Thiết kế điều khiển Fuzzy tham số môi trường (nhiệt độ, độ ẩm) nhằm ứng dụng cho nông nghiệp trong nhà kính

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Thiết kế điều khiển Fuzzy tham số môi trường
(nhiệt độ, độ ẩm) nhằm ứng dụng cho nơng
nghiệp trong nhà kính
Nguyễn Duy Hiếu1, Đặng Tuấn Đạt1, Phạm Đình Tuân1,* và Hồ Trường Giang2
Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội, 144 Xuân Thủy, Cầu Giấy, Hà Nội
2
Viện Khoa học vật liệu, 18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội
*
Email:

1

Abstract- Trong cơng trình này, chúng tơi thiết kế mơ
hình nơng nghiệp chính xác trong nhà kính với điều
khiển logic mờ (Fuzzy logic) với các tham số môi trường
là nhiệt độ và độ ẩm khơng khí. Hệ thống gồm cảm biến
DHT22 ghép nối với bo mạch ESP32 để đo các tham số
môi trường. Quạt thơng gió, làm mát và thiết bị phun
sương dùng điều khiển tham số trong nhà kính. Thuật
tốn Fuzzy logic được thiết kế và lập trình dựa trên ngơn
ngữ Matlab sau đó nhúng vào ESP32 để tác động điều
khiển đến các bộ chấp hành cho các thiết bị kể trên. Kết
quả cho thấy thông qua điều khiển Fuzzy các tham số
môi trường được giữ ổn định tốt hơn so với điều khiển
tắt/mở (on/off) rời rạc. Với kỹ thuật này, tham số nhiệt
độ và môi trường được khống chế tốt gần với các giá trị
mục tiêu, vì thế hệ thống có thể đem lại tối ưu về mặt
năng lượng điện tiêu thụ.

ẩm, tham số vốn được điều khiển qua thiết bị phun
sương. Do đó, áp dụng kỹ thuật điều khiển theo logic
mờ (Fuzzy logic) cho điều khiển hệ với những tham
số mà có liên hệ tương quan với nhau sẽ đem lại giải
quyết một cách tối ưu hơn cả về đạt những giá trị tham
số mong muốn và năng lượng sử dụng [8,9].
Cơng trình này đã nghiên cứu vào thiết kế điều
khiển Fuzzy cho điều khiển tự động tham số mơi
trường nhằm ứng dụng trong nơng nghiệp nhà kính,
hướng vào hai thông số quan trọng là nhiệt độ và độ
ẩm. Đây là một ví dụ thử nghiệm và hồn tồn có thể
phát triển mở rộng cho quy mơ và cả các lĩnh vực
khác nữa.

Keywords- Logic mờ (Fuzzy logic), điều khiển tắt/mở
(on/off), Internet vạn vật (IoT), nơng nghiệp chính xác.

a) Tổng quan về hệ thống

II. PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG
Mơ hình nhà kính (theo như thể hiện Hình 1) được
hoạt động thử nghiệm đặt trong phịng thí nghiệm có
diện tích 80 m2 với điều hịa để đặt nhiệt độ trong
phịng đạt cỡ 20 oC và độ ẩm khơng khí cỡ 50 %RH.
Nhà kính được chiếu đèn từ bên ngồi sử dụng một
bịng đèn điện dây tóc có cơng suất 25 W, nhằm mơ
phỏng giống như mặt trời.
Mơ hình nhà kính với các tham số cần khống chế
điều khiển là độ ẩm và nhiệt độ. Mục tiêu của hệ
thống điều khiển là duy trì nhiệt độ ở 25 oC và độ ẩm

ở 95 %RH, được chọn nhằm tạo môi trường cho ni
trồng nấm ăn. Nhà kính có dạng hình hộp với kích
thước là 20 cm  30 cm  40 cm. Hệ thống IoT gồm
phần đo đạc các tham số môi trường đầu vào là các
cảm biến, các thiết bị tạo thay đổi cho tham số môi
trường; phần thu nhận và phân tích dữ liệu từ cảm
biến; và phần đầu ra tác động điều khiển đến các bộ
chấp hành. Cảm biến môi trường DHT22 sẽ đo đạc và
thu thập số liệu đầu vào của nhiệt độ và độ ẩm khơng
khí [10]. Các số liệu sẽ được ESP32 ghi nhận, xử lý và
được chuyển thành giá trị Fuzzy sử dụng hàm
Trapezoidal Fuzzy cho điều khiển các Rơle đóng mở
cho điều khiển tương ứng hoạt động của quạt thơng
gió, làm mát và thiết bị phun sương, từ đó tác động
đến độ ẩm khơng khí và nhiệt độ. Các giá trị Fuzzy
thơng qua thuật toán Fuzzy sẽ kiểm tra giá trị Fuzzy

I. GIỚI THIỆU
Những nghiên cứu về ứng dụng IoT trong nông
nghiệp đang phát triển rất mạnh những năm gần đây
[1,2]. IoT sẽ có thế mạnh về giá thành rẻ, cấu hình
linh hoạt cho các mơ hình thực tế, kiểm sốt tốt các
q trình ni trồng, thu hoạch, đóng gói, trích xuất
nguồn gốc [2]. Một trong xu hướng nông nghiệp hiện
đại là nuôi trồng trong nhà kính do có thể kiểm sốt
tốt về chất lượng, sản lượng của sản phẩm và đặc biệt
phù hợp cho diện tích nhỏ [3]. Do đó, trong nơng
nghiệp nhà kính, IoT sẽ phát huy được tối đa các thế
mạnh kể trên. Nuôi trồng nấm ăn được biết đến như là
một lựa chọn hàng đầu trong nuôi trồng nhà kính,

chúng địi hỏi ít khơng gian, các tham số mơi trường
cần được kiểm soát theo từng giai đoạn phát triển [46].
Có khá nhiều cơng trình nghiên cứu đã thực hiện
cho nuôi trồng nấm khi phát triển hệ thống điểu khiển
tham số môi trường sử dụng logic rõ, thực hiện việc
điều khiển một cách độc lập giữa các tham số [7]. Như
thế, điểm yếu rõ ràng ở đây có thể gây lãng phí tài
nguyên, năng lượng khi áp dụng các ngưỡng cứng và
tính độc lập giữa các tham số vốn có mối liên hệ
tương quan với nhau [8]. Ví dụ, điều khiển quạt thơng
gió, làm mát để giảm nhiệt độ thì cũng sẽ thay đổi độ

ISBN 978-604-80-7468-5

441


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

đầu vào, áp dụng các luật, và đưa ra điều khiển Fuzzy
đầu ra tương ứng. Các dữ liệu về tham số môi trường
trong mơ hình được ghi lại thành tệp Excel. Hình 1
minh họa các phần cứng cấu thành của mơ hình nhà
kính.
Cảm biến DHT22: là module cảm biến thương mại
đo nhiệt độ và độ ẩm khơng khí. Nó đã được tích hợp
bộ tiền xử lý tín hiệu tương tự (analog) sang tín hiệu số
(digital) chuẩn hóa cho dễ dàng tích hợp vào bo mạch
ESP32. Thông số kỹ thuật của cảm biến DHT22 như
sau:

- Điện áp hoạt động: 3  5 VDC
- Khoảng đo độ ẩm: 0  100% RH, sai số 2% RH
- Khoảng đo nhiệt độ: -40  80 oC sai số 0.5 oC
- Tần số lấy mẫu tối đa 0.5 Hz (2 giây / lần)
- Kích thước: 28 mm  12 mm  10 mm

Hỗ trợ đa dạng nhiều loại giao tiếp vào/ra:
+ 2 cổng DAC (8 bit)
+ 6 cổng ADC (12-bit).
+ 2 cổng I²C
+ 3 cổng UART
+ 3 cổng SPI
+ 2 cổng I²S
+ 34 cổng GPIOs
+ SD card /SDIO/MMC host
+ Slave (SDIO/SPI)
+ Ethernet MAC (DMA và IEEE 1588)
+ CAN bus 2.0
+ IR (TX/RX)
- Băm xung PWM (tất cả các chân )
- Nguồn điện hoạt động 2.2  3.6V
- Nhiệt độ hoạt động -40 + 85 oC
Thiết bị chấp hành và điều khiển: bộ phận chấp
hành của hệ thống sử dụng hai Rơ-le điện từ (nguồn
ni 5 VDC, kích hoạt mức cao 3,3 VDC) để đóng mở
quạt thơng gió, làm mát và thiết bị phun sương. Rơ-le
được cách ly nguồn điện để tránh gây nhiễu và ảnh
hưởng đến hoạt động của cho ESP32.
-

Nhà kính

Cảm biến DHT22

b) Thuật tốn Fuzzy logic
Xây dựng thuật tốn Fuzzy logic gồm xác định
biến ngơn ngữ và đầu vào/ra; xây dựng các hàm thành
viên và các luật tương ứng. Hai biến đầu vào bao gồm
nhiệt độ và độ ẩm; trong đó biến ngơn ngữ của nhiệt
độ được chia thành các mức {Q Lạnh, Lạnh, Trung
Bình, Nóng, Quá Nóng} và hàm thành viên theo hàm
Trapezoidal được thiết kế như Hình 2a. Mức nhiệt độ
“Trung bình” được coi là điều kiện mong muốn điều
khiển hướng tới.

ESP32

Quạt thơng gió,
làm mát

Rơ-le 1

Q lạnh

Thiết bị phun
sương

Lạnh

Nóng

Trung bình

Q nóng

Rơ-le 2

(a)

16

Bộ nguồn

18

20

22

24

26

28

30

34

32

36

Nhiệt độ (oC)

Hình 1: Minh họa các phần cứng của mơ hình nhà kính.
Q khơ

Bo mạch ESP32: là một thiết bị phổ biến cho thiết
kế hệ thống IoT có giá thành thấp và đáp ứng nhiều
chức năng như ghi nhận các tham số môi trường từ
các cảm biến, xử lý số liệu, tác động điều khiển và
truyền số liệu không dây Wifi. Thơng số kỹ thuật
chính của bo mạch ESP32 [11]:
- Chíp CPU Xtensa hai nhân LX6.
- Chạy hệ 32 bit
- Tốc độ xử lý 160  240 MHz
- Bộ nhớ SRAM: 520 KByte
- Hỗ trợ 2 giao tiếp không dây Wi-Fi: 802.11
b/g/n/e/I và Bluetooth: v4.2 BR/EDR - BLE

ISBN 978-604-80-7468-5

Khơ

Trung bình

Ẩm

Q ẩm

(b)

30

40

50

60

70

80

90

100

Độ ẩm (% RH)

Hình 2: Chia các dải nhiệt độ (a) và độ ẩm (b) trong thuật
toán Fuzzy.

442


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Biến ngôn ngữ của độ ẩm được chia thành các mức

{Quá khô, Khô, Trung Bình, Ẩm, Quá Ẩm}, và các
hàm thành viên Trapezoidal được thiết kế như là Hình
2b. Dải độ ẩm mong muốn cần đạt từ 71đến 85% RH.
Khi đó, khoảng thời gian cho bật Rơ-le để chạy quạt
gió và phun sương là các biến đầu ra. Biến ngôn ngữ
của các đầu ra ở đây đều là {Ngắn, Trung Bình, Dài}
cho điều khiển thời gian đóng/mở quạt gió và thiết bị
phun sương. Các hàm thành viên của hai biến đầu ra
được thể hiện lần lượt ở Hình 3a-b.
Bảng 1 thể hiện 25 luật của Fuzzy được thiết kế
trong cơng trình này. Các luật được viết ra nhằm mục
đích quyết định mức độ hoạt động của quạt thơng gió
và thiết bị phun sương.
Ngắn

Trung bình

Hệ thống Fuzzy giải Fuzzy với các trạng thái tham
số đầu vào (nhiệt độ, độ ẩm) và trạng thái điều khiển
(thời gian quạt gió và phun sương) được thể hiện ở
Hình 6. Q trình Fuzzy hóa sử dụng luật “và”. Ví dụ:
nếu nhiệt độ là “Nóng” và độ ẩm “Trung bình” thì
quạt và phun sương sẽ hoạt động ở chế độ “Dài”.
Hệ thống Fuzzy được chạy thử nghiệm dựa trên dữ
liệu thu thập được từ các cảm biến và các giá trị nhiệt
độ và độ ẩm khi tác động điều khiển. Thuật tốn
Fuzzy được lập trình dựa trên Matlab sau đó mã được
chuyển sang ngơn ngữ C và được nạp vào ESP32 để
hệ thống hoạt động một cách tự động tự động.
Nhiệt độ

Độ ẩm

Thời gian
đk quạt

Thời gian đk
phun sương

Dài

(a)

0

50

100

150

200

250

Thời gian (giây)
Ngắn

Trung bình

Dài

Hình 6: Giải Fuzzy cho các trường hợp điều khiển.

(b)

0

50

100

150

Thời gian (giây)

200

250

Hình 4: Khoảng thời gian đóng/mở của quạt gió (a) và
khoảng thời gian đóng/mở phun sương (b).
Bảng 1: Các trạng thái điều khiển Fuzzy trong hệ thống.
Nhiệt
Quá
Ẩm
độ/Độ
ẩm
ẩm
Quá F: Dài F: Dài

lạnh

Lạnh

Khơ

F: Trung bình F: Ngắn
P: Ngắn
P: Trung
bình

Q
khơ
F: Ngắn P:
Dài

F: Trung F: Ngắn P:
bình
Ngắn

F: Ngắn
P: Trung
bình

F: Ngắn P:
Dài

Trung F: Dài
bình

F: Ngắn

F: Ngắn P:
Ngắn

F: Ngắn
P: Trung
bình

F: Ngắn
P: Dài

Nóng

F: Ngắn

F: Ngắn
P: Ngắn

F: Ngắn
P: Trung
bình

F: Ngắn P:
Dài

F: Dài
P: Dài

F: Dài

P: Dài

F: Dài
P: Dài

Q
nóng

F: Dài

Bình
thường

F: Dài

F: Dài
P: Dài

F: Dài
P: Dài

Hình 7: Lưu đồ thuật tốn.

Hình 7 là lưu đồ thuật tốn của lập trình cho nạp
vào ESP32. Sau khi khởi động, hệ thống sẽ xác
nhận/đọc cảm biến DHT22. Nếu thông số đầu vào
không phải null, dữ liệu nhiệt độ và độ ẩm sẽ được
tính tốn theo thuật tốn Fuzzy và đưa ra tác động
điều khiển cho quát gió và phun sương. Điều kiện biên

F: Quạt gió
P: Thiết bị phun sương

ISBN 978-604-80-7468-5

443


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

được xác lập tương ứng với khoảng giá trị được gắn
cho các vùng nhiệt độ là {Q Lạnh, Lạnh, Trung
Bình, Nóng, Q Nóng} và độ ẩm là {Q khơ, Khơ,
Trung Bình, Ẩm, Q Ẩm}.

trị điều kiện biên và các khoảng thời gian áp trong
điều khiển Fuzzy cho đóng/mở quạt gió và phun
sương để đạt các giá nhiệt độ và đô ẩm mong muốn
(Bảng 2).

III. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Bảng 2: Điều kiện biên và khoảng thời gian đóng/mở quạt
gió và phun sương trong điều khiển Fuzzy.

Dữ liệu kết quả về nhiệt độ và độ ẩm đã được biểu
thị trong các đồ thị ở Hình 8 và Hình 9.

Nhiệt Quá lạnh Lạnh
độ

[0 0 18
[17.5
20]
20.5 22.5
24.5]
Độ ẩm Q khơ
Khơ

Trung
Nóng Q nóng
bình
[23.5 24 [26 29 [32.5 34
25 26.5] 31.5 34] 36 36]

Trung
Ẩm ướt Quá ẩm
bình
ướt
[3.75
[37 46 [75 78 80 [80 84 91 [90 94
27.08 36 67.92
82]
93]
107 163]
44]
77]
Thời
Ngắn
Trung
Dài

gian
bình
quạt
[0 0 65 93]
[80 90 [165 170 250 250]
đóng/m
155 173]
ở
Thời
Ngắn
Trung
Dài
gian
bình
phun
[0 0 75 93]
[66 90 [146 160 250 250]
sương
145 173]
mở
Thời
Ngắn
Trung bình
gian
phun
0 10 20 30
20 30 50 50
sương
đóng

Hình 8: Kết quả nhiệt độ và độ ẩm ghi nhận trong nhà kính
trong trường hợp không điều khiển Fuzzy.

Không
chạy
[0 0 0
0]
Không
chạy
[0 0 0
0]

Kết quả cho thấy, khi được kiểm nghiệm, hệ thống
Fuzzy cũng cho thấy tính ổn định tốt hơn khi thời gian
nhiệt độ và độ ẩm ở ngưỡng mục tiêu nhiều hơn lần
lượt là 5% và 2% so với điều khiển theo logic rõ (điều
khiển đóng/mở rời rạc.
IV. KẾT LUẬN
Mơ hình nhà kính áp dụng điều khiển Fuzzy đã
được xây dựng và thử nghiệm cho hai số môi trường
nhiệt độ và độ ẩm. Hệ sử dụng bo mạch ESP32, cảm
biến DHT22, rơ-le đóng ngắt quạt gió và phun sương
để tạo mơ hình gần với ứng dụng thực tế. Hệ thiết bị
thể hiện hoạt động ổn định và tin cậy. Việc áp dụng
được điều kiện biên phù hợp để giữ được tham số môi
trường trong vùng mong muốn là hoàn toàn khả thi
với kỹ thuật Fuzzy. Ngồi ra, kỹ thuật này có thể đem
đến tối ưu về mặt năng lượng điện tiêu thụ so điều
khiển khác như logic rõ.

Hình 9: Kết quả nhiệt độ và độ ẩm ghi nhận trong nhà kính
trong trường hợp có điều khiển Fuzzy.

Hình 8 thể hiện biểu đồ theo thời gian của nhiệt độ
và độ ẩm trong nhà kính khi khơng có điều khiển
Fuzzy, ở đây sử dụng điều khiển đóng/mở quạt gió
cho nhiệt tham số nhiệt độ và phun sương cho độ ẩm.
Kết quả này cho thấy nhiệt độ dao động từ 22 đến 32
o
C và độ ẩm thay đổi từ 60 đến 95 %RH. Tại thời
điểm ban đầu các tham số này dao động khá mạnh và
khó giữ ổn định tham số trong nhà kính theo thời gian.
Hình 9 là một kết quả điển hình về tham số nhiệt độ
và độ ẩm trong nhà kính khi có điều khiển Fuzzy. Kết
quả này cho thấy nhiệt độ giữ ổn định được ở lân cận
26 oC trong khi đó độ ẩm biến thiên trong khoảng hẹp
từ 78 đến 90 %RH. Các giá trị này đều trong vùng giá
trị mong muốn. Kết quả trên Hình 9 được áp dụng giá

ISBN 978-604-80-7468-5

Tài liệu tham khảo
1.

2.

3.

444

Safianu Omar, Internet of Things (IoT) for Smart
Farming: A Systematic Review, International
Journal of Computer Applications, 174 (2021)
47-54.
Himani Mittal, Smart Farming Enabling
Technologies: A Systematic Review, Chapter:
November 2021, (2021).
Mai Ha Thi, Le Hoang Son, Nguyen Tran Quoc
Vinh, Nguyen Thi Huong Quynh, Computing


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Infrastructure Of IoT Applications In Smart
Agriculture: A Systematical Review, 6th
International
Conference
on
Innovative
Technology in Intelligent System and Industrial
Applications (CITISIA) | 978-1-6654-1784-6/21,
(2022).
4. Sampada Singh, Sneha Anand, Simran, Sushma
S. J., Smart Mushroom Cultivation using IoT,
International Journal of Engineering Research &
Technology,
IETE-2020
Conference
Proceedings (2020).
5. S.Pravinth Raja, A.P.Roger Rozario, S.Nagarani,

N.S.Kavitha, Intelligent Mushroom Monitoring
System, International Journal of Engineering &
Technology, 7 (2018) 1238-1242.
6. P.K Angral, Ritula Thakur, Different Automatic
Monitoring and Controlling Technique for
Mushrooms, Turkish Journal of Computer and
Mathematics Education 12 (2021) 3363-3369.
7. Paweł Chwietczuk, Mateusz Siarnowski,
Seweryn Lipiński, Optimizing Mushroom
Cultivation Process - Concepts for Control and
Monitoring System, Agricultural Engineering 24
(2020) 13-22.
8. Angga Prasetyo, Moh.Bhanu Setyawan, Yovi
Litanianda, Sugianti, Fauzan Masykur, Fuzzy
Method Design for IoT-Based Mushroom
Greenhouse Controlling, Jurnal Ilmiah Penelitian
dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 6
(2022) 81-91.
9. Navod Neranjan Thilakarathne, Muhammad
Saifullah Abu Bakar, Pg Emeroylariffion Abas,
Internet of Things in Smart Agriculture:
Challenges,
Opportunities
and
Future
Directions, 2021 IEEE Asia-Pacific Conference
on Computer Science and Data Engineering
(CSDE), (2021).
10. />11. />
ISBN 978-604-80-7468-5

445