O controle de temperatura talvez seja uma das mais antigas aplicações industriais e é bastante presente no cotidiano das pessoas, seja por questões de necessidade, saúde ou mesmo de conforto…

Em um sistema de controle comum, temos ao menos 3 componentes básicos: 1- A energia que provocará a variação da variável de interesse (aumentando ou a diminuindo); 2- Uma medição instantânea do valor dessa variável de interesse; e 3- Um valor desejado. Dessa forma, o controle atua na fonte de energia buscando eliminar a diferença entre o valor medido e o valor desejado. Assim, o controle é satisfatório quando a diferença entre o valor medido e o valor desejado é o menor possível buscando-se sempre o zero.

Fonte: Patamar Soluções.

Como o método de controle em essência é geralmente o mesmo, a particularidade de cada aplicação é dada através de um conjunto parâmetros que definirão a forma de funcionamento desse controle para esta aplicação em particular, de forma que, os parâmetros desse controle, mesmo funcionando de forma plenamente satisfatória não necessariamente poderão ser utilizados com o mesmo sucesso em outro caso, mesmo que seja parecido, na mesma empresa ou mesmo na máquina ao lado. Isto por que, os parâmetros não estão relacionados ao tipo de controle (de temperatura ou de velocidade, por exemplo), mas com as características do conjunto controlado, ou seja, alterar a capacidade da fonte de energia, a quantidade de material cuja temperatura, por exemplo, se quer controlar, ou outras variáveis ambientais implica na revisão dos parâmetros.

Ambientes de laboratório muitas vezes possuem requisitos exigentes quanto a temperatura, umidade e outros parâmetros ambientais.

Controlar temperatura e umidade de ambientes rígidos tem algumas complicações adicionais, tais como:

• A temperatura do ar externo captado;
• A umidade relativa do ar externo captado;
• O número de trocas de ar;
• A influência da temperatura na umidade relativa (a absoluta não depende da temperatura); e
• A variação da carga térmica devido à variação do número de equipamentos ou pessoas no ambiente ao longo do dia.

Em um projeto desenvolvido para um centro de pesquisa foi necessário realizar controle de temperatura e umidade em 11 salas e foi dado como premissas a tolerância máxima de +/- 1oC de variação na temperatura e de +/- 2% de variação da umidade relativa em torno do valor desejado em cada sala individualmente.

Em relação a equipamentos, contamos com um fancoil individual por sala e um chiller geral. Os fancoils eram dotados de inversores de frequência, válvulas proporcionais na linha de água gelada e uma bateria de resistências em seu interior. Umidificadores completavam a lista de equipamentos.

• Cada ambiente contava com um sensor de temperatura, umidade e pressão.
• Um painel de controle centralizado dotado de CLP e IHM realizava todos os controles desse sistema.

O fator determinante para o sucesso do projeto foi encontrar um arranjo entre os recursos disponíveis para diminuir ou elevar a temperatura e secar ou umidificar o ar levando em conta a influência da temperatura sobre a umidade relativa.

Fonte: Patamar Soluções.

Como é verificado nos dados históricos exibidos na IHM, o controle atingiu os objetivos mantendo os valores de temperatura e umidade dentro dos limites exigidos.

Fonte: Patamar Soluções – Tela da IHM.

Nessa aplicação foi empregado solução convencional utilizando CLP e IHM com um algoritmo desenvolvido na etapa de programação para tratar desse arranjo e interdependência de variáveis e utiliza PID para realização do controle final, na ponta. Somente o PID, no entanto, não seria suficiente para realizar um controle eficaz.

Fonte: Patamar Soluções – CLP responsável pela operação.

 Assim, nem sempre o método de controle PID sozinho resolverá o problema. Em alguns casos, será preciso realizar alguma programação adicional ou mesmo utilizar Machine Learning que tem excelentes resultados nesse tipo de aplicação em que o PID seja inapropriado para realização de controle.

Palavras-chave: controle de temperatura e umidade para laboratório, machine learning para controle de temperatura e umidade.