Điều khiển bám nhiệt độ chính xác cho hệ thống lạnh sử dụng cơ chế tự chỉnh định tham số PID bằng logic mờ

doi.org/10.64588/jc.04.02.2026

Ngày nhận bài: 26/01/2026; Ngày sửa bài: 05/02/2026; Ngày chấp nhận đăng: 13/02/2026

Tóm tắt

Hệ thống lạnh công nghiệp là đối tượng điều khiển phức tạp với các đặc tính phi tuyến mạnh, thời gian trễ lớn và chịu tác động của nhiều nhiễu tải ngẫu nhiên. Các bộ điều khiển PID kinh điển với tham số cố định thường gặp khó khăn trong việc duy trì nhiệt độ ổn định khi điểm làm việc thay đổi hoặc khi có nhiễu tác động (như thay đổi tải nhiệt). Bài báo đề xuất giải pháp thiết kế bộ điều khiển PID thích nghi sử dụng logic mờ (Fuzzy Self-Tuning PID) để điều khiển nhiệt độ buồng lạnh. Giải thuật mờ được sử dụng để trực tuyến chỉnh định 3 tham số (K_p,K_i,K_d) dựa trên sai lệch và tốc độ biến thiên sai lệch nhiệt độ. Kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB/Simulink cho thấy bộ điều khiển đề xuất có thời gian đáp ứng nhanh, giảm độ vọt lố và khả năng kháng nhiễu tốt hơn đáng kể so với bộ điều khiển PID truyền thống.

Từ khóa: Hệ thống lạnh; logic mờ; Fuzzy-PID; điều khiển thích nghi; tiết kiệm năng lượng.

Abstract

Industrial refrigeration systems are complex control plants characterized by strong nonlinearity, significant time delays and susceptibility to random load disturbances. Conventional PID controllers with fixed parameters often encounter difficulties in maintaining stable temperatures when operating points shift or under the influence of external disturbances, such as heat load fluctuations. This paper proposes a Fuzzy Self-Tuning PID controller design for cold storage temperature control. The fuzzy algorithm is employed to tune the three parameters (K_p,K_i,K_d) and $K_d$ online, based on the error and the rate of change of the temperature error. Simulation results in MATLAB/Simulink demonstrate that the proposed controller achieves faster response times, reduced overshoot, and significantly better disturbance rejection capability compared to the traditional PID controller.

Keywords: Refrigeration system; fuzzy logic; fuzzy-PID; adaptive control; energy saving.

1. Đặt vấn đề

Trong bối cảnh hiện đại hóa công nghiệp, hệ thống lạnh đóng vai trò then chốt trong việc bảo quản nông sản, thực phẩm và các chế phẩm y tế (vắc-xin, dược phẩm). Yêu cầu đặt ra cho các hệ thống này không chỉ dừng lại ở việc làm lạnh đơn thuần mà là khả năng duy trì nhiệt độ ổn định với độ chính xác cao trong mọi điều kiện vận hành. Bất kỳ sự dao động nhiệt độ lớn nào vượt ra khỏi dải cho phép đều có thể dẫn đến hư hỏng hàng hóa, gây thiệt hại kinh tế lớn và ảnh hưởng đến an toàn người tiêu dùng. Hơn nữa, hệ thống lạnh là một trong những thành phần tiêu thụ năng lượng lớn nhất trong công nghiệp [1], do đó việc tối ưu hóa điều khiển để tiết kiệm năng lượng là bài toán cấp thiết hiện nay.

Về mặt lý thuyết điều khiển, hệ thống lạnh là một đối tượng nhiệt phức tạp với các đặc tính động học khó kiểm soát [2]. Thứ nhất, đây là hệ thống có tính phi tuyến mạnh và biến thiên theo thời gian. Các thông số vật lý của hệ thống thay đổi liên tục phụ thuộc vào nhiệt độ môi trường, khối lượng hàng hóa và trạng thái của thiết bị trao đổi nhiệt. Thứ hai, hệ thống tồn tại thời gian trễ vận chuyển lớn của môi chất lạnh trong đường ống, làm giảm biên dự trữ ổn định của hệ thống kín. Thứ ba, hệ thống thường xuyên chịu tác động của các nhiễu loạn ngẫu nhiên từ bên ngoài như việc đóng mở cửa kho, hoạt động xuất nhập hàng hay chu trình xả đá.

Trong thực tế công nghiệp, bộ điều khiển PID (Proportional-Integral-Derivative) vẫn là lựa chọn phổ biến nhất nhờ cấu trúc đơn giản, dễ thiết kế và giá thành thấp [3]. Tuy nhiên, nhược điểm của bộ PID truyền thống là các tham số (K_p,K_i,K_d) thường được cố định sau quá trình chỉnh định ban đầu. Bộ tham số cố định này chỉ hoạt động tốt tại một điểm làm việc nhất định. Khi điều kiện vận hành thay đổi hoặc khi có nhiễu lớn tác động, bộ PID cố định thường không đáp ứng được yêu cầu chất lượng. Nếu chỉnh định để đáp ứng nhanh thì dễ gây vọt lố nhiệt độ, ngược lại nếu chỉnh định để chạy êm thì thời gian xác lập lại quá dài.

Để khắc phục các hạn chế nêu trên, xu hướng nghiên cứu hiện đại tập trung vào các phương pháp điều khiển thông minh, trong đó nổi bật là kỹ thuật điều khiển mờ FLC (Fuzzy Logic Controler) [4]. Khác với các phương pháp điều khiển dựa trên mô hình toán học chính xác như MPC (Model Predictive Control) [5] hay LQR (Linear Quadratic Regulator) [6], FLC có khả năng mô phỏng tư duy và kinh nghiệm của chuyên gia vận hành để xử lý các thông tin không chắc chắn. Tuy nhiên, các bộ điều khiển mờ thuần túy thường thiếu độ chính xác cao trong chế độ xác lập [7]. Do đó, sự kết hợp giữa khả năng triệt tiêu sai số tĩnh của PID và khả năng thích nghi linh hoạt của logic mờ tạo nên bộ điều khiển lai Fuzzy-PID thích nghi được xem là giải pháp tối ưu.

Bài báo tập trung nghiên cứu thiết kế và mô phỏng hệ thống điều khiển bám nhiệt độ chính xác cho buồng lạnh sử dụng cơ chế tự chỉnh định tham số PID bằng logic mờ. Trong đó, một bộ suy diễn mờ được xây dựng để trực tuyến giám sát sai lệch nhiệt độ và tốc độ biến thiên sai lệch, từ đó liên tục cập nhật 3 tham số (K_p,K_i,K_d) nhằm đảm bảo hệ thống luôn đạt được chất lượng điều khiển tốt nhất bất chấp sự thay đổi của tải và nhiễu.

2. Mô hình toán học của hệ thống lạnh

2.1. Nguyên lý hoạt động của hệ thống lạnh

Để thiết kế bộ điều khiển nhiệt độ chính xác, việc xây dựng mô hình toán học phản ánh đúng động học của hệ thống lạnh là bước tiên quyết. Hệ thống nghiên cứu là một hệ thống lạnh nén hơi một cấp sử dụng máy nén biến tần, phục vụ cho một buồng lạnh bảo quản.

Hệ thống hoạt động dựa trên chu trình nhiệt động ngược chiều [8], bao gồm 4 thiết bị chính: Máy nén (compressor); dàn ngưng tụ (condenser); can tiết lưu (expansion valve) và dàn bay hơi (evaporator) như trên Hình 1. Môi chất lạnh dạng hơi ở áp suất thấp P_e và nhiệt độ thấp được máy nén hút về và nén đoạn nhiệt lên áp suất cao P_c và nhiệt độ cao. Hơi quá nhiệt đi vào dàn ngưng, tỏa nhiệt Q_c ra môi trường và ngưng tụ thành lỏng cao áp. Sau đó, môi chất lỏng đi qua van tiết lưu, áp suất giảm đột ngột từ P_c xuống P_e, nhiệt độ giảm sâu. Quá trình bay hơi diễn ra tại dàn lạnh. Ở đây, môi chất lỏng sôi (bay hơi) ở nhiệt độ thấp, thu nhiệt Q_e của buồng lạnh, làm giảm nhiệt độ không gian bảo quản.

2.2. Mô hình máy nén

2.3. Mô hình dàn bay hơi và buồng lạnh

Chúng tôi áp dụng định luật bảo toàn năng lượng cho buồng lạnh theo mô hình tham số tập trung [9], phương trình cân bằng nhiệt cho không khí trong buồng lạnh:

2.4. Mô hình dàn ngưng tụ

Dàn ngưng tụ đóng vai trò thải nhiệt. Động học của áp suất ngưng tụ ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống. Áp dụng phương trình bảo toàn năng lượng cho dàn ngưng:

2.5. Mô hình van tiết lưu

Van tiết lưu quyết định lưu lượng lỏng đi vào dàn bay hơi. Lưu lượng qua van được mô hình hóa dựa trên phương trình Bernouilli cho dòng chảy qua lỗ:

3. Thiết kế bộ điều khiển Fuzzy-PID

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất cấu trúc điều khiển thích nghi, trong đó bộ điều khiển PID đóng vai trò vòng điều khiển chính để đảm bảo tính ổn định, còn bộ điều khiển mờ đóng vai trò giám sát, thực hiện việc tinh chỉnh trực tuyến các tham số PID dựa trên trạng thái sai lệch của hệ thống.

3.1. Cấu trúc tổng quát của hệ thống

3.2. Thiết kế bộ điều khiển mờ

3.2.1. Mờ hóa các biến vào/ra

3.2.2. Xây dựng luật hợp thành

Cơ sở luật mờ là thành phần cốt lõi thể hiện tri thức chuyên gia về đặc tính động học của hệ thống lạnh. Nguyên lý xây dựng luật dựa trên các kịch bản vận hành sau:

Bảng 1. Bảng luật mờ cho tham số

3.2.3. Giải mờ

Quá trình giải mờ chuyển đổi tập mờ đầu ra thành giá trị rõ (crisp value) để đưa vào bộ PID. Phương pháp Trọng tâm (Centroid method) được áp dụng do ưu điểm về độ mịn và tính liên tục của tín hiệu điều khiển.

4. Kết quả mô phỏng

Để kiểm chứng tính đúng đắn của giải thuật và đánh giá chất lượng điều khiển, hệ thống được mô hình hóa và mô phỏng trên môi trường phần mềm MATLAB/Simulink. Sơ đồ cấu trúc mô phỏng tổng thể của hệ thống điều khiển nhiệt độ buồng lạnh sử dụng bộ Fuzzy-PID được trình bày chi tiết tại Hình 4. Trong đó, mô hình bao gồm các khối chức năng chính: Khối đối tượng buồng lạnh, khối bộ điều khiển mờ, khối PID và các khối tạo tín hiệu đặt.

Kết quả mô phỏng đáp ứng nhiệt độ của hệ thống với giá trị đặt T_set = 18^oC, được trình bày chi tiết trên đồ thị Hình 5. Đường màu xanh lá cây biểu diễn đáp ứng của bộ điều khiển PID truyền thống với tham số cố định, trong khi đường màu đỏ biểu diễn đáp ứng của bộ điều khiển Fuzzy-PID thích nghi đề xuất.

Quan sát đặc tính quá độ trong giai đoạn từ 0 đến 500 giây, cả hai bộ điều khiển đều tạo ra tốc độ làm lạnh nhanh. Tuy nhiên, sự khác biệt rõ rệt xuất hiện khi nhiệt độ thực tế tiệm cận giá trị đặt. Bộ PID truyền thống bộc lộ hạn chế lớn khi không thể hãm quán tính nhiệt kịp thời, dẫn đến nhiệt độ bị kéo sâu xuống mức cực tiểu 16,2^oC. Độ quá lạnh này lên tới 1,8^oC so với giá trị đặt, gây lãng phí năng lượng không cần thiết. Ngược lại, bộ điều khiển Fuzzy-PID nhờ cơ chế giám sát tốc độ biến thiên của sai lệch đã điều chỉnh giảm hệ số khuếch đại, giúp nhiệt độ chỉ giảm xuống mức thấp nhất là 17,3^oC. Như vậy, giải thuật đề xuất đã giảm được độ vọt lố quá độ khoảng 61% so với PID thường.

Về thời gian xác lập, đáp ứng của bộ PID xuất hiện dao động tắt dần đáng kể, khiến thời gian xác lập kéo dài đến khoảng 1.000 giây. Trong khi đó, bộ Fuzzy-PID tạo ra đường đặc tính trơn mượt, hầu như không có dao động lặp lại và đưa hệ thống đi vào trạng thái xác lập chỉ sau khoảng 600 giây. Điều này chứng tỏ khả năng triệt tiêu dao động và ổn định hệ thống nhanh hơn xấp xỉ 40%. Nguyên nhân của sự cải thiện vượt trội này nằm ở khả năng thích nghi của bộ Fuzzy-PID. Tại vùng lân cận điểm đặt, bộ điều khiển mờ đã điều chỉnh thay đổi bộ tham số PID theo hướng tăng thành phần vi phân để chống lại tốc độ giảm nhiệt nhanh và điều chỉnh thành phần tích phân để tránh hiện tượng bão hòa, từ đó giúp hệ thống bớt dao động.

Đồ thị đáp ứng tốc độ động cơ máy nén (Hình 6), cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong điều khiển giữa hai giải thuật. Trong giai đoạn quá độ, bộ điều khiển Fuzzy-PID thể hiện khả năng điều khiển quán tính nhiệt tốt hơn khi đã giảm tốc độ máy nén sớm hơn so với bộ PID truyền thống. Đặc biệt, trong khi bộ PID gây ra hiện tượng thay đổi tốc độ đột ngột (giảm sâu xuống 21 rad/s rồi lại tăng vọt lên), tạo ra các xung dao động năng lượng lớn, thì bộ Fuzzy-PID duy trì quá trình giảm tốc rất trơn tru và không xuất hiện điểm cực tiểu sâu. Đặc tính điều khiển mềm này của Fuzzy-PID không chỉ giúp loại bỏ sự lãng phí công suất lạnh dư thừa mà còn giảm thiểu đáng kể ứng suất cơ học và mô-men xoắn sốc lên trục động cơ, qua đó góp phần nâng cao tuổi thọ và độ bền của máy nén trong quá trình vận hành dài hạn.

Đồ thị đáp ứng dòng điện tiêu thụ của động cơ (Hình 7), máy nén phản ánh rõ nét hiệu quả năng lượng của giải thuật điều khiển đề xuất.

Trong giai đoạn khởi động (0 - 150 giây), cả hai bộ điều khiển đều duy trì dòng điện ở mức cao (khoảng 140 A) để đáp ứng yêu cầu làm lạnh nhanh. Tuy nhiên, sự ưu việt của bộ Fuzzy-PID thể hiện ở quá trình giảm tải. Dòng điện bắt đầu giảm sớm hơn và diễn ra rất trơn tru, tiệm cận về giá trị xác lập 92 A mà không xuất hiện dao động. Ngược lại, bộ PID truyền thống phản ứng chậm hơn nhưng lại gây ra hiện tượng quá điều chỉnh, khiến dòng điện sụt giảm sâu xuống mức 83A trước khi dao động tăng trở lại để ổn định.

Để kiểm chứng độ bền vững của bộ điều khiển trước các biến động môi trường, một tải nhiệt bước nhảy Q_load = 5.000 W được tác động vào hệ thống tại thời điểm t = 1.000 giây. Kết quả mô phỏng như trên Hình 8 cho thấy, mặc dù cả hai bộ điều khiển đều xuất hiện độ lệch nhiệt độ cực đại tương đương nhau (khoảng 0,5^oC), nhưng đặc tính phục hồi lại có sự khác biệt rõ rệt. Bộ PID truyền thống phản ứng với nhiễu bằng một quá trình dao động tắt dần, trong đó xuất hiện hiện tượng vọt lố âm xuống dưới giá trị đặt tại, cho thấy biên dự trữ ổn định bị suy giảm khi chịu tải lớn. Ngược lại, bộ điều khiển Fuzzy-PID nhờ cơ chế chỉnh định linh hoạt theo đạo hàm sai lệch đã triệt tiêu hoàn toàn các dao động thứ cấp, đưa nhiệt độ quay về trạng thái xác lập theo quỹ đạo tiệm cận đơn điệu. Khả năng phục hồi êm dịu này không chỉ đảm bảo độ chính xác nhiệt độ mà còn giúp máy nén tránh được các thay đổi công suất liên tục, qua đó nâng cao tuổi thọ thiết bị và hiệu quả năng lượng.

Kết quả mô phỏng động học áp suất khẳng định sự ổn định của chu trình lạnh dưới sự điều khiển của bộ điều khiển Fuzzy-PID như trên Hình 9.

Ngay từ giai đoạn khởi động, quá trình thiết lập chênh lệch áp suất diễn ra rất trơn tru, với áp suất bay hơi P_e giảm về 6,2 (bar) và áp suất ngưng tụ P_c tăng lên 4,9 (bar) mà không xuất hiện các xung gai áp suất nguy hiểm. Đặc biệt, tại thời điểm t = 1.000 giây khi chịu tác động của tải nhiệt lớn = Q_load = 5.000 W, hệ thống đã thực hiện chuyển dịch điểm làm việc rất êm dịu. P_e tự động tăng nhẹ lên 6,5 (bar) để đáp ứng nhu cầu bay hơi gia tăng, trong khi P_c thiết lập trạng thái cân bằng mới tại 4,1 (bar). Việc không xuất hiện dao động trong quá trình chuyển tiếp này là minh chứng rõ ràng cho khả năng thích nghi tốt của bộ điều khiển, giúp duy trì hiệu suất chu trình ổn định và bảo vệ độ bền cho các van cũng như đường ống dẫn môi chất.

5. Kết luận

Bài báo đã đề xuất và thiết kế thành công bộ điều khiển bám nhiệt độ chính xác cho hệ thống lạnh công nghiệp sử dụng giải thuật Fuzzy-PID thích nghi. Thông qua việc kết hợp ưu điểm của bộ điều khiển PID truyền thống và khả năng suy diễn linh hoạt của logic mờ, hệ thống đề xuất đã giải quyết hiệu quả bài toán điều khiển đối tượng phi tuyến có trễ lớn.

Kết quả mô phỏng trên phần mềm MATLAB/Simulink đã khẳng định tính ưu việt của giải thuật đề xuất trên ba khía cạnh chính. Về chất lượng điều khiển nhiệt độ: Bộ Fuzzy-PID giúp triệt tiêu dao động, giảm độ vọt lố quá độ khoảng 61% và rút ngắn thời gian xác lập 40% so với bộ PID tham số cố định. Đặc biệt, khả năng kháng nhiễu tải nhiệt của hệ thống được cải thiện rõ rệt với đặc tính hồi phục êm dịu, không xuất hiện dao động thứ cấp. Về hiệu quả năng lượng và độ bền thiết bị: Giải thuật đề xuất giúp duy trì tốc độ máy nén và dòng điện tiêu thụ thay đổi trơn tru, loại bỏ các xung dòng điện lớn và hiện tượng thay đổi tốc độ đột ngột. Điều này góp phần tiết kiệm năng lượng vận hành và giảm thiểu ứng suất cơ học lên động cơ máy nén. Về tính ổn định hệ thống: Động học áp suất bay hơi và ngưng tụ được duy trì ổn định ngay cả khi điểm làm việc thay đổi, đảm bảo an toàn cho các thiết bị trong chu trình lạnh.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam trong Đề tài mã số DT25-26.20.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] S. A. Tassou, Y. Ge, A. Hadawey and D. Marriott. Energy consumption and conservation in food retailing. Applied Thermal Engineering, vol. 31, no. 2-3, pp. 147-156, 2011.
[2] R. Rasmussen. Control of vapor compression refrigeration systems. Ph.D. dissertation, Aalborg University, Aalborg, Denmark, 2005.
[3] K. J. Astrom and T. Hagglund. PID Controllers: Theory, Design and Tuning. 2nd ed. Research Triangle Park, NC, USA: ISA, 1995.
[4] L. A. Zadeh. Fuzzy sets. Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338-353, 1965.
[5] E. F. Camacho and C. Bordons. Model Predictive Control. 2nd ed. London, U.K.: Springer-Verlag, 2004.
[6] F. L. Lewis, D. L. Vrabie and V. L. Syrmos. Optimal Control. 3rd ed. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, 2012.
[7] H. X. Li and H. B. Gatland. Conventional fuzzy control and its enhancement. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 26, no. 5, pp. 791-797, 1996.
[8] W. F. Stoecker and J. W. Jones. Refrigeration and Air Conditioning. 2nd ed. New York, NY, USA: McGraw-Hill, 1982.
[9] F. P. Incropera, D. P. DeWitt, T. L. Bergman and A. S. Lavine. Fundamentals of Heat and Mass Transfer. 7th ed. Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, 2011.