Insegnamento CONTROLLO E AUTOMAZIONE

Nome del corso di laurea Ingegneria informatica e robotica
Codice insegnamento 70A00051
Curriculum Robotics
Docente responsabile Paolo Valigi
Docenti
  • Paolo Valigi
  • Mario Luca Fravolini (Codocenza)
Ore
  • 40 Ore - Paolo Valigi
  • 32 Ore (Codocenza) - Mario Luca Fravolini
CFU 9
Regolamento Coorte 2018
Erogato Erogato nel 2019/20
Erogato altro regolamento
Attività Caratterizzante
Ambito Ingegneria informatica
Settore ING-INF/04
Periodo Primo Semestre
Tipo insegnamento Obbligatorio (Required)
Tipo attività Attività formativa monodisciplinare
Lingua insegnamento ITALIANO
Contenuti Ottimizzazione vincolata e Controllo ottimo. Filtraggio alla Kalman. Controllo non linerare. Applicazione a problem di interesse reale.

• Modellistica e identificazione dei sistemi dinamici industriali
• Regolatori PID.
• Metodi di sintesi analitici.
• Identificazione dei sistemi dinamici basata su serie temporali
Testi di riferimento Isidori A. Isidori, Nonlinear Control Systems, Sprinter, 1995, 3rd edtion
Vidyasagar M. Vidyasagar, Nonlinear systems analysis. 3nd edition, SIAM, 2002,
AndersonMoore B.D.O. Anderson and J.B. Moore, Optimal Control – Linear Quadratic Methods, Prentice Hall, 1989. Ripubblicato come B.D.O. Anderson and J.B. Moore, Optimal Control, Linear Quadratic Mehods. Dover, 2007.
Obiettivi formativi Acquisire gli strumenti di base per il controllo ottimo, il filtraggio alla Kalman e il controllo non linerare.

Acquisire gli strumenti di base per il controllo in retroazione dei processi industriali e per l'identificazione dei modelli dinamici a partire da dati.
Prerequisiti Elementi di teoria dei sistemi e di controlli automatici.
Metodi didattici Lezioni frontali ed esercizi di simulazione in aula, anche in modalità cooperative learning
Altre informazioni
Modalità di verifica dell'apprendimento Esame orale e discussione di una tesina.
Programma esteso Ottimizzazione e controllo ottimo
Programmazione dinamica ed ottimizzazione vincolata. Equazione di Hamilton-Jacobi-Bellmann. Controllo ottimo lineare quadratico. Proprietà di robustezza.

Stima e filtraggio ottimi
Richiami sui processi aleatori. Filtro di Kalman a tempo continuo e a tempo discreto. Controllo ottimo lineare quadratico gaussiano. Il principio di separazione. Esempi ed applicazioni.

Controllo non lineare
Elementi di geometria differenziale. Controllo di sistemi non lineari, linearizzazione tramite retroazione e trasformazione di coordinate. Controllo non interagente per sistemi non lineari e lineari. Esempi ed applicazioni simulative e sperimentali.

SISTEMI DI CONTROLLO INDUSTRIALI
• Regolatori PID.
• Identificazione di sistemi a tempo continuo metodi basati sulla risposta al gradino e sulla risposta in frequenza.
• Le azioni Proporzionale, Integrale e Derivativa. Forma standard ISA.
• Schemi anti-windup e bumpless.
• Implementazioni digitali di regolatori PID.
• Metodi semiempirici e analitici di calibrazione.
• Metodi Analitici di Progetto

IDENTIFICAZIONE DEI SISTEMI DINAMICI
• Identificazione dei sistemi dinamici basata su dati
• Simulazione e Predizione
• Classi di modelli parametrici per l'identificazione
• Tecniche per l'identificazione dei modelli
• Effetti della controreazione sui metodi di identificazione.
• Identificazione: esempi applicativi con dati sperimentali.
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