8.5 Monitoraggio e controllo

Nel controllo di feedback classico, come PI o PID (Proportional-Integral-Derivative), le variabili controllate (CV) vengono misurate direttamente, confrontate con un setpoint, e successivamente restituite al processo attraverso una legge sul controllo del feedback.

In Fig. 8.10, i segnali, senza l’argomento del tempo, sono denotati da una lettera minuscola, dove y è la variabile controllata (CV) che viene confrontata con il segnale di riferimento (setpoint) r. L’errore di tracciamento ε (cioè r - y) viene inserito nel controller, sia in hardware che software, da cui l’ingresso di controllo u, nota anche come variabile manipolata (MV), viene generato. L’input u influisce direttamente sul processo (P) da cui risulta un output (y). L’uscita campionata viene successivamente confrontata con r, che chiude il ciclo. In pratica, questo ciclo continua fino a quando il controller non viene spento. Esiste una vasta letteratura sul controllo del feedback (Doyle et al. 1992; Morris 2001; Ogata 2010), e questo è stato oggetto di ricerca per molti anni, a partire dai lavori di Bode (1930) e Nyquist (1932).

Fig. 8.10 Controllo feedback con controller (C) e processo (P). r segnale di riferimento, eps tracking error, u segnale di ingresso, y uscita sigma

In RAS, i CV tipici sono la temperatura, il pH e la concentrazione di ossigeno disciolto (DO), per i quali esistono sensori affidabili. Di conseguenza, il controllo del feedback di questi parametri di qualità dell’acqua può essere facilmente realizzato. Tuttavia, in pratica, il più delle volte, i segnali di ingresso e uscita sono disturbati da processi di rumore, come ingressi casuali sconosciuti e rumore di misura. Inoltre, il processo complessivo (P) può cambiare nel tempo a causa della crescita, della maturazione, della senescenza, ecc. Il mangime per pesci è un altro input nella RAS e il suo effetto sulla crescita dei pesci non può essere visto o misurato direttamente. Per questi parametri, i controller basati su modello (ad esempio feedforward, predittivo del modello e controllo ottimale) sono tipicamente introdotti per prevedere la risposta di un cambiamento nell’input di controllo. Tuttavia, il mangime per pesci viene comunemente aggiunto sulla base dei valori presenti nelle tabelle o nelle ricette, ma questo controllo basato su regole può richiedere qualche aggiustamento nella pratica reale per agire come controller di feedback. I comportamenti dei pesci in RAS sono una classica misura di controllo del feedback in quanto i pesci reagiscono fisiologicamente ai cambiamenti ambientali con variazioni di movimento, posizione, ricettività all’alimentazione, ecc.

La produzione idroponica avviene solitamente in ambienti protetti come serre o fabbriche vegetali in cui è necessario controllare sia l’ambiente radicale che quello aereo. I controller on-off che modellano predittivamente ambienti aerei ottimali si sono dimostrati superiori nella ricerca sperimentale, ma la commercializzazione è stata lenta, mentre i controller di feedback sono standard nella maggior parte delle serre a controllo climatico. Tuttavia, l’attuatore varia a seconda del tipo di regolatore con valvole di riscaldamento e prese d’aria tipicamente controllate da feedback, ma l’illuminazione di solito ha un meccanismo ON-OFF e solo pochi sono dimmerabili. I controller che si basano sull’input di sensori o dati possono rispondere alla rapida crescita in un ambiente protetto e portare a prodotti di alta qualità con prezzi di mercato elevati che migliorano i vantaggi in termini di costi. Molte serre commerciali hanno ancora il classico sensore situato in posizione centrale appeso 1-2 m sopra il raccolto e che copre diverse centinaia di metri quadrati è ancora in uso, ma vengono introdotti sensori wireless multipli che coprono aree più piccole anche se gran parte dei dati dettagliati non può essere utilizzata perché piuttosto grande le zone climatiche sono controllate dagli stessi attuatori. I progressi nella tecnologia dei sensori (ad esempio sensori di temperatura microclima, processori di immagine, misurazioni in tempo reale di scambio di gas o fluorescenza clorofilla) connessi al software di modellazione potrebbero utilizzare sistemi di supporto decisionale e diventare sistemi di controllo automatizzati.

Nei sistemi bioreattori tipici, la temperatura, il pH, l’ossigeno disciolto nei sistemi aerati e i flussi di gas nei sistemi anaerobici sono continuamente misurati e regolati con i controllori di temperatura, pH e ossigeno disciolto disponibili. Inoltre, i tempi sia idraulici (HRT) che di ritenzione dei fanghi (SRT) sono spesso impostati controllando rispettivamente i flussi idrici (rifiuti) e i flussi di rifiuti di biomassa.