Xây dựng bộ điều khiển tách kênh nhiệt độ - Độ ẩm cho buồng lên men dựa trên mô hình mô phỏng CFD

ng điều khiển. Qua đó, 
mô hình hàm truyền của đối tượng nhiệt độ, độ ẩm và các ảnh hưởng chéo giữa hai yếu tố này đã 
được xác định. Các kết quả mô phỏng trên phần mềm Matlab – Simulink đã cho thấy bộ điều khiển 
nhiệt độ - độ ẩm tách kênh chỉ hoạt động tốt khi sử dụng thêm các mạch bù ảnh hưởng chéo. 
1. TỔNG QUAN 
Cùng với sự phát triển của nền kinh tế, công nghệ 
chế biến các sản phẩm nông nghiệp chất lượng cao 
đã và đang được chú trọng nghiên cứu phát triển 
trong thời gian gần đây. Trong công nghệ chế biến 
lên men các sản phẩm thịt, chất lượng sản phẩm phụ 
thuộc rất mạnh vào việc duy trì ổn định giá trị nhiệt độ 
và độ ẩm theo yêu cầu công nghệ. Trong giai đoạn 
đầu của quá trình lên men, nhiệt độ và độ ẩm được 
duy trì ở mức cao (nhiệt độ lớn hơn 23 oC và độ ẩm 
lớn hơn 90%). Trong giai đoạn tiếp theo, nhiệt độ và 
độ ẩm buồng lên men được giảm dần. Đến cuối quá 
trình lên men, nhiệt độ và độ ẩm được duy trì ở mức 
xấp xỉ 10oC ÷ 15 oC và 50% ÷ 60%. Việc điều khiển 
chính xác đồng thời hai yếu tố nhiệt độ và độ ẩm là 
yêu cầu bức thiết của thực tế sản xuất. 
Đối tượng nhiệt độ - độ ẩm là đối tượng phức tạp 
hai chiều có sự ảnh hưởng chéo [1]. Có rất nhiều 
thuật toán điều khiển đã được áp dụng cho bài toán 
điều khiển nhiệt độ - độ ẩm như điều khiển mờ, mạng 
nơ ron, điều khiển dự báo [2,3]. Bài báo này sẽ trình 
bày khả năng ứng dụng bộ điều khiển tách kênh 
được tổng hợp dựa trên chỉ số dao động mềm cho 
hệ thống buồng lên men. 
2. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 
Đối tượng nghiên cứu của bài báo này là buồng 
lên men sử dụng để sản xuất mặt hàng thịt lên men. 
Buồng lên men được lắp ghép từ các panel vách kho 
lạnh có chiều dày 100 mm, hai mặt được bọc inox để 
đảm bảo vệ sinh. Để thay đổi nhiệt độ, độ ẩm bên 
trong buồng lên men, người ta lắp đặt 01 dàn lạnh có 
công suất 5 kW lạnh (công suất nhiệt hiện xấp xỉ 3.8 
kW, công suất nhiệt ẩn 1.2 kW theo thông số của nhà 
sản xuất), 01 bộ điện trở công suất 4 kW và 01 hệ 
thống phun ẩm sử dụng nguyên lý phun hơi nước 
bão hòa công suất điện trở đun nước là 4.5 kW, công 
suất sinh hơi bão hòa xấp xỉ 6.5 kg/h. 
 (a) (b) 
Hình 1: Sản phẩm thịt lên men (a) và hệ thống làm lạnh, 
gia nhiệt, tạo ẩm cho buồng lên men (b). 
3. BỘ ĐIỀU KHIỂN NHIỆT ĐỘ - ĐỘ ẨM 
Thông thường, hàm truyền của đối tượng được 
xác định bằng phương pháp thực nghiệm hoặc 
phương pháp giải tích. Tuy nhiên, đối với trường hợp 
phức tạp, phương pháp giải tích thường rất khó áp 
dụng do bài toán có nhiều chiều, nhiều biến số và có 
độ phi tuyến cao. Bên cạnh đó, do đặc trưng của quá 
trình sản xuất là vận hành liên tục, mô hình của đối 
Dàn lạnh 
Điện trở 
Tạo ẩm 
 13*NLN *155-01/2021 
tượng điều khiển không thể được lấy từ số liệu thực 
nghiệm thu được khi thay đổi công suất gia nhiệt hoặc 
phun ẩm. Vì vậy, để xây dựng đường đặc tính quá độ 
của đối tượng nhiệt độ - độ ẩm, nhóm nghiên cứu đề 
xuất sử dụng công cụ mô phỏng CFD để mô phỏng 
quá trình trao đổi nhiệt ẩm bên trong buồng lên men, 
từ đó xây dựng mô hình đối tượng dựa trên các kết 
quả mô phỏng. 
Hình 2: Mô hình mô phỏng CFD buồng lên men (đơn vị 
đo chiều dài trong hình là mm). 
Hình 3: Kết quả mô phỏng trường tốc độ và trường nhiệt 
độ bên trong buồng lên men khi bật điện trở ở công suất 
4 kW và tắt hệ thống phun ẩm ở thời điểm 1000 giây. 
Mô hình mô phỏng CFD được trình bày trong hình 
2 với kích thước đúng bằng kích thước của buồng lên 
men thực tế (cao 2500 mm, rộng 2000 mm, dài 3500 
mm). Phía trên trần của buồng lên men có 01 cửa 
thông gió để tránh trong phòng phát sinh các phản 
ứng yếm khí, tạo mùi. Cột áp của quạt được cài đặt 
là 100 Pa, mô hình dòng chảy dùng trong mô phỏng 
là mô hình k – epsilon. Để mô tả quá trình khuếch tán 
hơi ẩm, mô hình dòng nhiều thành phần Species 
được sử dụng. Nhiệt độ môi trường bên ngoài là 27 
oC, độ chứa hơi của không khí tại vị trí cửa thông gió 
là 7 g hơi / kg không khí khô. Để tiến hành mô phỏng, 
đối tượng được chia lưới theo các phương pháp và 
kích thước lưới khác nhau. Khi số phần tử của lưới 
đạt hơn 800 000 phần tử thì kết quả mô phỏng gần 
như không thay đổi khi tăng số phần tử. Các kết quả 
mô phỏng được trình bày trong bài báo này thu được 
từ lưới có cấu trúc hình hộp với số phần tử là 835 706 
phần tử. 
Đầu tiên, mô phỏng CFD được tiến hành ở chế độ 
ổn định với công suất điện trở sưởi là 0 kW và công 
suất gia ẩm là 0 kg/h. Kết quả cho thấy nhiệt độ và độ 
ẩm của không khí tại vị trí tâm của xe chở sản phẩm 
là -2,82 oC và 54,83%. Sau khi thu được kết quả ở 
chế độ ổn định ban đầu, mô phỏng CFD được chuyển 
sang chế độ không ổn định. Để tìm đặc tính quá độ 
và hàm truyền của đối tượng với xung đầu vào bậc 
thang, ta thay đổi lần lượt công suất điện trở sưởi từ 
mức 0 kW lên 4 kW và công suất gia ẩm từ 0 kg/h lên 
6.5 kg/h. Trường tốc độ gió và trường nhiệt độ ở chế 
độ không ổn định khi cài đặt công suất điện trở sưởi 
là 4000 W, công suất gia ẩm là 0 kg/h tại thời điểm 
1000 giây được cho trong hình 3. 
Ở chế độ quá độ khi công suất điện trở sưởi thay 
đổi từ mức 0 kW lên mức 4 kW theo xung bậc thang 
trình bày trong hình (4-a), ta có thể nhận thấy nhiệt 
độ thay đổi từ mức -2.82 oC lên đến nhiệt độ 31.47 oC 
sau khoảng 1000 giây. Đồng thời với sự tăng nhiệt 
độ, do sự phụ thuộc của áp suất hơi nước bão hòa 
vào nhiệt độ, độ ẩm tương đối của không khí giảm từ 
mức 54.83 % xuống còn 5.52%. Tương tự, ở chế độ 
thay đổi công suất gia ẩm từ 0 kg/h lên 6.5 kg/h, giá 
trị độ ẩm tăng từ 54.83% lên đến giá trị 97.88% sau 
50 giây (hình 4.b). Do quá trình tăng ẩm được thực 
hiện nhờ việc cấp hơi nước bão hòa ở 100 oC, nhiệt 
độ không khí trong buồng tại vị trí tâm của xe chở sản 
phẩm cũng sẽ tăng dần theo thời gian (từ -2.82 oC lên 
3.36 oC). Điều này cho thấy việc thay đổi giá trị nhiệt 
độ hoặc độ ẩm tương đối sẽ gây ra ảnh hưởng chéo 
đến giá trị còn lại. Điều này hoàn toàn phù hợp với 
các kết luận đã được nêu ra trong các nghiên cứu 
trước đây [1,4,5]. Để mô tả sự ảnh hưởng chéo này, 
sơ đồ cấu trúc đối tượng nhiệt độ - độ ẩm trong hình 
5 được sử dụng. Trong sơ đồ này, ( )11O s và 
 14*NLN *155-01/2021 
( )22O s lần lượt là hàm truyền của đối tượng nhiệt 
độ và độ ẩm. ( )12O s và ( )21O s là hàm truyền của 
sự ảnh hưởng chéo qua lại giữa nhiệt độ và độ ẩm. 
Sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu và mô 
hình đối tượng dạng khâu quán tính bậc 1 và khâu 
quán tính bậc 2 có trễ, hàm truyền của các đối 
tượng được thể hiện như sau: 
11
34,65
( )
1 202, 2
O s
s
=
+
 (1) 
12
0,4789
( )
1 91,41
O s
s
−
=
+
 (2) 
0,577
22
0,4592
( )
(1 16 )(1 1,006 )
se
O s
s s
−
=
+ +
 (3) 
0,4789
21
38,24
( )
(1 274,4 )(1 0,9636 )
se
O s
s s
−
=
+ +
 (4) 
Kết quả xấp xỉ đối tượng nhiệt độ - độ ẩm được 
so sánh với kết quả mô phỏng CFD như trong hình 
4. Sự tương đồng giữa số liệu mô phỏng và số liệu 
đặc tính quá độ tính theo các hàm truyền (phương 
trình 1 – 4) cho thấy sự chính xác của việc lựa chọn 
khâu và các tham số của khâu. 
Hình 4: Đặc tính thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm khi thay 
đổi công suất điện trở sưởi từ 0 lên 100% (a) và khi thay 
đổi công suất phun ẩm từ 0 lên 100% (b). 
Hình 5: Sơ đồ cấu trúc của đối tượng nhiệt độ - độ ẩm. 
Hình 6: Sơ đồ điều khiển 1 vòng đối tượng nhiệt độ - độ 
ẩm. 
Với các khâu của đối tượng nhiệt độ - độ ẩm đã 
lựa chọn, sơ đồ điều khiển một vòng đồng thời đối 
tượng nhiệt độ - độ ẩm được lựa chọn như trong 
hình 6. Đối với bộ điều khiển 1 vòng có phản hồi, 
bộ điều khiển được tổng hợp dựa theo công thức 
5 và 6 [6,7]. 
11 ( )( ) ( )
( )
PT
c c
A s
R s O s
s sB s   
−= = (5) 
11 ( )( ) ( )
( )
PT
c c
A s
R s O s
s sB s 
−= = (6) 
Trong đó, công thức 5 và 6 tương ứng được sử 
dụng để tổng hợp bộ điều khiển cho khâu quán tính 
có trễ và không có trễ. ( )PTO s là thành phần phân 
thức của khâu, bỏ qua thành phần trễ biễu diễn 
theo hàm exp. c là hằng số quán tính của hệ định 
chuẩn, tham số này được xác định dựa theo yêu 
cầu chất lượng điều khiển: độ quá điều chỉnh  , 
thời gian điều chỉnh τq, tích phân sai số tuyệt đối I1 
và tích phân bình phương sai số I2 [8]. Trong bài 
báo này, độ quá điều chỉnh được được lựa chọn là 
 = 0.1%, tương ứng, giá trị hằng số quán tính c 
tương ứng sẽ là 2.476. Dựa theo mô hình khâu 
quán tính bậc 1 và khâu quán tính bậc 2 có trễ ở 
phương trình 1 – 4, bộ điều khiển kênh nhiệt độ R1 
và kênh độ ẩm R2 tổng hợp được như sau: 
 15*NLN *155-01/2021 
1
1
( ) 2,352.(1 )
202,2
R s
s
= + (7) 
2
1
( ) 25,87(1 0,947 )
17,01
R s s
s
= + + (8) 
Để kiểm tra chất lượng của bộ điều khiển, mô 
hình đối tượng và bộ điều khiển được mô phỏng 
trên phần mềm Matlab – Simulink như trong hình 
7a. Kết quả mô phỏng khi tạo xung bậc thang 2 x 
1(t) ở đầu vào kênh điều khiển nhiệt độ và xung bậc 
thang 1(t) ở đầu vào kênh độ ẩm được thể hiện trên 
hình 7b. Từ kết quả thu được, giá trị kênh độ ẩm 
đã vượt quá giá trị đặt 5.76% tại thời điểm 6.6 giây 
sau đó bão hòa ở giá trị đặt. Tuy nhiên, giá trị kênh 
nhiệt độ, do sự cấp nhiệt của hơi nước bão hòa, bị 
vượt quá giá trị đặt xấp xỉ 220% tại thời điểm 6 giây 
và không thể quay về giá trị đặt sau 50 giây. Điều 
này cho thấy kênh nhiệt độ không thể điều chỉnh 
được do ảnh hưởng của kênh độ ẩm. 
(a) 
(b) 
Hình 7: Mô hình mô phỏng bộ điều khiển và đối tượng 
nhiệt độ - độ ẩm trên phần mềm Matlab – Simulink (a) 
và đáp ứng của hệ thống khi điều khiển 
đồng thời nhiệt độ và độ ẩm (b). 
Để nâng cao chất lượng điều khiển, ta sử dụng 
bộ điều khiển có mạch bù theo sơ đồ trên hình 8. 
Trong sơ đồ này, mạch bù B1(s) được xác định theo 
công thức: 
1 1 22 1 12( ) ( ) ( ) 0B s O s O s + = (9) 
12
1
22
( )
( )
( )
O s
B s
O s
→ = − 
2
0,577
1
7,708 8,144 0,4789
( ) .
41,975 0,4592
ss sB s e
s
+ +
=
+
 (10) 
Hoàn toàn tương tự, ta xác định được hàm 
truyền của mạch bù B2(s) 
0,4789
2 2
223,03 1,103
( ) .
264,41 275,36 1
ssB s e
s s
−− −=
+ +
 (11) 
Hình 8: Sơ đồ điều khiển đồng thời nhiệt độ - độ 
ẩm có mạch bù. 
(a) 
(b) 
Hình 9: Sơ đồ nguyên lý mạch bù B1 (a) và B2 (b) loại bỏ 
ảnh hưởng chéo giữa kênh nhiệt độ và kênh độ ẩm. 
Với các hàm truyền trên, mạch bù của hệ thống 
được thiết kế như trong hình 9, mô hình mô phỏng 
của bộ điều khiển và đối tượng khi sử dụng khâu 
bù được cho trong hình 10. Các giá trị điện trở và 
điện dung của tụ điện của mạch bù B1(s) cần thỏa 
mãn: 2
1
0,192
R
R
= ; 5
4
0,85
R
R
= ; 6 7 fR R R= = ; 
3 3 91,41R C = (ΩF); 1 1 0,1836R C = (ΩF). Tương 
 16*NLN *155-01/2021 
tự, với sơ đồ mạch bù khâu B2(s), 
2
1
0,812
R
R
= ; 
5
4
0,303
R
R
= ; 3 3 0,964R C = (ΩF); 6 6 277,78R C = 
(ΩF); 7 8 g fR R R R= = = . 
Tương tự như đối với bộ điều khiển không có 
khâu bù, kết quả mô phỏng khi tạo xung bậc thang 
2 × 1(t) ở đầu vào kênh điều khiển nhiệt độ và xung 
bậc thang 1(t) ở đầu vào kênh độ ẩm được thể hiện 
trên hình 10(a). Quan sát kết quả thu được, cả giá 
trị nhiệt độ và độ ẩm nhanh chóng đạt tới giá trị đặt 
20 giây và độ vượt điều chỉnh 0.21% (kênh nhiệt 
độ) và 0.59% (kênh độ ẩm). Điều này cho thấy kênh 
nhiệt độ và kênh độ ẩm tương đối hoàn toàn có thể 
điều khiển đồng thời, chính xác bằng cách sử dụng 
mạch bù. 
(a) 
(b) 
Hình 10: Mô hình mô phỏng bộ điều khiển và đối tượng 
nhiệt độ - độ ẩm trên phần mềm Matlab – Simulink (a) khi 
có mạch bù và đáp ứng của hệ thống khi điều khiển 
đồng thời nhiệt độ và độ ẩm (b). 
5. KẾT LUẬN 
Bài báo đã trình bày một phương pháp nhận 
dạng đối tượng nhiệt độ - độ ẩm tương đối của 
không khí trong buồng lên men và xây dựng bộ 
điều khiển tách kênh cho hai đối tượng này. Với 
việc sử dụng mô hình mô phỏng CFD, quá trình can 
thiệp thực nghiệm trên đối tượng có thể được giảm 
thiểu, đặc biệt là trong những trường hợp hệ thống 
hoạt động liên tục. Các kết quả nghiên cứu cho 
thấy ảnh hưởng chéo của hai đối tượng nhiệt độ và 
độ ẩm là không thể bỏ qua. Sự gia nhiệt do phun 
hơi nước bão hòa ở 100 oC vào môi trường dẫn tới 
sự mất kiểm soát ở kênh điều khiển nhiệt độ khi sử 
dụng các vòng điều khiển độc lập. Do vậy, việc sử 
dụng mạch bù là cần thiết để giảm thiểu sự ảnh 
hưởng này. Các kết quả thu được cho thấy bộ điều 
khiển tách kênh có sử dụng mạch bù hoàn toàn đáp 
ứng được các yêu cầu về cả độ chính xác, thời gian 
đáp ứng cho nhu cầu sử dụng thực tiễn trong 
buồng lên men. Trong tương lai, chúng tôi sẽ ứng 
dụng bộ điều khiển đã tổng hợp được để điều khiển 
chế độ nhiệt ẩm của buồng lên men qua đó kiểm 
chứng các kết quả thu được trong nghiên cứu này. 
6. LỜI CẢM ƠN 
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Bộ Giáo dục và 
Đào tạo trong đề tài mã số B2021-BKA-03. 
 17*NLN *155-01/2021 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] M. Zaheer-uddin, Temperature and humidity control of indoor environmental spaces, Energy and Buildings 
19 (1993) 275–284. 
[2] Nguyễn Thu Hà, Hệ thống điều khiển vi khí hậu trong lồng nuôi dưỡng trẻ sơ sinh, Nghiên cứu khoa học và 
công nghệ quân sự Số Đặc san ACMEC (2017) 50–157. 
[3] Nguyễn Thu Hà, Đinh Thị Lan Anh, Xây dựng hệ thống điều khiển và giám sát lồng nuôi dưỡng trẻ sơ sinh 
bằng smart phone, Nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự Số đặc san tháng 10/2019 (2019) 23–29. 
[4] X. Lü, Modelling of heat and moisture transfer in buildings, Energy and Buildings 34 (2002) 1045–1054. 
[5] C.P. Underwood, HVAC Control Systems, Routledge, 2002. 
[6] D. Cao Trung, A Method Tuning Control System of Thermal Process in Startup Period, MATEC Web of 
Conferences 54 (2016) 4001. 
[7] D.C. Trung, N. van Manh, A Tuning Method for Uncertain Processes of Thermal Power Plant Based on the 
Worst Soft Characteristic, in: 2017 11th Asian Control Conference (ASCC), IEEE, 12/17/2017 - 12/20/2017, 
p. 594. 
[8] Nguyen Van Manh, Robust synthesizing method of uncertainty control system, The fifth Vietnamese 
national conference of Automation Vol. 5 (2002) 155–161. 
SYNTHESIZING TEMPERATURE – RELATIVE HUMIDITY 
SEPARATE CONTROLLER FOR FOOD FERMENTATION 
CHAMBER BASED ON CFD SIMULATION 
ABSTRACT: 
Air temperature and relative humidity are two of the mandatory properties of moist air during several 
food processes. However, precise control of these mentioned parameters using independent control 
loops is rather difficult to be achieved. In this paper, we propose a method of object identification of the 
temperature and relative humidity for the food fermentation chamber where experiments are 
impossible to be conducted science the food processing is continuous. CFD simulation model is used 
to construct the transient properties of the control objects. Thereby, the transfer functions of 
temperature, humidity, and cross effects between these parameters were determined. The simulation 
results on Matlab - Simulink software showed that the temperature – relative humidity separate 
controller only works well when using additional cross-influence compensation circuits.