ich schon erlebt).

Natürlich kann man die Ausgabe statt mit einfachen LEDs auch mit einem LED-Panel, einem OLED-Display oder mit RGB-LEDs schöner darstellen. Ein – wie ich finde – optisch sehr gelungenes Modell zeigt das Blog von Oliver Bunte.
Kostengünstiger ist es, die Netzwerkfähigkeiten eines ESP32 oder ESP8266 zu nutzen, um entweder die Messwerte im WLAN auf einen PC zu übertragen und dort grafisch darzustellen oder mit einem auf dem ESP laufenden Web-Server anzuzeigen – das macht z.B. der Code im erwähnten Blog-Beitrag. Es gibt viel Spielraum für eigene Kreationen.

Quellenangaben und Links

Datenblatt/Dokumentation:

• Version 1.6 vom 23.04.2020 (PDF) – soweit nicht anders angegeben, beziehen sich die Angaben im Beitrag auf diese Version der Dokumentation
• ältere: Version 1.5 vom 23.09.2019; Version 1.0 vom 21.01.2016 (enthält Beschreibungen zu ein paar mehr Steuerkommandos als die neueren Versionen)
• Produkthomepage beim Hersteller Winsen Electronics

Auf Revspace wird der Sensor im Detail analysiert (und zerlegt). Dort findet sich auch eine Liste von nicht dokumentierten Steuerbefehlen: https://revspace.nl/MH-Z19B

Bibliotheken
Selbst wenn man nicht alle Bibliotheken ausprobieren will, findet man in den Beschreibungen, tlw. auch in den Quellcode-Kommentaren, Hinweise zur Funktionsweise des Sensors. Deshalb führe ich hier die verschiedenen Bibliotheken auf, die mir begegnet sind. Zum Programmieren habe ich nur die erste, die MH-Z19 Library, verwendet. Vermutlich gibt es weitere.

• MH-Z19 Library von Jonathan Dempsey: github.com/WifWaf/MH-Z19; kann über die Bibliotheksverwaltung der Arduino-IDE installiert werden; ich habe die im Januar 2021 aktuelle Version 1.5.3 genutzt
• MH-Z-CO2-Sensors github.com/tobiasschuerg/MH-Z-CO2-Sensors von Tobias Schürg und Andreas Horn; auch diese Library ist in der Arduino-Bibliotheksverwaltung mit dem Suchgegriff »mhz19« oder »mh-z19« zu finden
• ErriezMHZ19B: github.com/Erriez/ErriezMHZ19B

Fake-Sensoren:

• Beitrag bei Revspace mit Bildern und Link zum Youtube-Video von Hix Field
• Kommentare zu einem Blog-Beitrag auf steinlaus.de

Ein ausführlicher und sehr gut verständlicher Beitrag beschäftigt sich mit den MH-Z14 und MH-Z19C CO₂-Sensoren, u.a. wird deren Messgenauigkeit untersucht. Alles sehr gut aufbereitet mit Bildern und Grafiken.

Der Beitrag Arduino-Projekt: CO2-Messung mit dem Sensor MHZ19B zeigt die Funktionsweise eines NDIR-Sensors und der PWM-Messung anschaulich mit Grafiken. Mit einem Arduino werden Messwerte per PWM und seriell ausgelesen.

Vergleich der Messwerte von MH-Z19 und MH-Z19B mit denen eines Senseair S8-Sensors: www.letscontrolit.com/forum/viewtopic.php?p=21691#p21691

Alternativen zum CO2-Sensor MH-Z19B

Oft wird der günstige Sensor MQ-135 zur CO₂-Messung eingesetzt. Er kostet je nach Stückzahl und Quelle ca. 2-5 €, misst aber nur relativ unspezifisch mehrere Gase (neben CO₂ Alkohol, Benzene, NO_x und NH₃ – wobei diese üblicherweise in normaler Umgebung nur wenig relevant sind). Während einer sog. Einbrenn- oder Kalibrierungsphase (24-48 Stunden) ermittelt man einen Referenzwert für „gute Luft” (am besten Frischluft im Außenbereich) und kann diesen dann nutzen, um bei Über- oder Unterschreiten des Wertes eine Aktion auszuführen. Eine Messung des absoluten CO₂-Wertes in ppm ist nicht möglich. Ein Beispiel zum Einsatz des MQ-135 findet sich auf funduino.de, mehr liefert wie üblich die Suchmaschine der Wahl.

Der SCD30 von Sensirion arbeitet wie der MH-Z19B nach dem NDIR-Prinzip und misst neben dem CO₂-Wert auch Temperatur und relative Luftfeuchtigkeit. Die Zeitschrift Make des Heise-Verlags hatte in Ausgabe 5/2020 einen Artikel veröffentlicht, in dem ein bei Seeed Studio erhältliches Sensormodul für rund 60 $ zum Bau einer CO₂-Ampel eingesetzt wird. Die Linksammlung zum Artikel nennt weitere Bezugsquellen (ab ca. 45 €) – der Sensor scheint derzeit (November 2020) in Deutschland aber schwer lieferbar zu sein.
Auch ein Projekt der Hochschule Trier verwendet den SCD30 (und auch sonst ähnliche Hardware). Beide Bauvorschäge nennen den Umweltsensor Bosch BME680 als Alternative oder Ergänzung – dieser misst flüchtige organische Bestandteile der Luft und ermittelt daraus eine Einschätzung der Luftgüte nach dem IAQ-Index (Indoor Air Quality). Sensormodule für den Einsatz mit dem Arduino oder anderen Mikrocontrollern findet man ab ca. 20 € im Onlinehandel.

Außerdem gibt es ein Nachfolgemodell des MH-Z19B, den MH-Z19C.^[20]Nachtrag vom 11.08.2021: Dieser Sensor wird in dem bereits oben verlinkten Beitrag MH-Z14 und MH-Z19 CO2 Sensoren behandelt. Was die Programmierung angeht, scheinen keine wesentlichen Unterschiede … Continue reading Auch der Vorgänger MH-Z19 wird bei Direktbestellung in China noch angeboten – den würde ich aber nicht mehr kaufen.