Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Hệ thống đập thủy điện và công trình thủy lợi đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế, điều tiết nguồn nước, sản xuất năng lượng và bảo vệ môi trường. Tuy nhiên, các công trình này tiềm ẩn nguy cơ mất an toàn nghiêm trọng nếu không được bảo dưỡng và giám sát thường xuyên. Vào mùa mưa bão, lưu lượng nước đổ về hồ chứa gia tăng đột ngột tạo nên áp lực thủy tĩnh lớn lên thân đập. Nếu không có phương án xả lũ kịp thời, nguy cơ vỡ đập là rất lớn, dẫn đến những thảm họa nghiêm trọng về sinh mạng và tài sản. Văn bản dẫn chứng các sự cố lịch sử như vụ vỡ đập Machchu 2 tại Ấn Độ năm 1979 làm 2.000 người thiệt mạng, vụ vỡ đập thủy lợi tại Sri Lanka khiến gần 120 người chết và mất tích, và sự cố vỡ đập thủy điện Ia Glae 2 tại Việt Nam năm 2023 gây ngập lụt, cuốn trôi hoa màu và tài sản của người dân.

Trước thực trạng phương thức giám sát truyền thống (sử dụng nhân sự quan sát thủ công hoặc ghi chép qua camera) còn bộc lộ độ trễ và phụ thuộc vào con người, tác giả Đoàn Huy Tài thực hiện đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ Kỹ thuật Máy tính tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh nhằm tự động hóa quy trình theo dõi mực nước và vận hành xả lũ.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích của đề tài là xây dựng hệ thống giám sát, quản lý và lưu trữ giá trị mực nước khi vượt ngưỡng an toàn, kết nối với ứng dụng điện thoại thông minh và tự động điều khiển đóng mở cửa đập nước thông qua mô hình thu nhỏ khi mực nước đạt ngưỡng báo động.

Nhiệm vụ nghiên cứu

Văn bản xác định 8 nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được đánh số:

  1. Nhiệm vụ 1: Tiến hành tìm kiếm tài liệu liên quan đến đề tài để khảo sát và định hình hướng đi cụ thể.
  2. Nhiệm vụ 2: Xác định cụ thể yêu cầu hệ thống, từ đó thiết kế sơ đồ khối dựa trên chức năng; phân tích yêu cầu kỹ thuật và chức năng mỗi khối đề ra.
  3. Nhiệm vụ 3: Dựa trên chức năng từng khối, tìm kiếm và lựa chọn các linh kiện đáp ứng nhu cầu kỹ thuật; nghiên cứu thông số kỹ thuật linh kiện để xây dựng các khối.
  4. Nhiệm vụ 4: Nghiên cứu, khảo sát nền tảng ứng dụng Blynk bao gồm đặc tính, chức năng và giao thức truyền thông với các thiết bị.
  5. Nhiệm vụ 5: Thiết kế giao diện ứng dụng Blynk trên điện thoại và kết nối với các linh kiện phần cứng (NodeMCU ESP8266, cảm biến siêu âm, động cơ Servo).
  6. Nhiệm vụ 6: Đo đạc để thiết kế mô hình đập nước thu nhỏ và tiến hành thi công mô hình.
  7. Nhiệm vụ 7: Lắp đặt thiết bị vào mô hình thực tế, vận hành chạy thử và kiểm tra kết quả hệ thống.
  8. Nhiệm vụ 8: Viết báo cáo thuyết minh đồ án tốt nghiệp.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu phần mềm: Nền tảng ứng dụng di động Blynk IoT (Blynk.Console, Blynk.Apps, Blynk.Edgent) và dịch vụ lưu trữ dữ liệu trực tuyến Google Sheets.
  • Đối tượng nghiên cứu phần cứng: Vi điều khiển NodeMCU ESP8266 (phiên bản tích hợp chip nạp CP2102), cảm biến đo khoảng cách siêu âm HC-SR04, động cơ servo mini SG90 và mô hình vật lý đập nước thu nhỏ.
  • Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực nghiệm trên mô hình thu nhỏ ở cấp độ môi trường sư phạm, định hướng ứng dụng cho một khu vực nhà máy thủy điện hoặc trạm thủy lợi đơn lẻ.
  • Phạm vi thời gian: Đồ án được triển khai thực hiện và hoàn thành trong thời gian 3 tháng (nghiệm thu vào tháng 6 năm 2024).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và công nghệ sử dụng

  1. Chuẩn truyền thông không dây Wi-Fi (IEEE 802.11): Tổng quan các thế hệ Wi-Fi từ chuẩn IEEE 802.11 nguyên bản (1997, tốc độ 2 Mbps trên băng tần 2,4 GHz), IEEE 802.11b (1999, tốc độ 11 Mbps sử dụng kỹ thuật điều chế DSSS/CCK), IEEE 802.11a (1999, tốc độ 54 Mbps trên băng tần 5 GHz sử dụng OFDM), IEEE 802.11g (2003, tốc độ 54 Mbps trên băng tần 2,4 GHz), IEEE 802.11n (2009, tốc độ lên đến 600 Mbps hỗ trợ cả hai băng tần), IEEE 802.11ac (2013, tốc độ 3,5 Gbps) đến IEEE 802.11ax (2021, tốc độ tối đa 9,2 Gbps hỗ trợ thêm băng tần 6 GHz).
  2. Vi điều khiển ESP8266 NodeMCU: Module tích hợp vi xử lý 32-bit và ngăn xếp giao thức TCP/IP do Espressif Systems phát triển. Bản mạch sử dụng trong đề tài là NodeMCU Lua CP2102 hoạt động với nguồn nuôi 5V DC (nguồn ra 3,3V), dòng làm việc 80 mA, ROM tối đa 16 MB, SRAM tối đa 50 KB, hỗ trợ Wi-Fi chuẩn 802.11n (tốc độ tối đa 72,2 Mbps) và các chuẩn giao tiếp phần cứng UART, SPI, I2C.
  3. Nguyên lý đo khoảng cách bằng sóng siêu âm (HC-SR04): Cảm biến hoạt động bằng cách phát chùm 8 xung siêu âm ở tần số 40 kHz từ chân Trigger (khi nhận xung kích mức cao $10,\mu\text{s}$). Khoảng cách từ cảm biến đến bề mặt chất lỏng được tính toán dựa trên thời gian chân Echo duy trì ở mức cao ($T$) theo công thức: $$\text{Khoảng cách} = \frac{v \times T}{2}$$ Trong đó $v$ là vận tốc truyền âm trong không khí ($340,\text{m/s}$). Phạm vi đo hiệu dụng từ 2 cm đến 400 cm, độ chính xác $0,3,\text{cm}$, góc quét $15^\circ$.
  4. Cơ chế điều khiển động cơ Servo SG90: Động cơ servo góc quay sử dụng tín hiệu điều chế độ rộng xung (PWM) với trọng lượng 9g, mô-men xoắn giữ $1,8,\text{kgf}\cdot\text{cm}$, tốc độ phản hồi $0,1,\text{s}/60^\circ$ tại điện áp hoạt động $4,8,\text{V} - 5,\text{V}$.
  5. Nền tảng Blynk IoT và cấu trúc gói tin: Hệ sinh thái gồm máy chủ Blynk Cloud, giao diện điều khiển web Blynk.Console và ứng dụng di động Blynk.Apps. Giao thức nhị phân của Blynk sử dụng cấu trúc gói tin cố định:
Trường dữ liệu Kích thước Chức năng
Mã lệnh (Command) 1 byte Xác định loại yêu cầu hoặc phản hồi
Định danh tin nhắn (Message ID) 2 byte Đánh số thứ tự nhận diện gói tin
Độ dài nội dung (Length) 2 byte Thể hiện kích thước phần thân tin nhắn
Nội dung tin nhắn (Body) Biến đổi (tối đa $2^{15}$ byte) Chứa chuỗi dữ liệu trạng thái, tọa độ widget

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp nghiên cứu, tổng hợp lý thuyết: Thu thập và chọn lọc tài liệu về vi điều khiển, cảm biến siêu âm, động cơ servo và các giao thức mạng IoT.
  • Phương pháp phân tích: Đánh giá các thông số kỹ thuật để lựa chọn linh kiện tương thích về điện áp và chuẩn giao tiếp.
  • Phương pháp mô hình hóa: Thiết kế và thi công mô hình đập nước thu nhỏ phục vụ thử nghiệm vật lý.
  • Phương pháp thực nghiệm và định lượng: Cấp nước vào mô hình theo các mức khác nhau, đo đạc thời gian thực tế, thu thập dữ liệu mực nước và so sánh với giá trị tính toán lý thuyết.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu đo đạc thực tế từ cảm biến siêu âm HC-SR04 gắn trên thành mô hình đập nước, kết hợp dữ liệu đồng bộ và lưu trữ trực tiếp trên trang tính Google Sheets và nền tảng đám mây Blynk Cloud.

Thiết kế và triển khai hệ thống

Kiến trúc sơ đồ khối hệ thống

Hệ thống được tổ chức thành 4 khối chức năng liên kết chặt chẽ:

  • Khối nguồn: Tiếp nhận nguồn điện 5V DC để cung cấp điện áp hoạt động cho vi điều khiển NodeMCU ESP8266, cảm biến HC-SR04 và động cơ servo SG90.
  • Khối thu nhận dữ liệu: Cảm biến siêu âm HC-SR04 đảm nhận nhiệm vụ phát và thu sóng phản xạ từ mặt nước, trả về độ rộng xung thời gian trên chân Echo.
  • Khối xử lý trung tâm: Vi điều khiển NodeMCU ESP8266 nhận tín hiệu thời gian từ cảm biến, tính toán ra khoảng cách và tỷ lệ phần trăm mực nước so với chiều cao thành đập; truyền dữ liệu qua Wi-Fi lên máy chủ đám mây Blynk và đồng bộ sang Google Sheets khi mực nước vượt ngưỡng quy định.
  • Khối động cơ: Động cơ servo SG90 nhận lệnh điều khiển xung PWM từ khối xử lý để mở cửa van xả nước một góc $90^\circ$ khi mực nước chạm ngưỡng báo động và quay về vị trí ban đầu ($0^\circ$) khi nước rút về dưới ngưỡng an toàn.

Thiết kế phần mềm và giải thuật

Phần mềm trên ESP8266 và giao diện Blynk vận hành theo quy trình:

  1. Khởi tạo cấu hình kết nối mạng Wi-Fi và nạp mã xác thực (Auth Token) của Blynk cùng thông tin kết nối tới dịch vụ Google Sheets.
  2. Kiểm tra kết nối mạng: Nếu kết nối thất bại, yêu cầu kiểm tra lại điểm phát sóng Wi-Fi; nếu thành công, tiến hành đọc liên tục dữ liệu từ cảm biến siêu âm.
  3. Tính toán phần trăm mực nước và hiển thị trực quan lên đồng hồ đo (Gauge) và đồ thị theo thời gian thực (SuperChart) trên ứng dụng điện thoại.
  4. Kiểm tra điều kiện ngưỡng:
    • Nếu mực nước vượt ngưỡng an toàn: Kích hoạt luồng gửi dữ liệu tự động lên bảng tính Google Sheets để phục vụ lưu trữ, truy vết.
    • Nếu mực nước đạt ngưỡng báo động (thiết lập ở mức 80%): Đẩy thông báo khẩn cấp (Push Notification) lên màn hình khóa điện thoại, gửi email cảnh báo đến tài khoản quản trị, đồng thời kích hoạt chân GPIO điều khiển Servo xoay $90^\circ$ mở cửa xả lũ.
    • Khi mực nước hạ xuống dưới ngưỡng an toàn: Điều khiển servo quay ngược lại để đóng kín cửa đập và tiếp tục chu trình giám sát.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương này trình bày tổng quan về tầm quan trọng của hệ thống hồ đập thủy điện, thủy lợi và những rủi ro thảm họa vỡ đập từ các dẫn chứng thực tế trên thế giới và tại Việt Nam. Tác giả chỉ ra sự cần thiết của việc ứng dụng công nghệ IoT vào việc tự động hóa giám sát mực nước thay thế cho phương pháp thủ công. Chương 1 xác định rõ mục tiêu nghiên cứu, 8 nhiệm vụ triển khai, đối tượng nghiên cứu (NodeMCU ESP8266, HC-SR04, Servo SG90, Blynk, Google Sheets), phạm vi thực hiện (mô hình thu nhỏ trong 3 tháng) và các phương pháp nghiên cứu được áp dụng.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nội dung chương 2 tập trung hệ thống hóa toàn bộ kiến thức kỹ thuật làm nền tảng cho đồ án:

  • Công nghệ Wi-Fi: Phân tích các thế hệ chuẩn IEEE 802.11 từ 802.11 ban đầu đến 802.11ax (WiFi 6).
  • Phần cứng ESP8266 NodeMCU: Khái quát lịch sử hình thành từ năm 2013 và bảng so sánh chi tiết giữa 5 phiên bản module phần cứng:
Tiêu chí NodeMCU V0.9 NodeMCU V1.0 Wemos D1 Mini Wemos D1 R2 LoLin V3
Nhãn hiệu NodeMCU DOIT Wemos Wemos LoLin
Số chân GPIO 11 11 11 11 11
Số chân ADC 1 1 1 1 1
Loại Anten PCB PCB PCB PCB PCB
Module ESP8266 ESP12 (AI-Thinker) ESP12E (AI-Thinker) ESP12E (Wemos) ESP12E (Wemos) ESP12E (AI-Thinker)
Giao tiếp Serial Có Có Có Có Có
Chip nạp USB CH340G CP2102 / CH340G CH340G CH340G CH340G
Độ thân thiện Testboard Kém (quá nhiều chân) Rất tốt (sau hàn) Rất tốt Kém (dạng Arduino) Kém (quá rộng)
Kích thước To To Trung bình Rất lớn To
  • Cảm biến HC-SR04: Trình bày cấu tạo gồm 2 đầu dò siêu âm 40 kHz, sơ đồ kết nối 4 chân (VCC, Trig, Echo, GND), thông số kỹ thuật và công thức toán học tính khoảng cách dựa trên vận tốc âm thanh $340,\text{m/s}$.
  • Động cơ Servo SG90: Phân loại DC Servo và AC Servo; mô tả nguyên lý điều khiển vòng kín qua chiết áp hồi tiếp nội suy góc quay và các thông số vận hành (mô-men $1,8,\text{kgf}\cdot\text{cm}$, tốc độ $0,1,\text{s}/60^\circ$).
  • Nền tảng Blynk IoT: Trình bày chi tiết cấu trúc nền tảng gồm Blynk.Console, Blynk.Apps, Blynk.Edgent và thư viện Blynk C++; phân tích cấu trúc giao thức nhị phân với tiêu đề 5 byte cố định và các dịch vụ đi kèm như Blynk.Inject (quản lý Wi-Fi), Blynk.Air (cập nhật firmware OTA).

Chương 3: Thiết kế hệ thống

Chương 3 chi tiết hóa việc hiện thực hóa mô hình từ lý thuyết sang kỹ thuật:

  • Đưa ra yêu cầu thiết kế chi tiết cho phần mềm (hiển thị Gauge, biểu đồ, đẩy thông báo, gửi email, ghi Google Sheets) và phần cứng (thu thập dữ liệu đo, truyền nhận Wi-Fi, điều khiển đóng mở cửa van).
  • Xây dựng sơ đồ khối hoàn chỉnh gồm: Khối nguồn (5V DC), Khối thu nhận dữ liệu (HC-SR04), Khối xử lý trung tâm (ESP8266), Khối động cơ (Servo SG90).
  • Xây dựng lưu đồ giải thuật cho toàn bộ chương trình điều khiển trung tâm và phần mềm ứng dụng di động.
  • Trình bày sơ đồ kết nối chân giữa các module phần cứng và tiến hành đo đạc, gia công lắp ráp mô hình vật lý đập nước thu nhỏ.

Chương 4: Kết quả và đánh giá

Chương này ghi nhận các kết quả thực nghiệm đạt được khi vận hành mô hình:

  • Mô hình đập nước mini kết nối hoàn chỉnh với mạch điều khiển phần cứng và hoạt động ổn định khi cấp nguồn.
  • Giao diện ứng dụng Blynk hiển thị chính xác mức nước thông qua widget Gauge từ 0% đến 100% và đồ thị giám sát trực tuyến.
  • Kết quả thử nghiệm ở các mốc mức nước cụ thể: ghi nhận trạng thái hồ chứa khi mực nước ở mức 32,5% và 41,1%.
  • Khi lượng nước trong mô hình dâng cao vượt ngưỡng báo động 80%: Hệ thống lập tức hiển thị cảnh báo trên giao diện ứng dụng, đẩy thông báo khẩn cấp ra màn hình khóa điện thoại, đồng thời gửi email thông báo về hộp thư người quản lý.
  • Động cơ servo phản hồi chính xác, quay một góc $90^\circ$ để kéo mở cửa van xả lũ cho đến khi mực nước rút về ngưỡng an toàn cho phép thì điều khiển servo quay về góc ban đầu để đóng cửa đập.
  • Bảng tính Google Sheets tự động ghi nhận chính xác các mốc thời gian và giá trị mực nước đo được trong suốt giai đoạn vượt ngưỡng an toàn.

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển

Tác giả đúc kết toàn bộ quá trình nghiên cứu, chỉ rõ các ưu điểm đạt được (tự động hóa hoàn toàn chu trình giám sát và xả lũ, cảnh báo đa kênh qua app và email, lưu trữ đám mây) cùng các hạn chế nội tại của hệ thống. Từ đó, chương 5 vạch ra các hướng mở rộng kỹ thuật nhằm hoàn thiện giải pháp cho ứng dụng thực tế.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Chế tạo thành công mô hình vật lý đập nước thu nhỏ tích hợp hệ thống phần cứng điều khiển trung tâm ESP8266 NodeMCU và cảm biến siêu âm HC-SR04.
  • Xây dựng giao diện giám sát trực quan trên ứng dụng Blynk IoT hiển thị giá trị mức nước từ 0% đến 100% qua Widget Gauge và biểu đồ theo dõi liên tục.
  • Kiểm thử thực nghiệm thành công phản hồi của hệ thống tại các mốc tỷ lệ mực nước 32,5%, 41,1% và ngưỡng báo động 80%.
  • Tự động hóa cơ chế xử lý sự cố: Khi chạm ngưỡng 80%, hệ thống tự động kích hoạt Servo SG90 mở cửa xả góc $90^\circ$, đồng thời phát cảnh báo đa kênh (thông báo ứng dụng và gửi email cảnh báo).
  • Thiết lập cơ chế tự động ghi nhận và lưu trữ toàn bộ dữ liệu mực nước vượt ngưỡng an toàn lên nền tảng đám mây Google Sheets theo thời gian thực.

Giải pháp và đóng góp của đề tài

  • Đề tài đóng góp một giải pháp công nghệ IoT kết hợp giữa phần cứng giá thành thấp (ESP8266, HC-SR04, SG90) và nền tảng đám mây sẵn có (Blynk, Google Sheets) nhằm giải quyết bài toán giám sát mực nước tự động.
  • Khắc phục nhược điểm của các phương pháp quan sát thủ công truyền thống, hỗ trợ người vận hành nắm bắt dữ liệu liên tục từ xa và tự động kích hoạt xả nước khẩn cấp nhằm bảo vệ an toàn công trình hồ đập.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

  • Hệ thống phụ thuộc hoàn toàn vào kết nối mạng không dây Wi-Fi/Internet; trong điều kiện thời tiết mưa bão cực đoan, đường truyền mạng có thể bị gián đoạn hoặc suy giảm tín hiệu, dẫn đến độ trễ khi truyền dữ liệu về ứng dụng và email.
  • Mô hình chỉ được thử nghiệm ở quy mô thu nhỏ trong môi trường phòng thí nghiệm/sư phạm, chưa tính toán đến các yếu tố thủy lực phức tạp, sóng nước cơ học mạnh hay áp lực dòng chảy lớn của các đập nước thực tế.
  • Hệ thống hiện chỉ quản lý và điều khiển đơn lẻ cho một hồ chứa với một tài khoản quản trị cao nhất, chưa hỗ trợ cấu hình phân quyền nhiều cấp.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Nâng cấp phương thức kết nối truyền thông dự phòng bằng cách tích hợp thêm các module mạng di động viễn thông (GSM/4G/5G) để đảm bảo truyền dữ liệu liên tục khi mất mạng Wi-Fi.
  • Phát triển và mở rộng quy mô hệ thống để có khả năng giám sát, liên kết và điều tiết xả nước đồng bộ cho chuỗi nhiều đập nước thủy điện, thủy lợi trong cùng một lưu vực hoặc các khu vực lân cận.
  • Cải tiến thuật toán xử lý dữ liệu cảm biến để lọc nhiễu sóng nước và thử nghiệm với các dòng cảm biến công nghiệp có độ bền cao trong môi trường thực địa.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp cung cấp tài liệu tham khảo cho:

  • Sinh viên ngành Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin và Tự động hóa: Nguồn tài liệu thực tế về việc thiết kế và lập trình vi điều khiển ESP8266, giao tiếp cảm biến siêu âm HC-SR04, điều khiển động cơ servo và xây dựng ứng dụng di động qua nền tảng Blynk IoT.
  • Người nghiên cứu các hệ thống IoT giám sát môi trường và mực chất lỏng: Tham khảo lưu đồ giải thuật phần mềm, cấu trúc gói tin nhị phân Blynk, phương pháp kết nối đồng bộ dữ liệu vi điều khiển lên Google Sheets và quy trình đóng mở thiết bị chấp hành tự động theo ngưỡng.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống sử dụng vi điều khiển và cảm biến nào để đo mực nước hồ đập?

Hệ thống sử dụng module vi điều khiển NodeMCU ESP8266 Lua CP2102 kết hợp với cảm biến đo khoảng cách siêu âm HC-SR04 (phát sóng siêu âm tần số 40 kHz với góc đo $15^\circ$, khoảng cách đo từ 2 cm đến 400 cm).

2. Khi mực nước đạt ngưỡng báo động 80%, hệ thống thực hiện những phản hồi nào?

Khi mực nước trong hồ đạt ngưỡng báo động 80%, hệ thống tự động:

  1. Đẩy thông báo cảnh báo trực tiếp lên giao diện ứng dụng Blynk và màn hình khóa điện thoại.
  2. Tự động gửi email cảnh báo nguy hiểm đến địa chỉ Gmail của người quản lý.
  3. Kích hoạt động cơ Servo SG90 quay một góc $90^\circ$ để mở cửa đập xả lũ cho đến khi nước hạ về ngưỡng an toàn.

3. Dữ liệu giám sát mực nước được lưu trữ trên nền tảng nào và trong trường hợp nào?

Dữ liệu mực nước được lưu trữ tự động theo thời gian thực trên dịch vụ bảng tính Google Sheets kể từ khi giá trị đo của cảm biến vượt qua ngưỡng an toàn đã được thiết lập.

4. Cấu trúc gói tin nhị phân trong giao thức giao tiếp của Blynk bao gồm những thành phần nào?

Mỗi gói tin nhị phân của giao thức Blynk có tiêu đề cố định 5 byte gồm: Mã lệnh (Command - 1 byte), Định danh tin nhắn (Message ID - 2 byte), Độ dài nội dung (Length - 2 byte), đi kèm phần Thân tin nhắn (Message Body) có kích thước biến đổi lên tới $2^{15}$ byte.

5. Những nguyên nhân nào có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy của hệ thống trong điều kiện vận hành thực tế?

Văn bản nêu rõ hệ thống bị ảnh hưởng khi kết nối Internet/Wi-Fi gặp sự cố do thời tiết mưa bão dẫn đến việc gửi dữ liệu về ứng dụng bị chậm trễ; ngoài ra bề mặt phản xạ của vật thể đo nếu nhỏ hơn $0,5,\text{m}^2$ hoặc không bằng phẳng cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của cảm biến HC-SR04.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Thiết kế hệ thống giám sát mực nước và điều khiển cửa đập tự động" của tác giả Đoàn Huy Tài đã thiết kế và thi công thành công mô hình giám sát đập nước thu nhỏ ứng dụng công nghệ IoT. Hệ thống tích hợp hoàn chỉnh giữa vi điều khiển ESP8266, cảm biến siêu âm HC-SR04, động cơ servo SG90 cùng nền tảng đám mây Blynk và Google Sheets để theo dõi trực quan, cảnh báo đa kênh và tự động xả lũ khi chạm ngưỡng báo động. Mặc dù còn phụ thuộc vào đường truyền mạng Wi-Fi và chỉ thử nghiệm ở quy mô mô hình, đề tài đã đáp ứng toàn diện các mục tiêu kỹ thuật đề ra và định hình rõ phương hướng mở rộng liên hồ chứa trong tương lai.