nghiên cứu mô hình điều khiển iot kết nối và kiểm tra bộ lưu trữ nhiệt thải từ động cơ máy phát

GVC Phạm Minh Mận đã nghiên cứu thiết kế, mô phỏng và chế tạo đề tài “Mô hình điều khiển IoT kết nối và kiểm tra thông số bộ lưu trữ nhiệt thải từ động cơ máy phát” với mục tiêu chính tạ

Đà Nẵng, 01/2024

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Sinh viên thực hiện: Nguyễn Xuân Huy_Lớp: 20SK1

Nguyễn Văn Vui_Lớp: 20DL2 Trương Anh Trí _Lớp: 20DL2

Mã sinh viên: 205141100107

2050421200278 2050421200259

Phụ lục 01

Đà Nẵng, 01/2024

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT

KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Sinh viên thực hiện: Nguyễn Xuân Huy_Lớp: 20SK1

Nguyễn Văn Vui_Lớp: 20DL2 Trương Anh Trí_Lớp: 20DL2

Mã sinh viên: 205141100107

2050421200278 2050421200259

Lớp: 123DATNCNDL01 - 123DATN01

trang này bằng Nhận xét của người hướng dẫn}

{Trang trắng này dùng để dán bản Nhận xét, đánh giá của đại diện doanh nghiệp (nếu có), hoặc thay trang này bằng Nhận xét, đánh giá của doanh nghiệp}

{Trang trắng này dùng để dán bản Nhận xét của người phản biện, hoặc thay trang này bằng Nhận xét của người phản biện}

Trương Anh Trí, Mã SV: 2050421200259(3), Lớp: 123DATN01 Tóm tắt đề tài: Để có thể tận dụng được tối đa năng lượng nhiệt thải từ động cơ đốt trong và góp phần làm giảm lượng nhiệt thải thoát ra môi trường Năng lượng Xanh đã và đang được nhiều sự quan tâm từ Chính phủ các nước và các hãng xe trên toàn Thế giới Trong đó thì HHO nổi lên với nhiều tính năng ưu việt như: Là nhiên liệu sạch, không thải ra khí thải độc hại, có thể giúp cải thiện hiệu suất của xe Ô tô và còn nhiều ưu điểm khác Thấy được tiềm năng của việc điện phân HHO nhưng hiện tại vẫn chưa có các phương án tối ưu để có thể điện phân HHO một cách hiệu quả nhất, Nhóm dưới sự hướng dẫn của thầy ThS GVC Phạm Minh Mận đã nghiên cứu thiết kế, mô phỏng và chế tạo đề tài “Mô hình điều khiển IoT kết nối và kiểm tra thông số bộ lưu trữ nhiệt thải từ động cơ máy phát” với mục tiêu chính tạo ra bộ IoT để kết nối và kiểm tra hiệu quả của bộ lưu trữ nhiệt thải từ động cơ máy phát Từ đó gia nhiệt và điều hoà nước trước khi đưa vào bộ điện phân HHO nhằm hỗ trợ quá trình điện phân diễn ra hiệu quả hơn

{Trang trắng này dùng để dán bản Nhiệm vụ đồ án tốt nghiệp, hoặc thay trang này bằng Nhiệm vụ đồ án tốt nghiệp

LỜI NÓI ĐẦU

Tận dụng nhiệt khí thải không phải là một đề tài quá mới mẻ hiện nay, nhưng nhìn chung thì nó đang là hướng đi đúng và có nhiều các ưu điểm để có thể nhận nhiều được sự quan tâm nghiên cứu như hiện nay Mặc khác thì việc tận dụng nhiệt khí thải từ động cơ đốt trong cũng còn gặp nhiều khó khăn, thách thức thì nó mới chưa có được những biện pháp phù hợp để phát triển một cách rộng rãi

Để thực hiện và hoàn thành Đồ án Tốt nghiệp này, nhóm đã nhận được sự hỗ trợ, giúp đỡ cũng như là quan tâm, động viên từ nhiều cơ quan, tổ chức và cá nhân Nghiên cứu khoa học cũng được hoàn thành dựa trên sự tham khảo, học tập kinh nghiệm từ các kết quả nghiên cứu liên quan, các sách, báo chuyên ngành của nhiều tác giả ở các trường Đại học, các tổ chức nghiên cứu, tổ chức chính trị,… Đặc biệt hơn nữa là sự hợp tác của cán bộ giáo viên các trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng và sự giúp đỡ, tạo điều kiện về vật chất và tinh thần từ phía gia đình, bạn bè và nhà trường

Trước hết, nhóm xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy GVHD ThS GVC Phạm Minh Mận – người trực tiếp hướng dẫn nghiên cúu khoa học đã luôn dành nhiều thời gian, công sức hướng dẫn em trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu và hoàn thành đề tài nghiên cứu khoa học

Bên cạnh đó Nhóm xin trân trọng cám ơn Ban giám hiệu, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật – Đại học Đà Nẵng và đặc biệt là toàn thể các thầy công tác trong Khoa Cơ Khí ngành Ô tô của trường đã tận tình truyền đạt những kiến thức quý báu, giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và nghiên cứu

Tuy có nhiều cố gắng, nhưng trong đề tài nghiên cứu này không tránh khỏi những thiếu sót Nhóm kính mong Quý thầy cô, các chuyên gia, những người quan tâm đến đề tài, đồng nghiệp, gia đình và bạn bè tiếp tục có những ý kiến đóng góp, giúp đỡ để đề tài được hoàn thiện hơn

Một lần nữa nhóm xin chân thành cảm ơn!

CAM ĐOAN

Nhóm chúng tôi bao gồm 3 thành viên: Nguyễn Xuân Huy, Nguyễn Văn Vui, Trương Anh Trí - Mã SV: 205141100107, 2050421200278, 2050421200259 - Lớp: 123DATN01 - 123DATNCNDL01 Chúng tôi cam đoan đồ án tốt nghiệp với tên đề tài: “NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT ĐỂ KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT”, được thực hiện hoàn toàn bởi bản thân tôi dưới sự hướng dẫn của thầy ThS GVC Phạm Minh Mận

Cả nhóm xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu độc lập của nhóm tôi Các số liệu sử dụng phân tích trong luận án có nguồn gốc rõ ràng, đã công bố theo đúng quy định Các phần mềm, mô hình và công nghệ được sử dụng trong đồ án đều được chỉ định rõ ràng và tuân thủ các quy định về bản quyền và sử dụng hợp pháp Mọi quyết định và kết luận trong đồ án là dựa trên phân tích, đánh giá và nhận thức cá nhân của tôi đối với vấn đề nghiên cứu Các kết quả nghiên cứu trong luận án do tôi tự tìm hiểu, phân tích một cách trung thực, khách quan và phù hợp với thực tiễn của Việt Nam Các kết quả này chưa từng được công bố trong bất kỳ nghiên cứu nào khác

Chúng tôi hiểu rằng bất kỳ sự vi phạm nào của cam đoan này có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng và làm mất uy tín của tôi trong quá trình học tập và nghề nghiệp Do đó, chúng tôi cam đoan tất cả các thông tin trong đồ án này là trung thực và được thực hiện với tinh thần trách nhiệm cao

Đà Nẵng, Ngày… , Tháng… , Năm…

Nhóm sinh viên thực hiện Nguyễn Xuân Huy Nguyễn Văn Vui Trương Anh Trí

Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 2

Giới thiệu chung 2

Lý do và mục tiêu chọn đề tài 2

1.2.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2.2 Mục tiêu đề tài 3

Đánh giá sơ bộ về mô hình điều khiển IoT với hệ thống nhiệt thải 3

1.3.1 Mô hình điều khiển dùng IoT trên thế giới và Việt Nam 3

1.3.2 Tận dụng trực tiếp nhiệt khí thải: 3

Ý nghĩa và định hướng kết quả của đề tài 4

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ MÔ PHỎNG 5

Lý thuyết tín hiệu và cảm biến trong bộ đo sử dụng Labview: 5

2.1.1 Lý thuyết tín hiệu 5

2.1.2 Lý thuyết cảm biến nhiệt độ loại K và cảm biến áp suất BMP180 5

Cơ sở kỹ thuật đo lường 5

2.2.1 Khái niệm về kỹ thuật đo lường và đặc trưng 5

2.2.2 Cơ sở kỹ thuật đo lường 6

Đại lượng đo: 6

Phương pháp đo 6

Đánh giá kết quả đo 6

Cơ sở lý thuyết tính toán mô phỏng CATIA - ANSYS 6

Tính toán sơ bộ mô phỏng CATIA - ANSYS 7

Đặc điểm của mô hình trước và sau khi thử nghiệm 8

Các loại cảm biến đo áp suất áp trở 13

3.2.1 Giới thiệu cảm biến áp suất trở 13

3.2.2 Cấu tạo cảm biến áp suất trở 14

Lựa chọn thiết bị xây dựng bộ đo 14

3.3.1 Lựa chọn cảm biến 14

Cảm biến bộ đo nhiệt độ 14

Cảm biến bộ đo áp suất trở 16

3.3.2 Lựa chọn vi điều khiển và màn hình hiển thị kết quả cho 2 bộ đo 17

Lựa chọn vi điều khiển 17

Lựa chọn màn hình hiển thị 19

Giải thích mô hình thí nghiệm: 19

Chương 4: MÔ PHỎNG VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐIỂU KHIỂN DÙNG IoT 27

Tổng quan quá trình đo đạt bằng bộ điều khiển: 27

4.1.1 Mục tiêu đo đạt: 27

4.1.2 Giới thiệu các bộ điều khiển: 27

Bộ điều khiển đo nhiệt độ 27

Bộ điều khiển đo áp suất 29

Ứng dụng các phần mềm trong quá trình thu thập dữ liệu 30

4.3.2 Kết nối các phần mềm thực hiện mô phỏng: 32

Thực hiện mô phỏng bộ đo cảm biến nhiệt độ 32

Thực hiện mô phỏng bộ đo cảm biến áp suất: 34

Xây dựng bộ đo trên Labview: 36

Chương 5: THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG CÁC CHI TIẾT BẰNG PHẦN MỀM CATIA V5 37

Giới thiệu phần mềm catia 37

Mô phỏng bộ Venturi 37

5.2.1 Mô phỏng đầu hút và đầu ra của Venturi 37

5.2.2 Mô phỏng đầu vào của Venturi 38

Kết quả mô phỏng pressure 46

Kết quả mô phỏng velocity và temperature 47

Chương 7: ĐÁNH GIÁ VÀ KẾT LUẬN ĐỀ TÀI 51

Xây dựng các trường hợp đo đạt: 51

7.1.1 Trường hợp làm mát 52

7.1.2 Trường hợp làm nóng 53

Kết quả đo đạt: 53

7.2.1 Kết quả đo áp suất 53

7.2.2 Kết quả đo nhiệt độ 55

Giai đoạn 1: Máy phát điện, quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ lớn nhất 56

Giai đoạn 2: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ trung bình 57

Giai đoạn 3: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ thấp nhất 58

Giai đoạn 1: Máy phát điện, quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ lớn nhất 60

Giai đoạn 2: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ trung bình 61

Giai đoạn 3: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ thấp nhất 63

Mô phỏng bộ Venturi dựa vào kết quả đo đạt thực nghiệm 65

Đánh giá sự sai lệch 67 ĐỊNH HƯỚNG ĐỀ TÀI 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

DANH SÁCH CÁC BẢNG, HÌNH VẼ

DANH MỤC BẢNG:

Bảng 2.1 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm 12

Bảng 2.2 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm 12

Bảng 2.3 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm 12

Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật Mạch tín hiệu Max6675 15

Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của cảm biến BMP-180 16

Bảng 3.3 Thông số kỹ thuật của Bo mạch Arduino Uno R3 18

Bảng 3.4 Mô hình các chi tiết trong thí nghiệm 19

Bảng 3.5 Các loại cảm biến sử dụng cho thí nghiệm 21

Bảng 4.1 Kết nối màn hình LCD với mạch Arduino 28

Bảng 4.2 Kết nối sơ đồ mạch điện 30

Bảng 5.1 Các bước mô phỏng đầu hút và đầu ra của Venturi 37

Bảng 5.2 Các bước mô phỏng đầu vào của Venturi 38

Bảng 5.3 Các chi tiết của lồng kính 39

Bảng 5.4 Các bước mô phỏng thùng kính nhỏ 39

Bảng 5.5 Các bước mô phỏng mặt kính nhỏ 39

Bảng 5.6 Các bước mô phỏng khung thùng kính lớn 40

Bảng 5.7 Các bước bản vẽ mặt kính lớn 40

Bảng 5.8 Các chi tiết của bộ lưu trữ nhiệt 41

Bảng 5.9 Các bước mô phỏng thùng giữ nhiệt 41

Bảng 5.10 Các bước mô phỏng lò xo ống đồng 42

Bảng 5.11 Các bước mô phỏng lò xo ống kim loại 42

Bảng 5.12 Các bước mô phỏng co ống đồng ∅6 43

Bảng 6.1 Các bước mô phỏng Venturi 44

Bảng 6.2 Điều kiện biên của bài toán mô phỏng Pressure 44

Bảng 6.3 Điều kiện biên của bài toán mô phỏng Velocity và Temperature 45

Bảng 6.4 Kết quả mô phỏng ống Venturi kiểu thứ nhất pressure 46

Bảng 6.6 Kết quả mô phỏng của ống Venturi kiểu thứ hai Velocity và Temperature 47

Bảng 7.1 Các vị trí đo áp suất 52

Bảng 7.2 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm 63

Bảng 7.3 Điều kiện biên của bài mô phỏng Pressure và Temperature 65

Bảng 7.4 Kết quả của mô phỏng Pressure và Temperature 65

Bảng 7.6 Sự sai lệch giữa thực nghiệm và mô phỏng Pressure 67

Bảng 7.7 Sự sai lệch giữa thực nghiệm và mô phỏng của Temperature 67

DANH MỤC HÌNH ẢNH:

Hình 1.1 Sơ đồ hệ thống chưng cất nước ngọt 4

Hình 2.1 Mô hình thí nghiệm thực tế nghiên cứu khoa học 8

Hình 2.2 Mô hình thí nghiệm nghiên cứu khoa học phác thảo 2D 8

Hình 2.3 Mô hình thiết kế 3D thí nghiệm nghiên cứu khoa học 9

Hình 2.4 Mô hình thí nghiệm thực tế đồ án tốt nghiệp 9

Hình 2.5 Mô hình thí nghiệm hệ thống gia nhiệt phác thảo 2D 10

Hình 2.6 Mô hình thiết kế 3D hệ thống gia nhiệt 11

Hình 3.1 Nguyên lý hoạt động của cảm biến nhiệt độ loại K 13

Hình 3.2 Mạch điện trở Piezo song song 14

Hình 3.3 Sơ đồ mạch điện MAX6675 với Arrduino 15

Hình 3.4 Trình tự đo của cảm biến áp suất BMP180 17

Hình 3.5 Chi tiết mạch Arduino Uno R3 18

Hình 3.6 Màn hình LED LCD 1602 19

Hình 3.7 Vị trí đặt cảm biến đo nhiệt độ đầu ra khí thải 22

Hình 3.8 Vị trí cảm biến nhiệt độ khí đầu ra của quạt 22

Hình 3.9 Vị trí cảm biến Nhiệt độ đầu ra của khí thải sau khi qua bộ thu nhiệt 23

Hình 3.10 Vị trí cảm biến nhiệt độ nước trong bộ lưu trữ nhiệt 23

Hình 3.11 Vị trí cảm biến nhiệt độ nước sau khi qua bộ lưu trữ nhiệt 24

Hình 3.12 Vị trí cảm biến nhiệt độ nước sau khi qua ống Venturi 24

Hình 3.13 Vị trí cảm biến nhiệt độ nước đầu ra 25

Hình 3.14 Vị trí cảm áp suất tại đầu hút của ống Venturi 25

Hình 3.15 Vị trí cảm áp suất tại đầu vào của ống Venturi 26

Hình 3.16 Vị trí cảm áp suất tại đầu ra của ống Venturi 26

Hình 4.1 Sơ đồ mạch điện của cảm biến đo nhiệt độ K 27

Hình 4.2 Sơ đồ mạch điện của bộ đo áp suất 29

Hình 4.3 Giới thiệu Labview 31

Hình 4.4 Lưu thêm 1 file Arduino đuôi ino.hex cho mỗi bộ 32

Hình 4.5 Thêm các cổng COM trong VSPD 32

Hình 4.6 Chọn cổng COM phù hợp cho phần mềm 32

Hình 4.7 Quá trình mô phỏng bộ đo cảm biến nhiệt độ trên Proteus 33

Hình 4.8 Quá trình mô phỏng bộ đo cảm biến nhiệt độ trên Labview 33

Hình 4.9 Hiển thị nhiệt độ khi ta thay đổi 34

Hình 4.10 Quá trình mô phỏng bộ đo cảm biến áp suất trên Proteus 34

Hình 4.11 Quá trình mô phỏng bộ đo cảm biến áp suất trên Labview 35

Hình 4.13 Sơ đồ code điều khiển áp suất IOT 36

Hình 4.14 Sơ đồ điều khiển đo áp suất IOT 36

Hình 5.1 Kết quả phần lắp ráp hai bản vẽ chi tiết 38

Hình 5.2 Hình ảnh về lắp ráp thùng kính nhỏ 40

Hình 5.3 Hình ảnh về lắp ráp thùng kính lớn 41

Hình 5.4 Hình ảnh bộ thu nhiệt 43

Hình 6.1 Kết quả chia lưới 44

Hình 6.2 Đồ thị Residual hội tụ của Venturi 45

Hình 6.3 Kết quả mô phỏng ống Venturi kiểu thứ nhất pressure thể hiện hình ảnh 46

Hình 6.4 Kết quả mô phỏng của ống Venturi kiểu thứ hai Velocity và Temperature thể hiện hình ảnh 49

Hình 7.1 Tổng quan mô hình vị trí đặt cảm biến 51

Hình 7.2 Đồ thị thể hiện áp suất lớn nhất 53

Hình 7.3 Đồ thị thể hiện áp suất trung bình 54

Hình 7.4 Đồ thị thể hiện áp suất thấp nhất 54

Hình 7.5 Đồ thị thể hiện nhiệt độ khí thải giai đoạn lớn nhất 55

Hình 7.6 Đồ thị thể hiện nhiệt độ khí thải giai đoạn trung bình 55

Hình 7.7 Đồ thị thể hiện nhiệt độ khí thải giai đoạn nhỏ nhất 56

Hình 7.8 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ lớn nhất 57

Hình 7.9 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ lớn nhất 57

Hình 7.10 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ trung bình 58

Hình 7.11 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ trung bình 58

Hình 7.12 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ thấp nhất 59

Hình 7.13 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ thấp nhất 59

Hình 7.14 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ lớn nhất 61

Hình 7.15 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ lớn nhất 61

Hình 7.16 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ trung bình 62

Hình 7.17 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ trung bình 62

Hình 7.18 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ khí chế độ thấp nhất 63

Hình 7.19 Đồ thị kết quả đo nhiệt độ nước chế độ thấp nhất 64

Hình 7.20 Thiết lập định nghĩa cho bài mô phỏng 65

Hình 7.21 Kết quả mô phỏng Pressure thể hiện hình ảnh 66

DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

11 Temperature inlet Nhiệt độ đầu vào

MỞ ĐẦU

Hiện nay, việc phát triển động cơ đốt trong đang phải đối mặt với những thách thức to lớn đó là sự cạn kiệt nguồn nhiên liệu truyền thống, hiệu suất nhiệt thấp và phát thải gây ô nhiễm môi trường Cụ thể về hiệu suất nhiệt, trong tổng số năng lượng cung cấp cho động cơ thông qua quá trình chuyển hóa từ hóa năng sang nhiệt năng ẩn chứa trong nhiên liệu, chỉ có khoảng 20 đến 40% được chuyển đổi thành công có ích, phần năng lượng còn lại được thải ra môi trường xung quanh chủ yếu thông qua khí thải và hệ thống làm mát động cơ

Nhiều nghiên cứu cho thấy tận dụng nguồn nhiệt thải này là hướng đi tiềm năng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng nhiệt trong động cơ So với việc thu hồi nhiệt từ hệ thống làm mát, thu hồi và sử dụng nhiệt khí thải hiệu quả và dễ dàng hơn rất nhiều do nó ít ảnh hưởng tới kết cấu và quá trình làm việc của động cơ Nội dung bài báo này sẽ trình bày những triển vọng và thách thức của phương pháp tận dụng nhiệt khí thải đang được nghiên cứu và sử dụng do nhóm nghiên cứu Các nội dung này có thể được sử dụng làm cơ sở nghiên cứu nâng cao tính kinh tế, kỹ thuật thông qua tối ưu hóa các điều kiện làm việc cũng như tính toán thiết kế các hệ thống tận dụng năng lượng nhiệt khí thải - nước làm mát của động cơ

Hiểu được vấn đề đó dưới sự dẫn dắt của thầy ThS GVC Phạm Minh Mận nhóm chúng em đem đến đồ án Tốt nghiệp năm nay một nghiên cứu về sử dụng nhiệt thải để có thể lưu trữ và tái tạo năng lượng Điều này vừa tận dụng được lượng nhiệt thải và cũng hạn chế được lượng nhiệt thải thải trực tiếp ra Môi trường

Đề tài nhóm em có tên: “NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT ĐỂ KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT”

Nội dung đề tài bao gồm những phần chính như sau:

Người hướng dẫn: Ths GVC Phạm Minh Mận

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

Chương 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Giới thiệu chung

Hiện nay, ngành ô tô trên toàn thế giới đối diện với thách thức môi trường khi có khoảng 806 triệu xe lưu thông hàng năm, tiêu thụ lượng lớn nhiên liệu Vấn đề khí thải đặt ra một thách thức lớn, buộc các Chính phủ phải xem xét và áp dụng các biện pháp giảm khí thải Mặc dù có các tiêu chuẩn như Euro 1 đến 6, nhưng vẫn còn nhiều xe không đáp ứng yêu cầu Điều này đòi hỏi cần có các giải pháp tái sử dụng và giảm lượng khí thải đưa vào môi trường [1]

Nghiên cứu về việc sử dụng năng lượng từ khí thải để cải thiện hiệu suất động cơ đang là xu hướng tiềm năng So với việc thu hồi nhiệt từ hệ thống làm mát, thu hồi nhiệt từ khí thải hiệu quả hơn và ít ảnh hưởng đến cấu trúc động cơ Trong bối cảnh giá xăng dầu tăng và tình trạng ô nhiễm môi trường, năng lượng xanh đang trở thành xu hướng Ô tô điện và xe chạy bằng hidro đang nhận đầu tư nhiều nhất, nhưng tối ưu hóa cho điện phân HHO vẫn đang đối mặt với khó khăn và hạn chế

HHO, một nhiên liệu sạch không thải ra các khí CO2, NOx, và SOx, có thể giúp giảm ô nhiễm môi trường khi sử dụng trong xe ô tô Ngoài ra, HHO có tiềm năng cải thiện hiệu suất đốt cháy nhiên liệu, dẫn đến tiết kiệm nhiên liệu và giảm khí thải Tuy nhiên, việc áp dụng HHO trong xe ô tô vẫn đang được thử nghiệm và chưa có bằng chứng khoa học nào chứng minh được hiệu quả như được quảng cáo

Lý do và mục tiêu chọn đề tài

1.2.1 Lý do chọn đề tài

Trong bối cảnh áp lực về chi phí nhiên liệu và kiểm soát phát thải, nghiên cứu về cải tiến Động cơ Đốt trong (ĐCĐT) là nguồn động lực Công nghệ hiện đại đã được áp dụng để tối ưu hóa công suất và giảm tiêu thụ nhiên liệu Tuy nhiên, lượng năng lượng trong động cơ vẫn bị lãng phí, chỉ khoảng 20-40% được chuyển đổi thành công việc có ích Tận dụng nhiệt thải từ khí thải là hướng tiềm năng nhưng gặp thách thức Việc sử dụng nhiệt từ khí thải có thể giải quyết vấn đề và đóng góp cho môi trường HHO được coi là một nhiên liệu xanh tiềm năng giảm khí thải

Với đề tài có ý nghĩa bảo vệ môi trường, tái sử dụng lượng nhiệt thải, nhằm để phát nhiệt và tận dụng nguồn nhiệt cần thiết là đề tài có ý nghĩa cho cộng đồng hiện nay

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận HHO đã và đang nổi lên là một trong những nhiên liệu xanh bềnh vững cho tương lai nhằm giảm lượng khí thải phát sinh ra Môi trường

Hiểu được vấn đề về lượng khí thải được thải trực tiếp ra môi trường mà chưa được thông qua bất kì phương án tái sử dụng nào Nhóm em dưới sự hướng dẫn của thầy ThS Phạm Minh Mận đã tìm hiểu, nghiên cứu và xây dựng mô hình với tên đề tài: “NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA THÔNG SỐ BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT”

1.2.2 Mục tiêu đề tài

Nhóm đã thực hiện một số các khảo nghiệm đo thực tế trên động cơ máy phát điện KABUTO KBT3500ST từ đó thu thập và lưu trữ dữ liệu (nhiệt độ, áp suất, ) từ các cảm biến trên bộ lưu trữ nhiệt thải

Nhóm thực hiện phân tích dữ liệu từ kết quả đo và mô phỏng để giám sát hoạt động của bộ lưu trữ nhiệt thải Họ lựa chọn phương pháp tối ưu để gia nhiệt nước phù hợp cho quá trình điện phân HHO Bằng việc vẽ, mô phỏng, đo đạt và chế tạo mô hình điều khiển hệ thống lưu trữ năng lượng tái tạo từ nhiệt thải, nhóm nhấn mạnh ý nghĩa của việc phục vụ cộng đồng, bảo vệ môi trường và tiết kiệm năng lượng

Đánh giá sơ bộ về mô hình điều khiển IoT với hệ thống nhiệt thải

1.3.1 Mô hình điều khiển dùng IoT trên thế giới và Việt Nam

Trên Thế giới và Việt Nam, mô hình điều khiển dùng IoT đang được nghiên cứu và phát triển mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

+ Hệ thống điều khiển tòa nhà: + Hệ thống giao thông thông minh: + Hệ thống sản xuất thông minh: + Hệ thống chăm sóc sức khỏe: Tóm lại: Với sự phát triển của công nghệ IoT, các mô hình điều khiển dùng IoT

sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội của đất nước

1.3.2 Tận dụng trực tiếp nhiệt khí thải:

Phương pháp tận dụng nhiệt khí thải trực tiếp để sấy nóng khí nạp, dầu bôi trơn (khi động cơ mới khởi động) đã được sử dụng trên nhiều động cơ, trên một số dòng xe du lịch hiện nay người ta còn sử dụng nhiệt khí thải (phía sau bộ xúc tác) để sưởi ấm không gian trong xe Trên các tầu thủy cỡ lớn, nhiệt khí thải và nước làm mát động cơ không những được tận dụng để sưởi ấm mà còn có thể được sử dụng để chưng cất nước

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận biển tạo thành nước sinh hoạt trên tàu K.S.Maheshwari cùng các cộng sự đã nghiên cứu tận dụng nhiệt thải của động cơ diesel để trưng cất nước ngọt Hệ thống sử dụng nhiệt thải của khí xả động cơ để đun nóng nước biển rồi chưng cất thành nước ngọt, nước mặn còn được đưa qua bình ngưng tụ để hấp thụ nhiệt của quá trình ngưng tụ Sơ đồ của hệ thống được thể hiện hình bên dưới [2] [3]

Kết quả của nghiên cứu cho thấy so với khi không sử dụng bộ phận gia nhiệt cho nước biển thì hệ thống có bình gia nhiệt sẽ có hiệu suất cao hơn từ 20 ÷ 30% tăng dần khi tăng tải của ĐCĐT Trong bình ngưng, nước muối đóng vai trò như một chất làm mát cho hơi trong bình hóa hơi và được lưu trữ trong bình riêng ở nhiệt độ 600C Điều này mở ra các hướng cải tiến mới cho hệ thống trong tương lai để tận dụng nguồn nhiệt này Nhược điểm của hệ thống là còn cồng kềnh, bố trí khó khăn và lượng nước ngọt tạo ra vẫn còn thấp [4]

Hình 1.1 Sơ đồ hệ thống chưng cất nước ngọt

Ý nghĩa và định hướng kết quả của đề tài

- Nghiên cứu mô hình điều khiển iot kết nối và kiểm tra thông số bộ lưu trữ nhiệt thải từ động cơ máy phát

- Tiến hành đo đạt xử lý số liệu từ thực tế so với trên mô phỏng và tiến hành điều chỉnh để có thể được tối ưu nhất

- Chế tạo và thử nghiệm mô hình nhỏ phục vụ kiểm tra quá trình tận dụng nhiệt thải của động cơ đốt trong nói chung và ô tô sử dụng động cơ đốt trong nói riêng góp phần bảo vệ môi trường và tận dụng tối ưu năng lượng từ khí thải

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG CƠ SỞ MÔ PHỎNG

Lý thuyết tín hiệu và cảm biến trong bộ đo sử dụng Labview:

2.1.2 Lý thuyết cảm biến nhiệt độ loại K và cảm biến áp suất BMP180

Cảm biến là một thiết bị chịu tác động của đại lượng cần đo m không có tính chất điện và cho ta một đặc trưng mang bản chất điện (điện tích, điện áp, dòng điện hoặc trở kháng…) ký hiệu là s

Cảm biến nhiệt độ loại K (Thermocouple type K) là một thiết bị công nghiệp

chuyên dùng để đo nhiệt độ trong các nhà máy, xí nghiệp, khu công nghiệp, hệ thống đường ống 1 Cảm biến này có khả năng đo nhiệt độ cao tới 1200 ⁰C Cảm biến hoạt động theo nguyên lý sự thay đổi suất điện động theo nhiệt độ của cặp nhiệt Cặp nhiệt được cấu tạo từ hai vật liệu kim loại khác nhau Đối với cảm biến nhiệt độ loại K, vật liệu tạo thành là cặp nhiệt chromel–alumel [5]

Cảm biến áp suất BMP180 là một thiết bị nhỏ gọn và tiện lợi được sử dụng để

đo áp suất không khí Với khả năng đo áp suất và nhiệt độ chính xác, cảm biến BMP180 mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong các ứng dụng đo lường và giám sát môi trường Cảm biến này sử dụng giao tiếp thông qua chuẩn I2C, dễ dàng tích hợp vào các hệ thống nhúng và các dự án điện tử BMP180 có khả năng đo áp suất không khí từ 300 đến 1100 hPa (hectopascal), tương đương với khoảng 9000 mét dưới mực nước biển đến 500 mét trên mực nước biển Tuy nhiên, để đạt được độ chính xác tốt nhất, các thông số được khuyến nghị để đo áp suất không khí là trong khoảng từ 700 đến 900 hPa [6]

Cơ sở kỹ thuật đo lường

2.2.1 Khái niệm về kỹ thuật đo lường và đặc trưng

Kỹ thuật đo lường là ngành kỹ thuật chuyên môn nghiên cứu các kết quả của đo lường học để phục vụ sản xuất và đời sống xã hội Đo lường là quá trình so sánh, định

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận lượng giữa đại lượng chưa biết (đại lượng đo) với đơn vị đo Công việc đo lường là nối thiết bị đo vào hệ thống được khảo sát và quan sát kết quả đo các đại lượng cần thiết [7]

2.2.2 Cơ sở kỹ thuật đo lường Đại lượng đo:

Đại lượng đo của bộ đo nhiệt độ thường là nhiệt độ Nhiệt độ là một trong những

đại lượng có ảnh hưởng rất lớn đến tính chất vật chất Đơn vị đo nhiệt độ phổ biến nhất là độ Celsius (°C), tuy nhiên còn có các đơn vị khác như độ Fahrenheit (°F), độ Kelvin (°K), và một số đơn vị khác

Đại lượng đo của bộ đo áp suất là áp suất Áp suất là đại lượng để đo áp lực tác

động lên bề mặt diện tích Trong hệ SI, đơn vị của áp suất sẽ được đo bằng Newton trên 1m vuông (ký hiệu N/m2), và được gọi bằng Pascal (Pa) Tuy nhiên, áp suất cũng thường được đo bằng các đơn vị khác như bar

Phương pháp đo

Phương pháp đo nhiệt độ: dùng cảm biến nhiệt độ loại K đo tiếp xúc nhiệt, đòi

hỏi cảm biến phải tiếp xúc vật lý trực tiếp với môi trường hay đối tượng đo

Phương pháp đo áp suất: sử dụng cảm biến áp suất BMP180 để đo tín hiệu áp

suất Phương pháp này phức tạp hơn dùng đồng hồ đo áp suất là ở chỗ ta phải cấp nguồn cho thiết bị Ngoài ra, tín hiệu áp suất ở ngõ ra là tín hiệu 4-20mA

Đánh giá kết quả đo

Sau quá trình đo đạt thực nghiệm thì chúng ta sẽ xử lý số liệu và vẻ đồ thị qua đồ thị vẻ được thì ta tiến hành đánh giá từng trường hợp đo xem kết quả mỗi trường hợp sẽ như thế nào

Cơ sở lý thuyết tính toán mô phỏng CATIA - ANSYS

Hệ số Re [8] ảnh hưởng đến hiệu quả truyền nhiệt do đó tùy theo lưu lượng, vận tốc khí vào có thể điều chỉnh, chúng ta có thể tính toán hệ số Re để xác định được dòng thổi khí đang nằm trong vùng chảy tầng hay dòng chảy rối Với đường kính bên trong ống D và lưu lượng thể tích đã biết chúng ta có thể tính được vận tốc trung bình của chất lỏng ʋ, các thông số còn lại là độ nhớt động học của chất lỏng và khối lượng riêng của chất lỏng ⍴ được tra theo bảng số liệu Do đó hệ số Reynolds theo công thức:

Trong đó: Re: Hệ số Reynolds

Re = ⍴.ʋ.𝐷

𝜇 (2.1) D: là đường kính thủy lực của ống (đường kính bên trong nếu ống tròn) (m) ʋ là vận tốc trung bình của chất lỏng (m/s)

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

μ là độ nhớt động học của chất lỏng (Pa·s = N·s/m² = kg/(m*s))

⍴ : là khối lượng riêng của chất lỏng (kg/m³) Một số lưu ý khi chọn dòng chảy:

Dòng chảy có Re ≤ 2300 là dòng chảy tầng Dòng chảy có 104 > Re > 2300 là dòng chảy chuyển tiếp từ chảy tầng sang chảy rối hay còn gọi là chảy quá độ

Dòng chảy có Re ≥ 104 là dòng chảy rối

Tính toán sơ bộ mô phỏng CATIA - ANSYS

Một vài thông số cho trước như sau:

⍴ =1.128 kg/m3𝜇 = 19.1X10 − 6 kg

m−3

𝐷𝑖𝑛𝑙𝑒𝑡 = 26.8𝑚𝑚 Dinlet suck = 18mm Bài toán chia làm năm trường hợp tính số Reynolds cho Venturi để chọn dòng chảy

Trường hợp thứ nhất: ʋ inlet = 40m/s, ʋ inlet suck = 0m/s Re1 = ⍴.ʋ𝑖𝑛𝑙𝑒𝑡.𝐷𝑖𝑛𝑙𝑒𝑡 + 0 = 1.128 x 40 x 26.8 + 0 = 6.331x107 (2.2)

Trường hợp bốn ʋ inlet = 40m/s, inlet suck = wall

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Vậy trường hợp năm là dòng chảy rối

Đặc điểm của mô hình trước và sau khi thử nghiệm

Đề tài nhóm đã tiến hành từ quá trình nghiên cứu khoa học, từ đó phát huy và nâng cao lên đồ án tốt nghiệp hôm nay Ở đề tài nghiên cứu khoa học trước nhóm đã tiến hành đặt mô hình ở vị trí nằm ngang và tiến hành thí nghiệm

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Hình 2.3 Mô hình thiết kế 3D thí nghiệm nghiên cứu khoa học Ở đồ án tốt nghiệp này nhóm đã tiến hành thí nghiệm mô hình trên với vị trí thẳng đứng

Mô hình thực tế:

Hình 2.4 Mô hình thí nghiệm thực tế đồ án tốt nghiệp

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Hình 2.6 Mô hình thiết kế 3D hệ thống gia nhiệt

Nguyên lý làm việc sơ bộ trên mô hình:

Đầu tiên ta sẽ cấp nước vào cuộn đồng trong bình gia nhiệt thông qua từng cấp độ khác nhau được đo bởi lưu lượng kế Đồng thời ta cũng khởi động, động cơ máy phát điện, quạt làm mát, máy thổi khí nóng ứng với từng chế độ tải khác nhau Nước trong bình gia nhiệt được đun nóng lên bởi nhiệt thải động cơ, lúc này nước trong cuộn đồng sẽ được nóng lên nhờ bình gia nhiệt và dòng nước này được dẫn qua hệ thống cuộn đồng trong bộ ventury và qua tiếp hệ thống ống gia nhiệt trong thùng giữ nhiệt Cuối cùng ta sẽ thu được một lượng nước nóng để điện phân tạo khí HHO

Giai đoạn 1: Chưa nổ máy, quạt làm mát, lưu lượng kế chưa bật (Đo nhiệt độ môi

trường)

Giai đoạn 2: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ tối đa

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

Giai đoạn 3: Máy phát điện, quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ trung

Bảng 2.2 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm

Giai đoạn 4: Quạt làm mát, lưu lượng kế hoạt động ở chế độ thấp nhất

Bảng 2.3 Thông số giá trị của quá trình thí nghiệm

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

Chương 3: CÁC CHI TIẾT TRONG MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT

Loại cảm biến đo nhiệt độ và kết nối trong mô hình Cảm biến nhiệt độ loại K

Cảm biến nhiệt độ loại K hay còn gọi là Thermocouple loại K [9] là dòng cảm biến hoạt động theo nguyên lý sự thay đổi suất điện động theo nhiệt độ của cặp nhiệt Cặp nhiệt được cấu tạo từ hai vật liệu kim loại khác nhau

Nguyên lý hoạt động của cảm biến loại K

- Can nhiệt hoạt động dựa trên nguyên lý “hiệu ứng nhiệt điện” Hiệu ứng này xảy ra khi hai kim loại khác nhau được nối lại với nhau một đầu sẽ sinh ra một dòng điện rất nhỏ được tính bằng milivon (mV) Khi nhiệt độ tại điểm nối này thay đổi sẽ làm cho dòng điện bên trong thay đổi => dựa vào tín hiệu điện này sẽ đọc được giá trị nhiệt độ

Hình 3.1 Nguyên lý hoạt động của cảm biến nhiệt độ loại K

Các loại cảm biến đo áp suất áp trở

3.2.1 Giới thiệu cảm biến áp suất trở

Trong thực tế, việc đo áp suất trong các thiết bị cung cấp năng lượng thuỷ lực, nhiệt, hạt nhân…có ý nghĩa rất lớn để đảm bảo an toàn cũng như kiểm tra và điều khiển hoạt động của thiết bị Nhu cầu đo áp suất rất đa dạng đòi hỏi các cảm biến phải đáp ứng một cách tốt nhất từng trường hợp cụ thể, độ lớn của áp suất cần đo cũng nằm trong dải giá trị rất rộng từ chân không tới áp suất siêu cao, do đó cảm biến đo áp suất chất lưu rất đa dạng

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

3.2.2 Cấu tạo cảm biến áp suất trở

Cảm biến áp suất áp trở là một trong những loại cảm biến phổ biến nhất, hoạt động dựa trên hiệu ứng áp trở, là tạo ra sự thay đổi điện trở khi chúng bị biến dạng Các bộ cảm biến áp suất áp trở là các phần tử nhạy cảm với biến dạng, thường là các màng mỏng được dán điện trở Piezo

Hình 3.2 Mạch điện trở Piezo song song

Nguyên lý hoạt động:

- Nguyên lý hoạt động cơ bản của cảm biến áp suất áp trở là sử dụng một phần tử chịu biến dạng được làm từ vật liệu dẫn điện (kim loại hoặc chất bán dẫn silicon) mà có thể thay đổi điện trở khi chúng bị biến dạng dài do chịu tác động của áp lực, phần tử này lại được đặt trên một màng kim loại mỏng, khi chịu một áp lực thì chúng sẽ giúp cho các điện trở biến dạng chiều dài tốt hơn

Lựa chọn thiết bị xây dựng bộ đo

3.3.1 Lựa chọn cảm biến Cảm biến bộ đo nhiệt độ

Loại cảm biến M6 2m được sử dụng để đo nhiệt độ với dải đo rộng từ 0~800 độ C, phù hợp cho các ứng dụng cần đo nhiệt độ cao, đo nhiệt độ trong công nghiệp, cảm biến có ren bắt vít cỡ M6, dây bọc bằng kim loại cho độ bền, độ chính xác và độ ổn định cao Mạch MAX6675 có chức năng khuếch đại giá trị đo được từ Cảm biến nhiệt loại K với độ chính xác cao, ổn định, mạch sử dụng chuẩn giao tiếp SPI để truyền giá trị cảm biến tới Vi điều khiển

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Hình 3.3 Sơ đồ mạch điện MAX6675 với Arrduino

Thông số kỹ thuật

Bảng 3.1 Thông số kỹ thuật Mạch tín hiệu Max6675

5 Tích hợp cảm biến Cảm biến nhiệt loại K

7 Độ phân giải ADC 12 bit, 0.25 độ trên 1 đơn vị

Thông số kỹ thuật

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Cảm biến áp suất BMP180 là một loại cảm biến áp suất kỹ thuật số sử dụng năng lượng ở mức cực thấp được tối ưu cho việc ứng dụng cho các thiết bị dạng tay cầm, điều hướng GPS hay các ứng dụng ngoài trời khác, cảm biến này được chế tạo theo công nghệ điện trở Piezo, cho độ chính xác đo lường và độ tuyến tính cao cùng thời gian sử dụng lâu dài

Thông số kỹ thuật:

Bảng 3.2 Thông số kỹ thuật của cảm biến BMP-180

15 Sai số khi đo áp suất tuyệt

Cảm biến bộ đo áp suất trở

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Nguyên lý làm việc của cảm biến BMP180: cảm biến áp suất BMP180 được thiết kế để kết nối trực tiếp với vi điều khiển thông qua kết nối I2C

Hình 3.4 Trình tự đo của cảm biến áp suất BMP180

data) Trong đó: UP là dữ liệu áp suất (pressure data), UT là dữ liệu nhiệt độ (temperature Vi điều khiển sẽ gửi một tín hiệu điều khiển để bắt đầu việc đo áp suất và nhiệt độ, tín hiệu analog từ phần tử cảm biến (sensor element) sẽ được đưa đến bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC), sau khi chuyển đổi dữ liệu sẽ được đưa đến đơn vị điều khiển (control unit) và được lưu trong bộ nhớ E2PROM , kết quả (dữ liệu áp suất hoặc dữ liệu nhiệt độ) có thể được đọc khi dữ liệu đo được đưa tới vi điều khiển thông qua giao tiếp I2C, việc chuyển đổi giá trị nhiệt độ sang đơn vị °C và áp suất sang đơn vị hPa thì dữ liệu hiệu chuẩn sẽ được sử dụng

I2C bus có thể được sử dụng để điều khiển cảm biến, đọc dữ liệu hiệu chuẩn từ bộ nhớ E2PROM và đọc dữ liệu đo được khi bộ chuyển đổi dữ liệu A/D được hoàn thành Các chân SCL(serial clock) và SDA(serial data) có dạng mở ở cực D (open-drain)

Tốc độ lấy mẫu có thể lên đến 128 mẫu mỗi giây ở chế độ tiêu chuẩn (standard mode) cho việc đo lường động

3.3.2 Lựa chọn vi điều khiển và màn hình hiển thị kết quả cho 2 bộ đo Lựa chọn vi điều khiển

Chọn bo mạch Arduino Uno R3 dùng chip ATMega 328P để đo và xử lý tín hiệu từ cảm biến nhiệt độ loại K

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

ĐỘNG CƠ MÁY PHÁT

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận Chân nguồn 3.3V sẽ cung cấp điện áp cho cảm biến, hai chân A4 và A5 lần lượt kết nối với hai chân SDA (send data) và SCL (send clock) trên cảm biến

Hình 3.5 Chi tiết mạch Arduino Uno R3

Thông số kỹ thuật:

Bảng 3.3 Thông số kỹ thuật của Bo mạch Arduino Uno R3

2 Điện áp hoạt động 5V DC (chỉ được cấp qua cổng USB)

5 Điện áp vào khuyên dùng 7-12 V DC 6 Điện áp vào giới hạn 6-20V DC 7 Số chân Digital I/O 14 (6 chân tạo xung PWM) 8 Số chân Analog 6 (độ phân giải 10 bit) 9 Dòng tối đa trên mỗi chân I/O 30 mA

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận 10 Dòng ra tối đa (5V) 500 mA

Lựa chọn màn hình hiển thị

Chọn LCD 16x2 làm nhiệm vụ hiển thị kết quả đo

Hình 3.6 Màn hình LED LCD 1602

Giải thích mô hình thí nghiệm:

Bảng 3.4 Mô hình các chi tiết trong thí nghiệm

1 Máy phát

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

Người hướng dẫn: ThS GVC Phạm Minh Mận

8 Bộ điều khiển

Bảng 3.5 Các loại cảm biến sử dụng cho thí nghiệm

1 Cảm biến nhiệt

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ĐIỀU KHIỂN IoT KẾT NỐI VÀ KIỂM TRA BỘ LƯU TRỮ NHIỆT THẢI TỪ

GM816

- Một vài vị trí đặt cảm biến trên mô hình:

• Nhiệt độ đầu ra khí thải của máy phát

Hình 3.7 Vị trí đặt cảm biến đo nhiệt độ đầu ra khí thải

• Nhiệt độ khí đầu ra của quạt

Hình 3.8 Vị trí cảm biến nhiệt độ khí đầu ra của quạt