Giới thiệu dự án

Ô nhiễm không khí trong nhà và đô thị đang trở thành một trong những mối đe dọa sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng nhất hiện nay. Theo báo cáo từ Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), ô nhiễm không khí là nguyên nhân gây ra cái chết sớm của khoảng 7 triệu người mỗi năm trên toàn cầu. Tại Việt Nam, thống kê từ Sở Tài nguyên và Môi trường ghi nhận riêng khu vực Hà Nội có khoảng 5.800 ca tử vong mỗi năm liên quan đến phơi nhiễm bụi mịn PM2.5, chiếm tới 32% tổng số ca tử vong do ô nhiễm tại miền Bắc. Khoảng một phần ba lượng bụi mịn PM2.5 trong không gian sinh hoạt đô thị bắt nguồn trực tiếp từ hoạt động giao thông và mật độ xây dựng dày đặc.

Tuy nhiên, phần lớn các thiết bị lọc khí thương mại phổ thông hiện nay bộc lộ nhiều điểm hạn chế:

  • Thiếu hệ thống giám sát đa chỉ số toàn diện (thường chỉ đo bụi thô hoặc bụi PM2.5 bằng cảm biến quang học giá rẻ có độ nhiễu cao, bỏ qua các khí độc hại như CO2, TVOC, Ethanol).
  • Khả năng tương tác hạn chế, sử dụng biến trở cơ học hoặc màn hình LCD đơn sắc ký tự gây bất tiện trong điều khiển.
  • Thiếu khả năng đồng bộ dữ liệu thời gian thực (Real-time Telemetry) lên nền tảng đám mây và điều khiển từ xa qua mạng Internet.
  • Công nghệ lọc thụ động đơn thuần chưa phát huy tối đa khả năng lắng tụ các hạt bụi siêu mịn và khử khuẩn chủ động.

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu và thiết kế máy lọc không khí ứng dụng IoT" thuộc ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (thực hiện bởi sinh viên Trương Quốc Bảo, Nguyễn Mạnh Lộc; hướng dẫn bởi ThS. Đặng Phước Hải Trang) được phát triển nhằm giải quyết triệt để các vấn đề trên.

Mục tiêu cụ thể của đề tài bao gồm:

  1. Nghiên cứu, thiết kế và thi công hoàn chỉnh mô hình máy lọc không khí thông minh kết hợp hệ thống lọc đa tầng (Màng lọc thô, Màng than hoạt tính Carbon, Màng lọc siêu mịn HEPA) cùng công nghệ phát ion âm chủ động MS-FA7000 với mật độ phát ion đạt trên $70 \times 10^6\text{ ion/cm}^3$.
  2. Xây dựng khối thu thập dữ liệu môi trường đa chỉ số độ chính xác cao gồm cảm biến bụi laser PMS7003, cảm biến khí độc eCO2/TVOC CCS811, cảm biến nhiệt độ - độ ẩm SHT31 và cảm biến khí hữu cơ MP135.
  3. Thiết kế kiến trúc phần cứng xử lý Dual-MCU: Vi điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 (ATMega2560) đảm nhiệm thu thập tín hiệu, tính toán giải thuật, điều khiển công suất quạt ly tâm EBM 24V-45W qua điều chế độ rộng xung (PWM) kết hợp màn hình cảm ứng HMI TFT 2.8 inch giao tiếp UART; vi điều khiển trung gian NodeMCU ESP8266 phụ trách kết nối WiFi và giao thức truyền thông IoT.
  4. Phát triển hệ thống Web App tương tác thời gian thực trên nền tảng cơ sở dữ liệu đám mây Firebase Realtime Database, tích hợp cơ chế xác thực phân quyền người dùng (Firebase Authentication) và cung cấp đầy đủ các chế độ vận hành: Tự động (Auto), Thủ công 3 cấp độ (Manual), Ban đêm (Sleep), Khóa trẻ em (Child-lock) và Hẹn giờ (Timer).

Phạm vi nghiên cứu của đề tài tập trung vào không gian phòng kín dân dụng có diện tích từ $20\text{ m}^2$ đến $30\text{ m}^2$ với hạ tầng mạng không dây WiFi 2.4 GHz. Hệ thống chưa áp dụng thuật toán học sâu (Deep Learning) cục bộ trên thiết bị và chưa tích hợp cụm cơ cấu tự động đảo hướng gió hay tự vệ sinh màng lọc cơ khí.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Khảo sát các công trình nghiên cứu tiền nhiệm và các sản phẩm thương mại hiện có cho thấy những ưu nhược điểm kỹ thuật rõ rệt:

Giải pháp Cảm biến tích hợp Cơ chế điều khiển Giao diện hiển thị Kết nối IoT Nhược điểm chính
Đề tài Nguyễn Hồ Mạnh Khương (2022) Cảm biến bụi thô cơ bản Biến trở xoay cơ học LCD 16x2 đơn sắc Không hỗ trợ Sai số điều khiển cao, không giám sát từ xa, chỉ dùng màng lọc carbon đơn tầng.
Đề tài Vũ Đình Tú (2020) Cảm biến quang học Sharp GP2Y Vi điều khiển cơ bản LED 7 đoạn / LCD Có giám sát từ xa Cảm biến quang học có độ tán xạ quang LED kém chính xác, dễ bám bụi bẩn, thiếu giám sát TVOC/CO2.
Sản phẩm thương mại phổ thông Cảm biến PM2.5 hồng ngoại Nút bấm vật lý / App riêng Màn hình LED kỹ thuật số Wi-Fi / Bluetooth Chi phí cao, phụ thuộc máy chủ đóng của nhà sản xuất, khó tích hợp hệ thống quản lý năng lượng mở.
Giải pháp đề tài đề xuất PMS7003 (Laser), CCS811, SHT31, MP135 Tự động thích ứng PWM, HMI cảm ứng, Web IoT TFT LCD 2.8" cảm ứng HMI + Web UI Realtime NodeMCU ESP8266 + Firebase Cloud Đa tầng lọc (Thô + Than + HEPA + Ion âm), telemetry toàn diện, độ trễ truyền dữ liệu dưới 1.5 giây.

Dựa trên phân tích yêu cầu kỹ thuật và người dùng theo khung phân loại MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Hệ thống lọc 3 màng kết hợp bộ ion âm; thu thập 6 chỉ số môi trường (PM1.0, PM2.5, PM10, eCO2, TVOC, Nhiệt độ, Độ ẩm); 3 chế độ vận hành (Auto, Manual, Sleep); truyền thông Dual-MCU ổn định; đồng bộ Firebase Realtime Database.
  • Should have (Nên có): Màn hình màu HMI TFT 2.8 inch cảm ứng điện trở; chức năng khóa an toàn trẻ em; chức năng hẹn giờ chính xác bằng module RTC DS3231 có pin dự phòng CR2032; xác thực đăng nhập Google/Email trên Web.
  • Could have (Có thể có): Tính toán chỉ số chất lượng không khí tổng hợp ($AQI_h$) theo tiêu chuẩn trạm quan trắc bằng thuật toán Nowcast; cảnh báo bằng còi Buzzer khi chuyển chế độ hoặc vượt ngưỡng nguy hại.
  • Won't have (Chưa thực hiện): Tự động xoay hướng cửa gió (Swiveling louvers); hệ thống rung siêu âm tự làm sạch bề mặt màng lọc thô.

Thách thức kỹ thuật lớn nhất nằm ở sự bất đồng mức logic: Arduino Mega 2560 hoạt động ở chuẩn $5\text{V logic}$, trong khi NodeMCU ESP8266, cảm biến CCS811 và module SHT31 sử dụng chuẩn $3.3\text{V logic}$. Giải pháp là triển khai Mạch chuyển mức tín hiệu logic 4 kênh (Logic Level Shifter) hai chiều chuyên dụng, kết hợp ly cách nguồn để triệt tiêu nhiễu chuyển mạch từ động cơ quạt 45W và bộ cao áp tạo ion.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc phần cứng của hệ thống được phân tách theo mô hình module hóa nhằm đảm bảo độ tin cậy và khả năng xử lý thời gian thực:

                  +-------------------------------------------------------------+
                  |                     KHỐI NGUỒN HỆ THỐNG                     |
                  |          Nguồn tổ ong 24VDC/3A  --> Buck DC-DC 5V / 3.3V    |
                  +------------------------------+------------------------------+
                                                 |
                                                 v
  +-----------------------------+  UART (Level)  +------------------------------+  WiFi 2.4GHz  +------------------+
  |    KHỐI XỬ LÝ TRUNG TÂM     |<-------------->|       KHỐI TRUNG GIAN        |<------------->|  FIREBASE CLOUD  |
  |      Arduino Mega 2560      |  Shifter 5V/3V |       NodeMCU ESP8266        |               | Realtime DB/Auth |
  | (ATMega2560 - 16MHz, 54 I/O)|                | (Tensilica LX106 - 32b 160MHz) |               +--------+---------+
  +--------------+--------------+                +------------------------------+                        |
                 |                                                                                       v
   +-------------+-------------+-------------+                                                +------------------+
   | I2C / UART / ADC          | PWM / GPIO  | UART 115200 bps                                |   WEBSITE USER   |
   v                           v             v                                                | Giao diện Web UI |
+----------------------+ +------------+ +----------------------+                              | (PC & Mobile)    |
| KHỐI THU THẬP DỮ LIỆU| |KHỐI CHẤP   | | KHỐI HIỂN THỊ - ĐIỀU |                              +------------------+
| - PMS7003 (PM2.5/10) | |    HÀNH    | |         KHIỂN        |
| - CCS811 (eCO2/TVOC) | | - Quạt EBM | | - HMI TFT 2.8" LCD   |
| - SHT31 (Temp/RH)    | |   24V PWM  | | - Còi Buzzer báo hiệu|
| - MP135 (Khí độc)    | | - MS-FA7000| +----------------------+
| - RTC DS3231 (I2C)   | |   (Ion âm) |
+----------------------+ +------------+

Danh mục linh kiện và công nghệ chính xác sử dụng trong hệ thống:

  • MCU chính: ATMega2560 (256 KB Flash, 8 KB SRAM, 4 cổng Hardware UART).
  • MCU truyền thông: NodeMCU ESP8266-12E (CPU Tensilica Xtensa LX106 32-bit xung nhịp 160 MHz, Flash 4 MB, Wi-Fi 802.11 b/g/n).
  • Cảm biến bụi: PMS7003 (Plantower) - Đo hạt từ $0.3,\mu\text{m}$ đến $10,\mu\text{m}$, phương pháp tán xạ laser (Laser scattering), UART output.
  • Cảm biến khí: CCS811 (ScioSense) - Dải đo eCO2: 400 - 8192 ppm, TVOC: 0 - 1187 ppb, giao tiếp I2C.
  • Cảm biến nhiệt ẩm: SHT31 (Sensirion) - Độ chính xác $\pm 0.3^\circ\text{C}$, $\pm 2%\text{ RH}$, giao tiếp I2C.
  • Động cơ quạt: Quạt ly tâm công nghiệp EBM Papst 24VDC - 45W, lưu lượng $225\text{ m}^3/\text{h}$, tốc độ tối đa 2000 RPM, điều khiển tốc độ qua xung PWM $25\text{ kHz}$.
  • Bộ tạo ion âm: MS-FA7000 (12VDC, 1W, nồng độ ion $> 70 \times 10^6\text{ ion/cm}^3$, nồng độ Ozone an toàn $< 0.05\text{ ppm}$).

Cấu trúc cơ sở dữ liệu trên Firebase Realtime Database được thiết kế dưới dạng JSON phân cấp chặt chẽ:

{
  "AirPurifier_Device": {
    "Telemetry": {
      "temperature": 27.4,
      "humidity": 62.8,
      "pm1_0": 8,
      "pm2_5": 14,
      "pm10": 22,
      "eco2": 512,
      "tvoc": 68,
      "mp135_raw": 145,
      "aqi_index": 54,
      "air_quality_status": "Moderate",
      "timestamp": 1718874600
    },
    "Control_State": {
      "power": true,
      "work_mode": "AUTO",
      "manual_fan_level": 2,
      "ion_generator": true,
      "child_lock": false,
      "timer_enable": false,
      "timer_off_time": "23:00:00"
    }
  }
}

Methodology

Quy trình nghiên cứu và phát triển được tổ chức theo mô hình Agile/V-model rút gọn gồm 4 giai đoạn chính (Milestones):

  1. Giai đoạn 1 (R&D linh kiện & Cảm biến): Khảo sát datasheet, viết driver giao tiếp I2C/UART cho PMS7003, SHT31, CCS811; kiểm tra độ tuyến tính của tín hiệu.
  2. Giai đoạn 2 (Thiết kế phần cứng & PCB): Thiết kế sơ đồ nguyên lý (Schematic) và layout bo mạch in 2 lớp trên phần mềm Altium Designer; lắp ráp mạch chuyển mức, mạch công suất relay và mạch nguồn hạ áp.
  3. Giai đoạn 3 (Lập trình nhúng & Cloud Web): Lập trình giải thuật điều khiển tự động trên Arduino Mega; viết firmware truyền thông không đồng bộ cho ESP8266; xây dựng Web App với Firebase SDK, giao diện người dùng Responsive HTML5/CSS3/JavaScript.
  4. Giai đoạn 4 (Tích hợp, Hiệu chuẩn & Đánh giá): Gia công khung vỏ mica/acrylic cách âm; thử nghiệm đối chuẩn với máy lọc không khí thương mại Xiaomi Smart Air Purifier 4 trong phòng kín thực nghiệm.

Đánh giá rủi ro và giải pháp khắc phục:

  • Rủi ro sụt áp và quá nhiệt: Quạt ly tâm 45W khi khởi động ăn dòng tức thời lớn ($>2.5\text{A}$). Giải pháp: Thiết kế nguồn xung 24V-3A riêng biệt, lọc tụ hóa $1000,\mu\text{F}$ song song tụ gốm $100\text{nF}$ tại ngõ vào driver công suất.
  • Rủi ro treo giao tiếp I2C: Hiện tượng bus I2C bị lock khi cảm biến CCS811 hoặc SHT31 phản hồi trễ. Giải pháp: Kích hoạt ngắt thời gian thực và cấu hình I2C Timeout chống treo vi điều khiển.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình lập trình phần mềm tập trung vào việc hiện thực hóa thuật toán xử lý dữ liệu và điều khiển quạt thích nghi theo nồng độ ô nhiễm.

Giải thuật tính toán chỉ số chất lượng không khí $AQI_h$ đối với thông số bụi mịn PM2.5 áp dụng công thức tiêu chuẩn của Tổng cục Môi trường Việt Nam và EPA: $$W^* = \frac{c_{min}}{c_{max}}$$ $$\text{Nếu } W^* \le \frac{1}{2} \text{ thì } W = \frac{1}{2}; \quad \text{Nếu } W^* > \frac{1}{2} \text{ thì } W = W^*$$ $$Nowcast = \frac{\sum_{i=1}^{12} W^{i-1} c_i}{\sum_{i=1}^{12} W^{i-1}}$$ $$AQI_{PM2.5} = \frac{I_{i+1} - I_i}{BP_{i+1} - BP_i} (Nowcast - BP_i) + I_i$$

Đoạn mã nguồn nhúng (C++) cài đặt giải thuật điều khiển công suất quạt ly tâm tự động thích nghi dựa trên nồng độ PM2.5 và chất lượng không khí trên Arduino Mega 2560:

#include <Arduino.h>

#define PIN_FAN_PWM 9
#define PIN_ION_RELAY 8
#define PIN_BUZZER 7

enum PurifierMode { MODE_AUTO, MODE_MANUAL, MODE_SLEEP };
PurifierMode currentMode = MODE_AUTO;

int manualFanLevel = 1; // 1: Low, 2: Med, 3: High
bool isChildLock = false;
bool isIonActive = true;

void executeFanControl(int aqiValue, float pm25, float tvoc) {
    if (currentMode == MODE_SLEEP) {
        // Chế độ ban đêm: Quạt chạy êm nhất (~30% PWM), tắt còi
        analogWrite(PIN_FAN_PWM, 76);
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, isIonActive ? HIGH : LOW);
        return;
    }

    if (currentMode == MODE_MANUAL) {
        // Chế độ thủ công: Cố định theo 3 cấp tốc độ
        switch(manualFanLevel) {
            case 1: analogWrite(PIN_FAN_PWM, 85);  break; // 33% công suất
            case 2: analogWrite(PIN_FAN_PWM, 170); break; // 66% công suất
            case 3: analogWrite(PIN_FAN_PWM, 255); break; // 100% công suất
            default: analogWrite(PIN_FAN_PWM, 85); break;
        }
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, isIonActive ? HIGH : LOW);
        return;
    }

    // Chế độ Tự Động (Auto Adaptive Algorithm)
    if (pm25 <= 12.0 && tvoc <= 220.0 && aqiValue <= 50) {
        // Không khí Tốt (Xanh lá)
        analogWrite(PIN_FAN_PWM, 85);   // Tốc độ thấp (Tiết kiệm điện)
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, HIGH);
    } else if (pm25 <= 35.4 && tvoc <= 660.0 && aqiValue <= 100) {
        // Không khí Trung bình (Vàng)
        analogWrite(PIN_FAN_PWM, 160);  // Tốc độ trung bình
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, HIGH);
    } else if (pm25 <= 55.4 && aqiValue <= 150) {
        // Không khí Kém (Da cam)
        analogWrite(PIN_FAN_PWM, 215);  // Tốc độ cao
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, HIGH);
    } else {
        // Ô nhiễm Xấu / Nguy hại (Đỏ / Tím)
        analogWrite(PIN_FAN_PWM, 255);  // Max Turbo 100%
        digitalWrite(PIN_ION_RELAY, HIGH);
    }
}

Cơ chế đóng gói dữ liệu UART truyền từ Arduino Mega sang NodeMCU ESP8266 sử dụng chuỗi định dạng CSV có ký tự phân tách và kiểm tra tính toàn vẹn:

$DATA,27.4,62.8,8,14,22,512,68,145,54,1,1#

Định dạng trên tương ứng: Header $DATA, Nhiệt độ, Độ ẩm, PM1.0, PM2.5, PM10, eCO2, TVOC, MP135, AQI, Trạng thái hoạt động, Trạng thái Ion, và ký tự kết thúc #.

Testing và validation

Quá trình kiểm thử hệ thống được triển khai trên cả mô hình mạch điện và môi trường thực nghiệm với các kịch bản nghiêm ngặt:

  • Kiểm thử giao tiếp UART Dual-MCU: Chạy truyền tải liên tục 15.000 gói tin trong 24 giờ ở tốc độ 115200 bps, tỷ lệ rớt gói tin đạt mức $0.02%$.
  • Kiểm thử đồng bộ Firebase Cloud: Thời gian đáp ứng từ lúc nhấn nút đổi chế độ trên Website đến khi quạt thay đổi tốc độ thực tế dao động từ $420\text{ ms}$ đến $1.150\text{ ms}$ (trung bình $680\text{ ms}$).
  • Kiểm thử độ ồn âm học:
    • Chế độ Ban đêm (Sleep): Đo được $34.2\text{ dB(A)}$ ở khoảng cách $1\text{ m}$ (ngưỡng yên tĩnh tuyệt đối cho giấc ngủ).
    • Chế độ Tự động mức thấp (Low): $41.5\text{ dB(A)}$.
    • Chế độ Turbo mức 3 (High): $62.8\text{ dB(A)}$ (đáp ứng lưu lượng tối đa $225\text{ m}^3/\text{h}$).

Kết quả đạt được

Hệ thống đã hoàn thiện $100%$ các mục tiêu đề ra về phần cứng, phần mềm nhúng và giao diện Web.

Kết quả đối chuẩn thực nghiệm giữa mô hình Đề tài và máy lọc thương mại Xiaomi Smart Air Purifier 4 trong cùng một phòng kín $25\text{ m}^2$ (kích thích ô nhiễm bằng khói thử nghiệm):

Thông số đo kiểm Mô hình Đề tài Xiaomi Purifier 4 Độ chênh lệch ($\Delta$) Đánh giá kỹ thuật
Nhiệt độ môi trường $28.2^\circ\text{C}$ $28.5^\circ\text{C}$ $0.3^\circ\text{C}$ ($1.0%$) SHT31 có độ chính xác rất cao.
Độ ẩm tương đối $64.5%\text{ RH}$ $66.0%\text{ RH}$ $1.5%\text{ RH}$ ($2.2%$) Sai số nằm trong chuẩn kỹ thuật cho phép ($\pm 2%$).
Nồng độ bụi PM2.5 $45,\mu\text{g/m}^3$ $48,\mu\text{g/m}^3$ $3,\mu\text{g/m}^3$ ($6.2%$) Cảm biến laser PMS7003 bám sát cảm biến thương mại.
Nồng độ eCO2 / TVOC $540\text{ ppm} / 82\text{ ppb}$ Không hiển thị N/A Ưu thế vượt trội của đề tài khi đo được khí độc.

Đánh giá hiệu suất làm sạch không khí thực tế của mô hình theo thời gian:

Mốc thời gian Nồng độ PM2.5 ($\mu\text{g/m}^3$) Nồng độ eCO2 (ppm) TVOC (ppb) Chỉ số AQI Trạng thái quạt Hiệu suất lọc giảm bụi
Vừa khởi động (0 phút) 158 840 720 172 (Xấu) Cấp 3 (Turbo 100%) $0%$ (Gốc)
Sau 15 phút 38 580 240 85 (Trung bình) Cấp 2 (Auto 66%) $75.9%$
Sau 30 phút 12 430 45 36 (Tốt) Cấp 1 (Eco 33%) $\mathbf{92.4%}$

Đổi mới và đóng góp

  1. Tích hợp cảm biến khí toàn diện và thuật toán AQI chuẩn hóa: Khác với hầu hết các máy lọc không khí chỉ trang bị cảm biến bụi quang học thô sơ, mô hình tích hợp đồng thời 4 cảm biến công nghiệp (PMS7003, CCS811, SHT31, MP135), cho phép phát hiện không chỉ bụi mịn PM1.0, PM2.5, PM10 mà còn giám sát nồng độ hợp chất hữu cơ dễ bay hơi TVOC và khí nhà kính $e\text{CO}_2$.
  2. Hệ thống xử lý làm sạch kép Active-Passive: Kết hợp giữa cơ chế lọc giữ hạt thụ động 3 cấp (Pre-filter + Than hoạt tính khử mùi + HEPA H13 giữ $99.97%$ bụi siêu vi kích thước $\ge 0.3,\mu\text{m}$) và cơ chế phát tán ion âm chủ động MS-FA7000 ($>70\text{ triệu ion/cm}^3$) giúp các hạt bụi lơ lửng trung hòa điện tích, tăng tốc độ lắng bụi lên $40%$ so với lọc quạt hút thông thường.
  3. Kiến trúc Dual-MCU tối ưu hóa tài nguyên: Việc tách rời nhiệm vụ tính toán điều khiển thời gian thực (Arduino Mega 2560) và tác vụ mạng truyền thông TCP/IP (NodeMCU ESP8266) giúp vi điều khiển không bao giờ bị nghẽn lệnh (Blocking delay) khi mạng WiFi chập chờn, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho hệ thống chấp hành.
  4. Hiệu quả năng lượng cải tiến: Việc ứng dụng giải thuật điều khiển công suất PWM vô cấp thích ứng với chỉ số AQI thực tế giúp tiết kiệm $28.5%$ lượng điện năng tiêu thụ so với các dòng máy chạy tốc độ cố định.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai ứng dụng thực tế

  • Căn hộ chung cư và nhà ở đô thị: Tự động phát hiện mùi sơn, khí nấu nướng TVOC và bụi mịn từ đường phố để tăng tốc quạt; tự chuyển về chế độ Sleep siêu tĩnh âm khi phòng tắt đèn vào ban đêm.
  • Phòng học, văn phòng làm việc kín: Cảnh báo mức $e\text{CO}_2$ vượt quá $1.000\text{ ppm}$ (ngưỡng gây buồn ngủ, giảm tập trung) để người dùng chủ động mở cửa thông khí hoặc điều chỉnh chế độ lọc ion.
  • Cơ sở y tế, phòng khám: Khử trùng diệt khuẩn không khí liên tục bằng ion âm mật độ cao mà không sản sinh nồng độ Ozone độc hại (duy trì $\text{O}_3 < 0.05\text{ ppm}$).

Yêu cầu triển khai và dự toán kinh phí

Hệ thống yêu cầu nguồn cấp DC $24\text{V} - 3\text{A}$ (nguồn xung công nghiệp), hạ tầng Wi-Fi chuẩn $802.11\text{ b/g/n}$ tần số $2.4\text{GHz}$, khoảng cách đặt máy cách tường tối thiểu $20\text{ cm}$ để tối ưu hóa lưu lượng hút gió 360 độ.

Bảng hạch toán chi phí linh kiện phần cứng (BOM):

STT Tên linh kiện / Module Số lượng Đơn giá ước tính (VNĐ) Thành tiền (VNĐ)
1 Arduino Mega 2560 CH340 01 180.000 180.000
2 NodeMCU ESP8266-12E 01 75.000 75.000
3 Màn hình cảm ứng HMI TFT 2.8" UART 01 290.000 290.000
4 Cảm biến bụi Laser PMS7003 01 320.000 320.000
5 Cảm biến khí CCS811 01 165.000 165.000
6 Cảm biến nhiệt ẩm SHT31 01 85.000 85.000
7 Cảm biến khí MP135 01 45.000 45.000
8 Quạt ly tâm EBM 24V-45W 01 350.000 350.000
9 Bộ tạo ion âm MS-FA7000 01 95.000 95.000
10 Bộ 3 màng lọc (Thô + Carbon + HEPA) 01 bộ 160.000 160.000
11 Nguồn tổ ong 24V-3A + Bo mạch PCB 01 bộ 150.000 150.000
Tổng Tổng chi phí chế tạo phần cứng (R&D BOM) 1.915.000 VNĐ

So với các dòng máy lọc IoT thương mại có tính năng đo khí TVOC/eCO2 (giá dao động từ 4.500.000 đến 8.000.000 VNĐ), giải pháp của đề tài giúp tiết kiệm hơn $55%$ chi phí chế tạo mà vẫn đảm bảo tính chủ động hoàn toàn về phần mềm và dữ liệu.

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù đã đạt được những kết quả khả quan, đề tài vẫn còn một số điểm hạn chế mang tính kỹ thuật:

  • Hệ thống điều khiển từ xa qua Web hoàn toàn phụ thuộc vào kết nối Internet và dịch vụ Firebase. Nếu mất kết nối mạng, người dùng chỉ có thể tương tác cục bộ qua màn hình HMI.
  • Cảm biến CCS811 yêu cầu thời gian sấy cảm biến (Burn-in / Pre-heating time) khoảng 20 phút sau khi cấp nguồn để đưa ra kết quả đo TVOC và eCO2 có độ ổn định cao nhất.
  • Chưa tích hợp cảm biến đo chênh lệch áp suất (Differential Pressure Sensor) qua màng lọc để tự động tính toán chính xác phần trăm tuổi thọ còn lại của màng lọc HEPA.

Hướng phát triển tiếp theo của hệ thống:

  1. Tích hợp mô hình học máy siêu nhẹ (TinyML) chạy trực tiếp trên vi điều khiển ESP32 hoặc ARM Cortex-M4 để dự đoán xu hướng ô nhiễm không khí theo thói quen sinh hoạt hàng ngày mà không cần gửi dữ liệu về máy chủ.
  2. Xây dựng ứng dụng di động native đa nền tảng (Flutter/React Native) hỗ trợ kết nối Bluetooth Low Energy (BLE 5.0) để cấu hình WiFi nhanh chóng (SmartConfig) và điều khiển máy trực tiếp khi mất kết nối Internet.
  3. Tích hợp chuẩn kết nối Matter / MQTT để liên kết máy lọc không khí vào các hệ sinh thái nhà thông minh phổ biến như Home Assistant, Apple HomeKit và Google Home.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử, IoT và Tự động hóa: Là tài liệu tham khảo thực tiễn chuyên sâu về thiết kế bo mạch PCB đa nguồn, giao tiếp cảm biến công nghiệp chuẩn I2C/UART và kỹ thuật lập trình phân tách vi xử lý Master-Slave.
  • Kỹ sư và Nhà phát triển hệ thống nhúng: Cung cấp mã nguồn tham khảo, giải thuật điều khiển công suất PWM thích nghi và kiến trúc kết nối Firebase Cloud bảo mật, không bị nghẽn tín hiệu.
  • Doanh nghiệp và Nhà sản xuất thiết bị gia dụng: Mô hình hóa phương án sản xuất máy lọc không khí giá thành thấp với hiệu năng tương đương sản phẩm thương mại cao cấp, chủ động về công nghệ lọc và phần mềm quản lý.
  • Người dùng cá nhân và Cộng đồng: Mang lại giải pháp bảo vệ sức khỏe đường hô hấp thiết thực, trực quan hóa chất lượng không khí trong phòng theo thời gian thực với chi phí đầu tư và vận hành tiết kiệm.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần cứng và hạ tầng để triển khai máy lọc không khí này là gì?

Hệ thống yêu cầu nguồn cấp một chiều $24\text{VDC} - 3\text{A}$ ổn định, bộ phát WiFi chuẩn $802.11\text{ b/g/n}$ băng tần $2.4\text{GHz}$ có kết nối Internet để đồng bộ dữ liệu. Về môi trường, máy hoạt động tối ưu trong diện tích phòng $20 - 30\text{ m}^2$, nhiệt độ từ $0^\circ\text{C}$ đến $50^\circ\text{C}$, độ ẩm dưới $90%\text{ RH}$.

2. Giới hạn mở rộng hệ thống (Scalability) và giải pháp khi triển khai số lượng lớn thiết bị?

Khi triển khai đồng thời hàng trăm máy lọc trong một tòa nhà, cấu trúc Firebase Realtime Database phân nhánh theo Device_ID kết hợp xác thực qua JWT Token giúp hệ thống dễ dàng mở rộng. Nếu mở rộng sang quy mô công nghiệp (Smart Building), hệ thống có thể chuyển đổi giao thức truyền thông sang MQTT Broker cục bộ để giảm chi phí băng thông Cloud.

3. Hệ thống có khả năng tích hợp vào các hệ thống quản lý tòa nhà (BMS) sẵn có không?

Có. Nhờ dữ liệu được cấu trúc chuẩn hóa trên Cloud và hỗ trợ giao tiếp UART/Serial tại phần cứng, hệ thống có thể dễ dàng chuyển đổi để tích hợp qua các giao thức Modbus RTU/TCP, BACnet hoặc REST API thông qua một gateway chuyển đổi trung gian.

4. Quy trình bảo trì và chu kỳ thay thế màng lọc diễn ra như thế nào?

  • Màng lọc thô: Cần vệ sinh bằng máy hút bụi hoặc rửa nước định kỳ mỗi 2 - 4 tuần.
  • Màng lọc Than hoạt tính và màng HEPA: Cần thay mới định kỳ sau 6 đến 12 tháng tùy thuộc vào mức độ ô nhiễm của môi trường sử dụng.
  • Cảm biến PMS7003: Cần vệ sinh khe hút quang học bằng luồng khí nén sau mỗi 6 tháng để tránh bụi bám vào thấu kính laser.

5. Dự toán chi phí chế tạo và thời gian hoàn vốn (ROI) khi ứng dụng thực tế?

Chi phí vật tư chế tạo nguyên mẫu chỉ khoảng 1.915.000 VNĐ. Đối với các văn phòng nhỏ hoặc hộ gia đình, việc tự chế tạo hoặc ứng dụng mô hình giúp tiết kiệm từ $2.500.000$ đến $4.000.000\text{ VNĐ}$ so với việc mua thiết bị thương mại có cùng cấu hình cảm biến khí độc TVOC/eCO2, mang lại điểm hòa vốn chi phí đầu tư ngay trong năm đầu tiên sử dụng.

Kết luận

Đề tài "Nghiên cứu và thiết kế máy lọc không khí ứng dụng IoT" của nhóm sinh viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh đã hiện thực hóa thành công một giải pháp công nghệ toàn diện kết hợp giữa kỹ thuật phần cứng điện tử viễn thông và nền tảng IoT hiện đại.

Các kết quả nổi bật bao gồm:

  • Thiết kế hoàn chỉnh phần cứng bo mạch in PCB 2 lớp, tích hợp thành công cấu trúc Dual-MCU giữa ATMega2560 và ESP8266.
  • Kết hợp hoàn hảo hệ thống lọc đa tầng (Thô, Carbon, HEPA H13) và bộ ion âm công suất cao MS-FA7000, đạt hiệu suất làm sạch bụi mịn PM2.5 lên đến $92.4%$ sau 30 phút thực nghiệm.
  • Xây dựng giao diện điều khiển kép: Màn hình cảm ứng HMI TFT 2.8 inch mượt mà tại chỗ và Website IoT Cloud đồng bộ thời gian thực qua Firebase, đảm bảo tính bảo mật và trải nghiệm người dùng vượt trội.

Đồ án không chỉ khẳng định tính khả thi cao trong việc ứng dụng công nghệ IoT vào nâng cao chất lượng môi trường sống mà còn mở ra tiềm năng thương mại hóa các sản phẩm thiết bị thông minh Make in Vietnam với chi phí hợp lý và hiệu năng vượt trội.