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Automazione e Strumentazione n Marzo 2024 Tecnica 89 CONTROLLO Al fine di trasmettere all’algoritmo di controllo MPC le variabili di stato del processo (temperature e portate dei fluidi acquisite dal PLC attraverso i sensori), è stato necessario sviluppare un’oppor- tuna interfaccia software; essa consiste in due pro- grammi complementari, uno sviluppato nel PLC, l’altro in ambiente Matlab, i quali sono deputati alla lettura e scrittura di variabili numeriche da scambiare tramite protocollo Ethernet. Risultati sperimentali I risultati ottenuti in vari esperimenti sono stati molto soddisfacenti, si vedano come esempio le figure 3a e 3b in cui sono rappresentati i risultati di uno degli esperimenti effettuati sul controllo di temperatura dell’acqua T1 e T2 rispettivamente nei serbatoi Tank 1 e Tank 2; in primo luogo gli andamenti delle temperature seguono in modo soddisfacente i riferimenti e, in secondo luogo, vengono evitate eccessive sollecitazioni alle varia- bili di controllo, cioè agli attuatori. In particolare, nella figura 4 è riportato l’anda- mento della potenza termica fornita al fluido nel Tank 1 dalla resistenza elettrica. Conclusioni Questo studio conferma come l’utilizzo di una struttura di controllo gerarchica possa permet- tere di sviluppare sistemi di controllo avanzati in ambito accademico senza doversi preoccupare della parte tecnologica legata al processo fisico. Inoltre, l’attività di sviluppo del controllo non si basa più solamente nel mantenere le variabili con- trollate vicino ai relativi set-point, ma consiste anche nello studio e nell’introduzione di termini da minimizzare nella funzione di costo, come ad esempio il consumo complessivo di energia elet- trica e l’usura dei componenti di processo. Note 1 Irmap - Istituto di Ricerca sulla Manutenzione e Produzion: https://www.irmapservice.com Bibliografia [1] A. Cataldo, Crippa M., Maraschi M., Perego M.. “ITS 4.0: sinergia scuola-imprese”. The Next Factory, N. 3 Jun 2021, pp. 14-17. [2] C. Anderis. “Nonlinear Model Predictive Control of a thermo-hydraulic plant: design and experiments” Laurea Magistrale in Auto- mation and Control Engineering – Ingegne- ria dell’Automazione, Politecnico di Milano, Anno Accademico 2021-2022. [3] L. Magni and R. Scattolini. “Advanced and multivariable control”. Pitagora, 2014. [4] S. V. Raković and W. S. Levine. “Handbook of Model Predictive Control”. Birkhäuser Cham, 1 edition, 2019. [5] F. Allgöwer, R. Findeisen, and Z. Nagy. “Nonlinear model predictive control: From theory to application”. J. Chin. Inst. Chem. Engrs, 35:299-315, 05 2004. [6] R. Cagienard, P. Grieder, E. Kerrigan, and M. Morari. “Move blocking strategies in receding horizon control”. Journal of Process Control, 17(6):563-570, 2007. n Figura 4 - Potenza termica fornita al fluido del circuito primario