Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Ô nhiễm không khí là vấn đề môi trường và sức khỏe cộng đồng nghiêm trọng trên quy mô toàn cầu và tại Việt Nam. Theo thống kê của Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) được trích dẫn trong đồ án, mỗi năm có khoảng 7 triệu ca tử vong sớm liên quan đến tiếp xúc với không khí ô nhiễm. Tại Việt Nam, theo số liệu từ Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, số ca tử vong do các nguyên nhân liên quan đến bụi mịn tại Hà Nội đạt khoảng 5.800 người mỗi năm (chiếm 32% tổng số ca của khu vực miền Bắc), trong đó khoảng 1/3 lượng bụi $PM_{2.5}$ xuất phát từ các nguồn nội thành, đặc biệt là hoạt động giao thông.
Trước thực trạng đó, các giải pháp lọc không khí trong không gian kín ngày càng trở nên cấp thiết. Tác giả đã tổng thuật hai công trình nghiên cứu tiền nhiệm tại Việt Nam và chỉ ra các hạn chế kỹ thuật cụ thể:
- Đề tài của Nguyễn Hồ Mạnh Khương và cộng sự (2022) về máy lọc màng carbon kết hợp ion âm: Việc sử dụng biến trở cơ học để chỉnh tốc độ quạt làm giảm độ chính xác và độ tin cậy; màn hình LCD đơn sắc hạn chế khả năng hiển thị; chỉ trang bị một lớp màng lọc than hoạt tính đơn lẻ làm giảm hiệu suất xử lý hạt bụi và tuổi thọ thiết bị; thiếu giao tiếp điều khiển từ xa.
- Đề tài của Vũ Đình Tú và cộng sự (2020) về thiết bị lọc không khí nhà xưởng có giám sát từ xa: Sử dụng cảm biến bụi có độ chính xác chưa cao, dẫn đến sai số trong việc đo lường nồng độ bụi và tự động điều tiết quá trình làm sạch.
Từ các hạn chế trên, đồ án xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể sau:
- Nghiên cứu, thiết kế và chế tạo mô hình máy lọc không khí tích hợp 3 chế độ vận hành: Tự động (Auto - tự điều chỉnh tốc độ quạt theo mức độ ô nhiễm), Thủ công (Manual - cho phép chọn 3 cấp tốc độ và bật/tắt bộ tạo ion âm) và Ban đêm (Sleep - vận hành ở công suất thấp nhằm giảm độ ồn).
- Thiết kế khối thu thập dữ liệu đa thông số bao gồm nhiệt độ, độ ẩm môi trường, các chỉ số bụi mịn ($PM_{1.0}, PM_{2.5}, PM_{10}$), hợp chất hữu cơ dễ bay hơi (TVOC) và khí carbon dioxide tương đương ($eCO_2$).
- Xây dựng giao diện điều khiển tại chỗ bằng màn hình cảm ứng HMI và hệ thống điều khiển từ xa qua mạng Internet ứng dụng nền tảng đám mây Firebase.
- Xây dựng trang web quản trị và điều khiển thời gian thực có tính năng phân quyền, bảo mật tài khoản (đăng nhập, đăng ký, khôi phục mật khẩu), chức năng khóa trẻ em (Child Lock) và hẹn giờ bật/tắt thiết bị.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Cấu trúc cơ khí máy lọc không khí; hệ thống màng lọc đa tầng (lọc thô, than hoạt tính, HEPA); vi điều khiển trung tâm Arduino Mega 2560 CH340 và module truyền thông NodeMCU ESP8266; các module cảm biến (PMS7003, CCS811, SHT31, MP135); màn hình cảm ứng TFT HMI 2.8 inch; bộ tạo ion âm MS-FA7000; quạt ly tâm EBM 24V-45W; nền tảng Firebase và giao diện Web.
- Phạm vi và giới hạn đề tài: Đề tài giới hạn thử nghiệm trong môi trường phòng kín có kết nối mạng Internet/WiFi; không áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI); chưa tích hợp cơ cấu điều chỉnh hướng gió; chưa tích hợp tính năng tự động vệ sinh màng lọc cơ học.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Đồ án xây dựng trên nền tảng kỹ thuật phần cứng nhúng, giao thức truyền thông công nghiệp và tiêu chuẩn quan trắc chất lượng không khí:
- Kiến trúc Internet of Things (IoT) và Dịch vụ Backend: Sử dụng mô hình truyền dữ liệu thời gian thực thông qua Firebase Realtime Database và xác thực người dùng bằng Firebase Authentication.
- Chuẩn giao tiếp phần cứng:
- Giao tiếp $I^2C$ (Inter-Integrated Circuit): Sử dụng 2 đường tín hiệu SDA (Serial Data) và SCL (Serial Clock) kết nối vi điều khiển với cảm biến SHT31, CCS811 và module thời gian thực RTC DS3231.
- Giao tiếp UART (Universal Asynchronous Receiver-Transmitter): Sử dụng 2 đường truyền nhận dữ liệu bất đồng bộ TX và RX để truyền thông giữa Arduino Mega 2560 với NodeMCU ESP8266, cảm biến bụi PMS7003 và màn hình cảm ứng TFT HMI.
- Tiêu chuẩn tính toán chỉ số chất lượng không khí (AQI): Áp dụng quy chuẩn tính toán giá trị $AQI$ giờ ($AQI_h$) và thuật toán $Nowcast$ cho các thông số bụi $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$ theo công thức tính toán trọng số $W^*$:
$$W^* = \frac{c_{min}}{c_{max}}$$
Trong đó $c_{min}$ và $c_{max}$ lần lượt là nồng độ quan trắc nhỏ nhất và lớn nhất trong chuỗi 12 giờ gần nhất. Nếu $W^* \le 0.5$ thì chọn trọng số $W = 0.5$; nếu $W^* > 0.5$ thì chọn $W = W^*$. Giá trị $AQI_h$ tổng hợp được xác định bằng giá trị cực đại ($AQI_{max}$) trong các giá trị $AQI$ thành phần của từng chất ô nhiễm.
| Dải giá trị AQI |
Đánh giá chất lượng không khí |
Mã màu RGB |
Tác động sức khỏe |
| 0 - 50 |
Tốt |
0; 228; 0 |
Chất lượng không khí tốt, không ảnh hưởng sức khỏe. |
| 51 - 100 |
Trung bình |
255; 255; 0 |
Chấp nhận được, nhóm nhạy cảm nên hạn chế ra ngoài. |
| 101 - 150 |
Kém |
255; 126; 0 |
Nhóm nhạy cảm bắt đầu có triệu chứng xấu. |
| 151 - 200 |
Xấu |
255; 0; 0 |
Ảnh hưởng đến sức khỏe của tất cả mọi người. |
| 201 - 300 |
Rất xấu |
143; 63; 151 |
Cảnh báo khẩn cấp về sức khỏe toàn diện. |
| 301 - 500 |
Nguy hại |
126; 0; 35 |
Mức độ cảnh báo cao nhất, nguy hiểm nghiêm trọng. |
- Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp thiết kế kỹ thuật kết hợp thực nghiệm thực tế. Tác giả tiến hành tính toán công suất tiêu thụ, lựa chọn linh kiện thông qua ma trận so sánh thông số kỹ thuật, thiết kế mạch in (PCB) trên phần mềm Altium Designer, lập trình nhúng C/C++ cho vi điều khiển, xây dựng giao diện Web và tiến hành kiểm thử thực nghiệm đối soát trực tiếp với thiết bị thương mại.
Thiết kế và triển khai hệ thống
Hệ thống được thiết kế phân tầng chức năng rõ ràng, tách biệt giữa khối điều khiển trung tâm (xử lý logic, đọc cảm biến, điều khiển tải) và khối kết nối truyền thông không dây (giao tiếp đám mây).
1. Kiến trúc phần cứng và lựa chọn linh kiện
Hệ thống phần cứng bao gồm 11 khối chức năng liên kết chặt chẽ:
- Khối xử lý trung tâm (Arduino Mega 2560 CH340): Trang bị chip ATMega2560 (16 MHz, 256 KB Flash, 8 KB SRAM, 4 KB EEPROM), 54 chân Digital I/O (15 chân PWM) và 4 cổng UART phần cứng, đáp ứng nhu cầu kết nối đồng thời nhiều cảm biến và cơ cấu chấp hành.
- Khối trung gian (NodeMCU ESP8266): Sử dụng CPU Tensilica Xtensa LX106 32-bit (80–160 MHz), tích hợp Wi-Fi chuẩn 802.11 b/g/n, đảm nhận việc đồng bộ dữ liệu hai chiều giữa Arduino Mega và Firebase.
- Mạch chuyển mức logic 4 kênh (3.3V/5V): Ghép nối an toàn các đường truyền UART/I2C giữa mức điện áp 5V của Arduino Mega và 3.3V của ESP8266 / các module cảm biến.
- Khối cảm biến thu thập dữ liệu môi trường:
- Cảm biến nhiệt độ - độ ẩm SHT31: Giao tiếp $I^2C$, dải đo nhiệt độ $-40^\circ\text{C}$ đến $125^\circ\text{C}$ (sai số $\pm 0.3^\circ\text{C}$), dải đo độ ẩm $0 - 100%\text{ RH}$ (sai số $\pm 2%\text{ RH}$), thời gian đáp ứng 8 giây.
- Cảm biến bụi PMS7003 (Plantower): Nguyên lý tán xạ laser (Laser scattering), giao tiếp UART, phát hiện hạt bụi có kích thước từ $0.3,\mu\text{m}$, xuất dữ liệu $PM_{1.0}, PM_{2.5}, PM_{10}$, sai số $\pm 10%$, thời gian đáp ứng $\le 10$ giây.
- Cảm biến khí CCS811: Giao tiếp $I^2C$, đo tổng hợp chất hữu cơ bay hơi TVOC ($0 - 1187\text{ ppb}$) và $eCO_2$ tương đương ($400 - 8192\text{ ppm}$).
- Cảm biến khí MP135: Cảm biến bán dẫn đo nồng độ cồn, VOC, $CO, NH_3, NO_x$, dải đo $1 - 1000\text{ ppm}$.
- Khối chấp hành và xử lý không khí:
- Hệ thống màng lọc 3 lớp: Màng lọc thô (loại bỏ tóc, sợi vải, bụi kích thước $0.5 - 5,\mu\text{m}$); màng lọc than hoạt tính (khử mùi, hấp phụ độc chất); màng lọc HEPA sợi thủy tinh (loại bỏ hạt bụi kích thước từ $0.3,\mu\text{m}$).
- Quạt ly tâm EBM 24V-45W: Động cơ ly tâm DC 24V (dải hoạt động 6–24V), dòng định mức 1.9A, công suất 45W, tốc độ 2000 vòng/phút, lưu lượng gió tối đa $225\text{ m}^3/\text{h}$, độ ồn $64\text{ dB(A)}$, điều khiển tốc độ qua PWM.
- Bộ tạo ion âm MS-FA7000: Điện áp 12V, công suất 1W, tạo mật độ ion $> 70\times 10^6\text{ ion/cm}^3$ với 10 đầu phóng chổi than, nồng độ Ozon sản sinh an toàn $< 0.05\text{ ppm}$, điều khiển đóng cắt qua Relay 5VDC SRD.
- Khối hiển thị, thông báo và thời gian thực:
- Màn hình TFT HMI 2.8 inch (320x240 pixels): Cảm ứng điện trở, giao tiếp qua UART.
- Module RTC DS3231: Giao tiếp $I^2C$, kèm pin nuôi CR2032 và bộ nhớ EEPROM AT24C32 (32K bits), duy trì thời gian thực chính xác phục vụ chức năng hẹn giờ.
- Khối nguồn và còi báo (Buzzer): Nguồn tổ ong $24\text{V}-3\text{A}$ hạ áp thành các mức $12\text{V}, 5\text{V}, 3.3\text{V}$; còi báo phản hồi âm thanh khi người dùng thao tác.
| Thông số / Linh kiện |
Module sử dụng trong đề tài |
Linh kiện so sánh 1 |
Linh kiện so sánh 2 |
Lý do chọn lựa |
| Vi điều khiển chính |
Arduino Mega 2560 CH340 (54 I/O, 4 UART, 256KB Flash) |
Arduino Uno R3 (14 I/O, 1 UART, 32KB Flash) |
- |
Đủ chân I/O và cổng UART kết nối đồng thời cảm biến, HMI, ESP8266. |
| Module Wi-Fi IoT |
NodeMCU ESP8266 (32-bit, 4MB Flash, Wi-Fi SoC) |
Arduino Uno WiFi Rev2 (8-bit, 48KB Flash) |
- |
Chi phí thấp, khả năng xử lý giao thức mạng độc lập, bộ nhớ lớn. |
| Cảm biến nhiệt/ẩm |
SHT31 ($\pm 0.3^\circ\text{C}, \pm 2%\text{ RH}$) |
DHT22 ($\pm 0.5^\circ\text{C}, \pm 2-5%\text{ RH}$) |
BME280 ($\pm 1.0^\circ\text{C}, \pm 3%\text{ RH}$) |
Độ chính xác cao vượt trội, giao tiếp $I^2C$ ổn định. |
| Cảm biến bụi mịn |
PMS7003 (Laser scattering, đo $PM_{1.0}/2.5/10$) |
Sharp GP2Y1010AU0F (LED Optical, chỉ đo thô) |
- |
Đo chính xác nồng độ hạt siêu mịn nhờ nguyên lý tán xạ quang học laser. |
2. Thiết kế phần mềm và thuật toán điều khiển
- Phần mềm nhúng (Firmware):
- Chương trình chính trên Arduino Mega 2560 thực hiện đọc chu kỳ dữ liệu từ các cảm biến SHT31, PMS7003, CCS811, MP135; phân tích gói tin điều khiển nhận từ màn hình TFT HMI và ESP8266; điều chế độ rộng xung (PWM) để chỉnh 3 mức tốc độ quạt hoặc tự động điều tiết quạt theo giá trị $AQI$; kích hoạt relay cấp điện cho bộ tạo ion âm MS-FA7000; kích hoạt Buzzer cảnh báo.
- Chương trình trên NodeMCU ESP8266 quản lý kết nối Wi-Fi, kết nối Firebase Realtime Database, đọc thời gian từ DS3231, truyền nhận dữ liệu tuần tự với Arduino Mega qua cổng UART.
- Giao diện người dùng trên Web:
- Xây dựng giao diện Responsive hỗ trợ máy tính và điện thoại di động.
- Tích hợp hệ thống phân quyền Firebase Auth (đăng nhập email/mật khẩu, đăng nhập Google, xử lý sai cú pháp, quên mật khẩu gửi mã qua email).
- Bảng điều khiển (Dashboard) trực quan hóa theo thời gian thực các chỉ số môi trường, đồ thị diễn tiến, trạng thái bật/tắt thiết bị, chuyển đổi chế độ vận hành (Auto, Normal, Sleep), khóa màn hình HMI (Child Lock), thiết lập khung giờ bật/tắt máy tự động.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan
Trình bày tính cấp thiết của vấn đề kiểm soát chất lượng không khí trong không gian kín; trích dẫn số liệu dịch tễ học của WHO và Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội về tác hại của bụi $PM_{2.5}$; phân tích chi tiết ưu - nhược điểm của các đề tài nghiên cứu máy lọc không khí trong nước giai đoạn 2020–2022; xác định mục tiêu nghiên cứu, nhiệm vụ cụ thể, đối tượng nghiên cứu, phạm vi ứng dụng và 4 giới hạn kỹ thuật của đề tài; khái quát bố cục 5 chương của báo cáo tốt nghiệp.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Trình bày tổng quan về hệ sinh thái IoT và các dịch vụ đám mây của Firebase (Authentication, Realtime Database, Analytics); phân tích nguyên lý truyền thông của hai giao thức nối tiếp $I^2C$ và UART; trình bày chi tiết thông số kỹ thuật, cấu tạo và nguyên lý làm việc của từng linh kiện phần cứng (Arduino Mega 2560, ESP8266, SHT31, PMS7003, CCS811, MP135, DS3231, MS-FA7000, màn hình HMI, màng lọc 3 tầng và quạt ly tâm EBM); giới thiệu thang đo chất lượng không khí $AQI$, phương pháp tính toán trọng số $Nowcast$ cho bụi mịn theo quy định và bảng ngưỡng nồng độ nguy hại của $CO_2$, hợp chất hữu cơ bay hơi TVOC và bụi $PM$.
Chương 3: Thiết kế hệ thống
Xác định toàn diện các yêu cầu kỹ thuật của hệ thống; xây dựng sơ đồ khối tổng quát gồm 11 phân khu chức năng; thiết kế sơ đồ nguyên lý chi tiết kết nối các khối phần cứng với vi điều khiển trung tâm; trình bày các bảng so sánh lựa chọn vi điều khiển và cảm biến; mô tả chi tiết lưu đồ thuật toán điều khiển chương trình chính của Arduino Mega 2560, lưu đồ chương trình con ESP8266, lưu đồ các tiến trình xử lý web (đăng ký, đăng nhập, quên mật khẩu, hẹn giờ, điều khiển Dashboard); thiết kế giao diện đồ họa cho màn hình cảm ứng TFT HMI và giao diện Web.
Chương 4: Kết quả và nhận xét
Trình bày quy trình thiết kế và thi công bảng mạch in 2 lớp (mặt Top và Bottom của mạch chính và mạch cảm biến) bằng phần mềm Altium Designer; quy trình lắp ráp khung vỏ cơ khí, bố trí cảm biến ở mặt trước và cố định các lớp màng lọc cùng quạt ly tâm bên trong thân máy; công bố hình ảnh thực tế quá trình chạy thử nghiệm các giao diện web và tính năng bảo mật; ghi nhận kết quả vận hành phần cứng ở 3 chế độ (Auto, Normal, Sleep), tính năng khóa trẻ em và khả năng lưu chuyển luồng khí; trình bày bảng dữ liệu thực nghiệm so sánh thông số đo đạc đối chứng giữa mô hình và máy lọc không khí thương mại Xiaomi Smart Air Purifier 4.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển
Đánh giá mức độ hoàn thành so với các mục tiêu ban đầu đề ra; tổng kết các đóng góp cụ thể về mặt thiết kế kỹ thuật, khả năng giám sát từ xa và tính ứng dụng thực tiễn của sản phẩm; phân tích các hạn chế còn tồn đọng của mô hình; đề xuất các giải pháp kỹ thuật mở rộng hệ thống trong tương lai.
Kết quả và đóng góp
1. Kết quả thực nghiệm cụ thể
- Thi công phần cứng hoàn chỉnh: Chế tạo thành công mạch in PCB 2 lớp cho mạch nguồn/điều khiển trung tâm và mạch cảm biến riêng biệt; lắp ráp hoàn thiện mô hình cơ khí dạng đứng với hệ thống màng lọc 3 lớp (thô, than hoạt tính, HEPA), bố trí cụm cảm biến hút gió tại mặt trước và cửa thoát khí sạch bên trên.
- Hoạt động ổn định các chức năng:
- Hệ thống vận hành chính xác 3 chế độ: Auto (quạt tự tăng tốc khi nồng độ bụi và khí ô nhiễm vượt ngưỡng an toàn), Normal (chỉnh tay 3 cấp tốc độ) và Sleep (quạt quay êm, giảm phát thải tiếng ồn).
- Bộ tạo ion âm MS-FA7000 hoạt động theo lệnh điều khiển độc lập qua relay.
- Tính năng khóa trẻ em (Child Lock) khóa cảm ứng màn hình HMI thành công khi được kích hoạt từ Web.
- Tính năng hẹn giờ (Timer) đồng bộ chính xác với module RTC DS3231.
- Kiểm thử đối chứng với thiết bị thương mại: Mô hình được đặt cạnh và kiểm thử trực tiếp cùng máy lọc không khí thương mại Xiaomi Smart Air Purifier 4 trong cùng một điều kiện phòng. Kết quả cho thấy các chỉ số bụi mịn $PM_{2.5}$ và chất lượng không khí ghi nhận từ cảm biến PMS7003 của mô hình bám sát thông số hiển thị của máy Xiaomi (chênh lệch nhỏ trong giới hạn cho phép của cảm biến laser). Dữ liệu sau 15 phút và 30 phút vận hành cho thấy nồng độ bụi $PM_{2.5}$ và các hợp chất ô nhiễm giảm rõ rệt theo thời gian hoạt động.
2. Đóng góp của đề tài
- Tích hợp cụm cảm biến toàn diện hơn so với các nghiên cứu tiền nhiệm trong nước (vừa đo được các hạt bụi mịn kích thước $PM_{1.0}, PM_{2.5}, PM_{10}$, vừa giám sát được $eCO_2$, TVOC, nhiệt độ và độ ẩm).
- Ứng dụng thành công công nghệ IoT với kiến trúc truyền thông phân tầng (Arduino Mega xử lý thời gian thực, ESP8266 quản lý kết nối), đồng bộ dữ liệu liên tục lên nền tảng đám mây Firebase.
- Cung cấp giải pháp giám sát - điều khiển hai chiều: Người dùng có thể điều khiển trực tiếp qua màn hình cảm ứng HMI điện trở tại chỗ hoặc điều khiển từ xa thông qua giao diện Web ở bất kỳ đâu có mạng Internet.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Hạn chế kỹ thuật
- Hệ thống phụ thuộc hoàn toàn vào kết nối mạng Internet/WiFi để thực hiện các chức năng điều khiển từ xa và đồng bộ dữ liệu.
- Chưa ứng dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hay học máy (Machine Learning) để dự đoán xu hướng ô nhiễm không khí hoặc tự động ghi nhớ thói quen sinh hoạt của người dùng.
- Cửa thoát khí cố định, chưa có cánh đảo gió tự động để điều chỉnh hướng luồng không khí sạch trong phòng.
- Hệ thống chưa có cơ cấu tự động làm sạch màng lọc thô hoặc cảm biến cảnh báo mức độ bám bẩn/tuổi thọ màng lọc HEPA để nhắc nhở người dùng thay thế.
Hướng phát triển tiếp theo
- Ứng dụng thuật toán AI/Machine Learning nhằm phân tích lịch sử ô nhiễm, tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ của động cơ quạt và dự báo sớm chất lượng không khí trong nhà.
- Thiết kế thêm cụm cơ cấu servo điều khiển cánh hướng gió tự động (Swing Mode) để phân bổ luồng khí sạch đều khắp không gian phòng.
- Nghiên cứu tích hợp cảm biến áp suất chênh lệch trước/sau màng lọc hoặc thuật toán đếm giờ hoạt động để cảnh báo thời điểm cần vệ sinh hoặc thay thế màng lọc.
- Xây dựng ứng dụng di động chuyên dụng (Mobile Application) trên nền tảng Android và iOS bên cạnh giao diện Web hiện tại.
Giá trị tham khảo
Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị kỹ thuật cao đối với:
- Sinh viên và học viên chuyên ngành: Ngành Công nghệ Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Máy tính và Công nghệ Thông tin đang thực hiện đồ án môn học hoặc đồ án tốt nghiệp về hệ thống nhúng và IoT.
- Kỹ sư phát triển thiết bị môi trường / Smart Home: Tham khảo thiết kế sơ đồ nguyên lý liên kết giữa vi điều khiển đa cổng UART (ATMega2560) với module Wi-Fi (ESP8266), mạch chuyển mức logic $3.3\text{V}/5\text{V}$, và phương pháp đọc các cảm biến môi trường qua chuẩn giao tiếp $I^2C$/UART.
- Phần đáng tham khảo nhất: Sơ đồ nguyên lý toàn hệ thống (Hình 3.2), phương pháp tính toán chỉ số $AQI$ theo thuật toán $Nowcast$, thiết kế mạch in PCB 2 lớp bằng Altium Designer và cấu trúc kết nối cơ sở dữ liệu Firebase Realtime Database kết hợp xác thực Firebase Auth trên nền tảng Web.
Câu hỏi thường gặp
1. Tại sao hệ thống phải sử dụng kết hợp cả hai vi điều khiển Arduino Mega 2560 và NodeMCU ESP8266 thay vì chỉ dùng một vi điều khiển duy nhất?
Trả lời: Arduino Mega 2560 sở hữu số lượng chân I/O lớn (54 chân), 4 cổng UART phần cứng và nhiều kênh PWM, đáp ứng việc đọc đồng thời nhiều loại cảm biến (PMS7003 qua UART, CCS811 và SHT31 qua $I^2C$, MP135 qua Analog) và điều khiển màn hình HMI, quạt ly tâm, relay. Trong khi đó, NodeMCU ESP8266 có vi xử lý 32-bit và tích hợp sẵn phần cứng Wi-Fi, chuyên trách việc kết nối Internet và đồng bộ dữ liệu với Firebase. Sự phân chia này giúp hệ thống không bị nghẽn chu kỳ lấy mẫu cảm biến khi đang thực hiện các tác vụ truyền thông mạng.
2. Màng lọc trong hệ thống gồm những loại nào và thứ tự lọc không khí diễn ra như thế nào?
Trả lời: Hệ thống sử dụng cụm lọc 3 tầng theo thứ tự: Đầu tiên là màng lọc thô (giữ lại bụi lớn, sợi vải, tóc có kích thước từ $0.5 - 5,\mu\text{m}$), tiếp đến là màng lọc than hoạt tính (hấp phụ hóa chất độc hại, khí độc, khử mùi), và cuối cùng là màng lọc HEPA (lọc các hạt bụi mịn, vi khuẩn, phấn hoa có kích thước siêu nhỏ từ $0.3,\mu\text{m}$). Không khí sau khi qua 3 màng lọc được bổ sung ion âm từ bộ MS-FA7000 trước khi thổi ra ngoài.
3. Công thức Nowcast được nhóm tác giả ứng dụng để giải quyết vấn đề gì trong tính toán chỉ số AQI của bụi mịn?
Trả lời: Thuật toán $Nowcast$ được sử dụng để tính toán giá trị nồng độ bụi $PM_{2.5}$ và $PM_{10}$ đại diện tức thời dựa trên dữ liệu quan trắc của chuỗi 12 giờ gần nhất. Bằng cách tính toán tỷ số $W^* = c_{min}/c_{max}$, thuật toán linh hoạt thay đổi trọng số: khi mức độ ô nhiễm biến động mạnh (tỷ số nhỏ), dữ liệu các giờ gần nhất sẽ được nhân trọng số cao hơn, giúp chỉ số $AQI$ phản ánh nhanh và sát nhất tình trạng chất lượng không khí hiện tại thay vì bị trễ như phương pháp trung bình số học thông thường.
4. Chế độ vận hành tự động (Auto Mode) của máy lọc không khí hoạt động dựa trên nguyên lý nào?
Trả lời: Ở chế độ Auto, vi điều khiển trung tâm liên tục đọc dữ liệu nồng độ bụi từ cảm biến PMS7003 và khí độc từ cảm biến CCS811/MP135. Dựa trên các ngưỡng quy chuẩn về chất lượng không khí ($AQI$, ngưỡng bụi $PM_{2.5}$, nồng độ $CO_2$ và TVOC), Arduino Mega sẽ tự động xuất tín hiệu PWM để điều chỉnh tốc độ quạt ly tâm EBM từ cấp thấp đến cấp cao nhằm tối ưu hóa hiệu suất lọc và tự động kích hoạt bộ tạo ion âm khi nồng độ ô nhiễm vượt mức an toàn.
5. Kết quả kiểm thử thực nghiệm của mô hình khi so sánh đối chứng với máy lọc không khí Xiaomi Smart Air Purifier 4 như thế nào?
Trả lời: Khi đặt cạnh nhau trong cùng một không gian phòng thực nghiệm, các thông số về nồng độ bụi mịn $PM_{2.5}$ do mô hình đo đạc và hiển thị trên màn hình/website bám sát và có độ tương quan rất cao so với thông số hiển thị trên màn hình của máy lọc không khí Xiaomi Smart Air Purifier 4. Cả hai thiết bị đều ghi nhận nồng độ bụi giảm dần rõ rệt sau các mốc thời gian 15 phút và 30 phút vận hành liên tục.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu và thiết kế máy lọc không khí ứng dụng IoT" của sinh viên Trương Quốc Bảo và Nguyễn Mạnh Lộc đã thiết kế và chế tạo thành công một thiết bị làm sạch không khí tích hợp phần cứng nhúng hoàn chỉnh và hệ thống điều khiển thông minh. Thiết bị ứng dụng cấu trúc lọc 3 tầng kết hợp công nghệ khử khuẩn ion âm, giám sát đồng thời nhiều chỉ số chất lượng không khí quan trọng ($PM_{1.0}, PM_{2.5}, PM_{10}$, TVOC, $eCO_2$, nhiệt độ, độ ẩm). Với khả năng vận hành linh hoạt qua 3 chế độ (Auto, Normal, Sleep) cùng giao diện Web thời gian thực bảo mật qua Firebase, công trình thể hiện tính ứng dụng cao, đáp ứng tốt các tiêu chuẩn kỹ thuật của một hệ thống IoT trong giải pháp nhà thông minh hiện đại.
