3-Achsen-Beschleunigungssensor STMicroelectronics LIS3DH – RAK1904

Der RAKwireless RAK1904 bringt präzise 3-Achs-Beschleunigungsmessung in WisBlock-Projekte – ideal, wenn du Bewegungen erfassen, Vibrationen überwachen oder ein robustes Ereignis-Triggering in eingebetteten Systemen umsetzen willst. Das Modul nutzt den STMicroelectronics LIS3DH, einen leistungsfähigen, ultra-low-power Linearbeschleunigungssensor mit digitaler I2C-Schnittstelle. Damit lässt sich der Sensor sauber in Firmware integrieren, ohne zusätzliche Analogaufbereitung.

Ein großer Vorteil in der Praxis ist die dynamische Konfiguration: Du kannst je nach Anwendung zwischen ±2g / ±4g / ±8g / ±16g umschalten und die Ausgabedatenrate von 1 Hz bis 5,3 kHz anpassen. Das ist besonders hilfreich, wenn du zwischen “langsamen” Zustandsmessungen (z. B. Neigungs-/Bewegungserkennung) und “schnellen” Signalen (z. B. Maschinen-Vibrationen) wechseln musst. Zusätzlich unterstützt der Sensor einen internen Buffer (32 Level, 16-Bit-Daten), was bei Burst-Logging und Event-Aufzeichnung in ressourcenarmen Systemen praktisch ist.

Typische, realistische Einsatzfelder sind:

Zustandsüberwachung (Condition Monitoring): Vibrationen an Motoren, Pumpen, Lüftern oder Getrieben erkennen und Trends protokollieren.

Asset- und Transportüberwachung: Erschütterungen, Stöße und Lageänderungen in Versandkisten, Paletten oder mobilen Geräten erfassen.

Gebäude- und Anlagenmonitoring: Erschütterungs-/Schwingungsereignisse in technischen Installationen oder Infrastrukturkomponenten loggen.

Bewegungs-Triggering für IoT: Geräte nur bei Bewegung aufwecken und Daten senden, um Batterielaufzeit zu verlängern.

Für batteriebetriebene Lösungen ist das Modul auf geringe Leistungsaufnahme ausgelegt; im WisBlock-Ökosystem lässt es sich zusätzlich vollständig abschalten, wenn nur sporadisch gemessen wird. In Kombination mit einem Core wie dem RAK4631 kann die Auswertung je nach Build per LoRaWAN, LoRa P2P oder BLE übertragen werden. Zusammen mit einem GPS-Modul eignet sich das RAK1904 außerdem als Baustein für inertiale Zusatzinformationen (z. B. Ereignis-/Bewegungsmarker), wenn du Telemetriedaten kontextualisieren willst.