CONTROLLO
tecnica
Settembre 2014
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Automazione e Strumentazione
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La definizione e lo sviluppo di strategie di controllo avanzato comporta la gestione di alcune
problematiche che possono avere un impatto considerevole in termini di tempi e di costi.
Controllo avanzato di processo
Dalla teoria alla pratica
L’espressione Controllo Avanzato di Processo
(più comunemente indicata con l’acronimo inglese
APC
, Advanced Process Control) viene spesso
utilizzata per riferirsi ad una classe relativamente
ampia di metodologie di controllo di processo svi-
luppate per risolvere problemi di ottimizzazione e
controllo che non posso essere gestiti con tradizio-
nali loop di regolazione feedback semplici (con una
variabile controllata ed una variabile manipolata,
ed algoritmo di regolazione del tipo proporzionale-
integrale-derivativo, PID).
Le metodologie APC più comuni sono i cosiddetti
controlli avanzati di tipo tradizionale (generalmente
indicati con gli acronimi inglesi
TAC
, Traditional
Advanced Control, o
ARC
, Advanced Regulatory
Control o Complex Loop) e il controllo predittivo
multivariabile (in inglese Model Predictive Control,
MPC).
ARC - Controlli a DCS
Per applicazioni di tipo ARC si intendono strategie
di controllo complesso implementate a DCS, basate
sull’uso di blocchi funzionali standard del DCS
(come selettori, bocchi di calcolo, e controllori di
tipo feedback). Esempi tipici di strategie ARC sono
il controllo di override, il controllo feedforward-
feedback, il controllo inferenziale, la compensa-
zione del tempo morto ed il disaccoppiamento dei
loop di regolazione.
Si tratta, in ogni caso, di applicazioni con le quali
viene eseguita un’azione di controllo a fronte di uno
scostamento tra il valore misurato o calcolato della
variabile controllata ed il suo setpoint.
MPC - Controlli su piattaforme software dedicate
Per applicazioni di tipo MPC, invece, si intendono
metodologie di controllo multivariabile basate
sull’impiego di un modello matematico del pro-
cesso controllato e di un algoritmo di ottimizza-
zione. Con queste metodologie è possibile calco-
lare ed ottimizzare allo stesso tempo, ed in modo
coordinato, il valore di più variabili manipolate,
includendo nella funzione obiettivo dell’algoritmo
di ottimizzazione non solo la previsione del valore
delle variabili controllate per un certo numero di
istanti nel futuro (da cui la denominazione predit-
tivo), ma anche vincoli di processo e di controllo
delle variabili controllate e manipolate, e valori
misurati di possibili disturbi.
La piattaforma software dedicata può essere instal-
lata a DCS o su un server dedicato collegato al
DCS. Esiste un’abbondante letteratura che dettaglia
basi teoriche, esempi applicativi e confronti tra le
diverse metodologie di controllo avanzato.
Riproporre i risultati di questa letteratura non è
nello scopo di questo articolo, con il quale ci si
vuole, piuttosto, concentrare su aspetti di natura
non teorica che possono essere, e generalmente
sono, altrettanto rilevanti ai fini di una implementa-
zione proficua di applicazioni di controllo avanzato
di processo.
Condizioni di funzionamento strategie ARC
Strategie di controllo di processo, siano esse sem-
plici o complesse, sono generalmente descritte e
definite a fronte di condizioni operative normali,
con tutti i blocchi di controllo operati in automatico.
Meno frequentemente si presta attenzione all’atti-
vazione e messa in servizio di queste strategie.
La gestione, invece, di condizioni di anomale o ati-
piche, quali, ad esempio, il bad value di una delle
variabili controllate o manipolate, o l’esercizio di
un controllore in modo non automatico, è spesso
trascurata.
Per
bad value
si intende la perdita del segnale della
strumentazione di campo (trasmettitore o attuatore),
o la condizione in cui il valore della variabile misu-
rata o controllata non sia più compatibile con limiti
operativi predefiniti.
La messa in esercizio di un loop di regolazione
semplice, con una variabile misurata ed una varia-
bile controllata, non presenta difficoltà, e non ne
influenza la definizione dei requisiti di configura-
zione, i quali possono essere facilmente generaliz-
zati. Mettere in esercizio una strategia di controllo
complesso ARC , invece, si può rivelare difficol-
toso; in particolare, la sua attivazione e disattiva-
zione non possono essere generalizzate, e devono
essere prese in considerazione nella progettazione
della strategia di controllo stessa.
Per essere più precisi, nel progettare una strategia
di controllo complesso o avanzato di tipo ARC, è
υ
Giuseppe Baffi
L’ AUTORE
G. Baffi, Section Head of
Advanced Systems Engineering,
Engineering Department,
Technip Italy S.p.A. – Main
Expert, Member of Technip
Experts Network
