Meetsensor

De basis van elk meet- en regelsysteem is het meetnet. In Opzet Meetnet vindt u meer informatie over het opzetten van een meetnet. De meest gebruikte meetparameters voor een regelsysteem zijn: waterstanden; kunstwerkstanden, zoals status en toerental van het rioolgemaal of de stand van de afsluiter; neerslaggegevens zowel werkelijk gevallen als voorspeld. Ook kan een systeem kwaliteitsgegevens gebruiken, zoals temperatuur, chloride, troebelheid of zuurstofgehalte.   Vaak gebruikt een regelsysteem afgeleide meetparameters. Dit betekent dat de gegevens eerst moeten worden verwerkt, voordat de regelaar deze kan gebruiken. Voorbeelden van afgeleide meetparameters zijn: gefilterde meetparameters om ongewenste ruis uit het oorspronkelijke meetsignaal te filteren; het debiet, afgeleid uit waterstandmetingen en een debiet-waterstandrelatie of afgeleid uit de pompgegevens.  Dubbele meetsensor Een betrouwbaar meet- en regelsysteem heeft bij voorkeur een dubbele of zelfs drievoudige meet­sensor. Hierdoor ontstaat meer zekerheid over de juistheid van de gemeten waarde. Een afwijking in de meting kan bij gebruik in een regeling immers grote gevolgen hebben. Door een meting dubbel uit te voeren, kan het systeem waarschuwen bij een te grote afwijking tussen de beide meters. Bij een drievoudige uitvoering is de meest waarschijnlijke waarde te gebruiken. Deze techniek is afgeleid uit de vliegtuigbouw, waar zeer hoge eisen gelden voor bedrijfszekerheid en betrouwbaarheid. De kosten van een extra sensor zijn relatief laag, terwijl de betrouwbaarheid van het regelsysteem hiermee sterk toeneemt. Voorbeeld neerslagmeting In een sturingsproject was gevallen neerslag een van de inputparameters. Op een droge dag vulden kwajongens de neerslagmeter, waardoor de pompen spontaan gingen draaien. Na dit incident is de regeling verbeterd, waarbij een afwijkend signaal beter wordt gecontroleerd voor­dat het regelsysteem dit gebruikt. Maar een te strenge controle kan ook averechts werken. Bij een hevige onweersbui kan immers lokaal plotseling veel neerslag vallen en hierop moet het systeem wel reageren. Om ruwe meetdata (in real time) in een regelsysteem te gebruiken, zijn de volgende zaken belangrijk: validatie van de meetdata; bewerking van de meetdata voor ontbrekende of afwijkende waarden; filtering van de meetdata voor ruissignalen. Datavalidaties In de praktijk worden datavalidaties vaak onderschat of onvoldoende ingevuld. De standaardvalidaties (zoals minimum- en maximumwaarden) en de levendigheid van de meeste SCADA-systemen zijn vaak onvoldoende voor toepassing in een regelsysteem. Als data ontbreken, moet het meet- en regelsysteem deze aanvullen oftewel 'bijgissen', want met ontbrekende data kunnen de meeste regelaars niet omgaan. Voor het ‘bijgissen’ bestaan verschillende procedures, zoals lineaire interpolatie en blokinterpolatie bij het ontbreken van datavelden in de tijd. Ook is op basis van afgeleide relaties met omliggende locaties een meer complexe interpolatie uit te voeren om de best mogelijke schatting voor ontbrekende waarden te geven. Ga altijd na hoe het regelsysteem reageert bij uitval van meetdata of bij doorkomst van foutieve waarden. Pas waar nodig het regelsysteem hierop aan.   Ook moet elk dataveld een kwaliteitsstempel hebben om in een meet- en regelsysteem te kunnen gebruiken en dit kwaliteitsstempel moet automatisch en handmatig toegekend kunnen worden.   Datavalidatie kan lokaal in de regelaar of centraal plaatsvinden. Vaak is een combinatie hiervan logisch. Dan vindt lokaal een primaire validatie plaats en centraal een meer geavanceerde validatie. Hierbij valideert het systeem meerdere meetsignalen in samenhang met elkaar.