Modeling, simulation and control of a thermo-hydraulic system

Several areas of practical interest, ranging from the aerospace to the pharmaceutical industry, have to deal with control of thermo-hydraulic systems. Moreover, the urgent need to increase productivity and tighten product quality specifications, together with an increased awareness of environmental regulations and economic impact, led systems to work in a wide range of operating conditions. Plenty of systems are intrinsically nonlinear thus, Nonlinear Model Predictive Control represents a solution that lends itself well to the pursuit of energy-efficient objectives by maximising productivity. In this thesis project, thanks to the national research council, it was possible to work on a thermo-hydraulic test plant. The system consists of two hydraulic circuits thermally coupled by a heat exchanger. Both circuits have at least one tank and one pump that allows water circulation through piping. Furthermore, the secondary circuit is subject to a measurable disturbance, namely a fan that cools the water temperature from the heat gained by the primary circuit. Initially, the work focuses on the plant modelling, in particular, two models were realised. The first represents a simplified version of the process based on essential balance equations, while the second is more detailed and faithful to the real plant. The presented control framework is based on Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) that allows to react to the effects of disturbances. Moreover, it manages, through the Programmable Logic Controller (PLC) that commands the actuators of the plant, to regulate the amount of heat exchanged between the two circuits thanks to control valves located at the heat exchanger inlets and to one submerged electrical heater inside one of the tanks. Finally, the control algorithm thought and developed for the simple model, has been tested on the more complex and realistic model.

Numerose aree di interesse pratico, che vanno dall’industria aerospaziale a quella farmaceutica, hanno a che fare con il controllo di sistemi termoidraulici. L’urgente necessità di aumentare la produttività e le stringenti specifiche sulla qualità dei prodotti, insieme a una maggiore consapevolezza delle normative ambientali e dell’impatto economico, ha portato i sistemi a lavorare in un’ampia gamma di condizioni operative. Molti sistemi sono intrinsecamente non lineari, quindi il Nonlinear Model Predictive Control rappresenta una soluzione che ben si presta al perseguimento di obiettivi di efficienza energetica massimizzando la produttività. In questo progetto di tesi, grazie al Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), è stato possibile lavorare su di un impianto termoidraulico di prova. L’impianto è costituito da due circuiti idraulici accoppiati termicamente da uno scambiatore di calore. Entrambi i circuiti hanno almeno un serbatoio e una pompa che consente la circolazione dell’acqua attraverso le tubazioni. Il circuito secondario è soggetto a un disturbo misurabile. Questo è prodotto da un ventilatore che raffredda la temperatura dell’acqua dal calore acquisito dallo scambio termico con il circuito primario. Inizialmente, il lavoro si concentra sulla modellazione dell’impianto, in particolare sono stati realizzati due modelli. Il primo rappresenta una versione semplificata del processo basata sulle equazioni di bilancio essenziali, mentre il secondo è più dettagliato e fedele all’impianto reale. La struttura del controllo si basa sul Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), che permette di reagire agli effetti dei disturbi. Inoltre, attraverso il Programmable Logic Controller (PLC) che comanda gli attuatori dell’impianto, l’algoritmo di controllo riesce a regolare la quantità di calore scambiata tra i due circuiti grazie a delle valvole di controllo situate agli ingressi dello scambiatore di calore e ad un riscaldatore elettrico sommerso all’interno di uno dei serbatoi. Infine, l’algoritmo di controllo pensato e sviluppato per il modello semplice è stato testato sul modello più complesso e realistico.