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Gennaio - Febbraio 2024 n Automazione e Strumentazione Tecnica 92 CONTROLLO serie di obiettivi : economici, qualitativi, produt- tivi, ecc. Per capire a che livello della gestione di un pro- cesso si pone un sistema APC è utile far rifer- imento all’infrastruttura tipica di un sistema di automazione (cfr. figura 1 ), da cui si può comprendere perché per un utilizzo efficace di queste tecniche di controllo risulti necessario intervenire su più aspetti: strumentazione di campo, dispositivi e loop di controllo, formazi- one e aggiornamento degli operatori della sala di controllo perché possano trarre il miglior sup- porto dall’utilizzo di un sistema APC [1][2][3] . L’efficienza dei risultati di un sistema di con- trollo avanzato deve essere ricercata anche tra- mite un’accurata manutenzione dei componenti appartenenti ai livelli sottostanti nell’autom- azione: una scarsa manutenzione dei loop di controllo di base (es: PID), apparecchiature e sensori non adeguatamente curati, non può che tradursi in prestazioni non ideali di un sistema di controllo. Per questo è fondamentale che l’ottimizzazione di un sistema di controllo riguardi tre categorie: • Persone . Migliorare la formazione degli oper- atori per l’utilizzazione dei sistemi APC • Processi . Migliorare le logiche di controllo di base, la strumentazione e le apparecchiature • Tecnologie . Applicare i sistemi APC attraverso l’identificazione di obiettivi da raggiungere e delle correlazioni input-output, la definizione dei vincoli e l’applicazione di tecniche di intelligenza artificiale Tra le applicazioni APC maggiormente utilizzate meritano nota quelle basate sul Model Predictive Control (MPC). Descrizione di un sistema di controllo MPC Il controllo MPC [4] è una tecnica di controllo avanzato basata su un modello dinamico del pro- cesso per predire l'evoluzione futura e scegliere la migliore azione di controllo u(t) perché le uscite del processo y(t) inseguano la traiettoria desiderata r(t) (figura 2) . L’obiettivo del controllore è condurre l’impianto nel punto di lavoro più conveniente , rispettando tutti i vincoli imposti sulle variabili, sulla base di modelli matematici costruiti per identificare le relazioni tra variabili controllate e una o più variabili manipolate. La struttura di un sistema MPC può essere ulte- riormente arricchita da algoritmi che, tramite tecniche di machine-learning e l’enorme mole di dati storici a disposizione, sfruttano l’efficacia delle tecniche di intelligenza artificiale. I benefici di un sistema MPC riguardano: • qualità e stabilità del processo • impatto ambientale e sicurezza • riduzione dei consumi • standardizzazione della gestione operativa dell’impianto, incrementando la profession- alità degli operatori Le principali caratteristiche di un sistema di controllo predittivo possono essere elencate come segue: Figura 2 - Sistema di controllo MPC Figura 3 - Avvicinarsi ai vincoli di processo = incrementare l'efficienza