20 Mei 2025
Klimaatbeheersing is specialistisch werk
Klimaatbewaking is een vak op zich. Door temperatuur, luchtstromen en luchtvochtigheid goed te regelen, kun je het comfort aanzienlijk verbeteren. Bovendien profiteren planten, mensen, dieren en productieprocessen van een gecontroleerde omgeving waarin deze factoren in balans zijn.
Essentieel in vele sectoren
In de tuinbouw zorgt een stabiel klimaat – met onder andere temperatuur, luchtvochtigheid, licht en CO₂ – voor hogere opbrengsten en betere kwaliteit van gewassen. In dierverblijven helpt een goed binnenklimaat om stress te beperken en ziektes te voorkomen. In ziekenhuizen en laboratoria is nauwkeurige beheersing van luchtkwaliteit cruciaal, zowel om infecties te vermijden als om apparatuur betrouwbaar te laten functioneren. Ook in musea en archieven is klimaatbeheersing onmisbaar. Documenten, schilderijen en andere waardevolle objecten zijn gevoelig voor vocht en temperatuurverschillen. Door deze goed te reguleren, voorkom je schimmelvorming en slijtage. In de industrie zijn er productieprocessen – zoals bij medicijnen, voedingsmiddelen en elektronica – die een constant binnenklimaat vereisen. En zelfs in woon- en werkomgevingen speelt klimaat een grote rol, zie het psychrometric chart hieronder. Te warm, te koud, te droog of juist te vochtig kan leiden tot gezondheidsklachten en een verminderde productiviteit. Kortom, overal waar temperatuur, luchtvochtigheid en luchtstroming directe invloed hebben op welzijn, kwaliteit of prestaties, is gecontroleerde klimaatbewaking van groot belang.
Proefopstelling met piezo-element
Vandaag werk ik aan een prototype voor klimaatregeling in een agrarische toepassing met een watervernevelaar op basis van een piezo-element. Dit systeem werkt anders dan klassieke hydraulische of mechanische vernevelaars. Het piezo-element ligt onder een dunne waterlaag en wordt aangestuurd met een spanning van65 ±5V met een ultrasone frequentie. Hierdoor trilt het oppervlak duizenden (105 ±5kHz) keren per seconde. Deze trillingen veroorzaken drukgolven, die luchtbellen genereren en microscopisch kleine waterdruppeltjes losmaken van het oppervlak. Zo ontstaat er een fijne, koude mist – vergelijkbaar met rook of nevel – met een druppelgrootte van 1 tot 10 micron.
Benodigd gereedschap en materialen
– Grove Water Atomization v1.0
– Arduino UNO R3
– L928 H-Bridge module
– 40x40mm Brushless DC Fan 12v
– Laboratoriumvoeding 12v
– USB-stekker
– Grove 4-pin connectiekabel
– Arduino IDE programmeertool
– Flessendeksel
– Tissue
– Pincet
– Striptang
– Kruiskop schroevendaaier – klein
Eigenschappen en aandachtspunten
De voordelen van piezo-vernevelaars zijn duidelijk: laag energieverbruik, compacte bouw, volledig stil in gebruik en geen extra warmteproductie. Wel is het belangrijk te realiseren dat het hierbij uitsluitend gaat om het vernevelen van fijne mist. De wateropbrengst per element is beperkt, maar voor grotere toepassingen kunnen meerdere elementen parallel worden geschakeld. Verder vereist dit type vernevelaar schoon of gefilterd water – vooral bij hard of vervuild water is extra filtratie noodzakelijk om verstopping of schade te voorkomen. Ook kunnen toegevoegde aromapigmenten of scentkleurstoffen met de piezo-vernevelaar in de nevel worden gedistribueerd.
Precieze regeling via PWM
Voor het aansturen van de 40x40mm ventilator gebruik ik een L298 H-Bridge. Daarmee regel ik de draairichting en snelheid van de ventilator via een PWM-signaal (pulse-width modulation). Dankzij deze aansturing kan ik de luchtstroming en de luchtvochtigheid nauwkeurig regelen. De gegevens van de sensoren – zoals luchtvochtigheid, temperatuur en luchtsnelheid – worden real-time teruggekoppeld. Die data kan naar wens opgeslagen worden voor latere analyse. Bovendien kunnen deze sensorgegevens worden gebruikt voor het opbouwen van classificatiesets om AI-modellen mee te trainen.
Slimme systemen met Artificial Intelligence (AI)
AI kan een klimaatregeling naar een hoger niveau tillen. Waar systemen vroeger alleen registreerden en reageerden, ontstaat nu de mogelijkheid tot actief en zelflerend sturen. Sensorwaarden worden direct verwerkt, en patronen in temperatuur, vochtigheid en luchtstroming kunnen automatisch worden herkend en voorspeld. Hierdoor wordt het mogelijk om het klimaat continu te optimaliseren, met een efficiënt gebruik van energie en middelen. Omdat het systeem leert van data, kan het automatisch bijsturen wanneer dat nodig is – volledig afgestemd op de actuele situatie. Zeker wanneer er al sensoren en actuatoren in het systeem aanwezig zijn, is dit een logische en waardevolle volgende stap.
Techniek met diepgang combineren
Ik vind het erg boeiend om mijn achtergrond in klassieke elektronica en meet- en regelsystemen uit te breiden met de mogelijkheden van embedded edge computing en AI. Het raakt aan onderwerpen als predictive control, predictive maintenance, data-analyse, modellering, inzicht en simulatie.
Het classificeren van data blijft een uitdaging, omdat het vraagt om kennis van de context en observatie van het proces. Juist daar komt mijn praktische ervaring met een breed scala aan processen goed van pas.