La prima parte del corso intende fornire gli strumenti metodologici e informatici necessari per impostare il progetto di regolatori per processi complessi, anche in presenza di incertezza.
Il controllore viene ottimizzato rispetto agli obiettivi e ai vincoli di progetto (controllo ottimo e programmazione dinamica). Le tecniche di filtraggio di Kalman consentono di affrontare la problematica dell'osservazione dello stato in presenza di disturbi, sempre presenti nelle applicazioni reali. Lo studente acquisisce gli strumenti per la verifica della robustezza e affidabilità del controllore progettato.
Vengono inoltre introdotte tecniche di "data mining" (analisi dei componenti principali, factor analysis...) volte alla ricerca di un compromesso tra il contenuto informativo dei numerosi dati e la semplificazione dell'informazione essenziale alla analisi del problema.
Controllo ottimo di sistemi dinamici lineari e non lineari, in condizioni di incertezza. Tecniche di analisi statistica di dati complessi (Data mining).
• Il problema del controllo di sistemi dinamici
Impostazione "classica" e impostazione "moderna"del controllo.
• Sintesi di un regolatore
Proprietà strutturali di controllabilità e osservabilità. Forme canoniche e decomposizioni. Legge di controllo. Osservatore dello stato. Sintesi del regolatore.
• Controllo ottimo
Formulazione di un problema di controllo ottimo per sistemi non lineari. Assegnazione dei vincoli. Problemi lineari-quadratici LQ. Controllo in tempo minimo. Programmazione dinamica.
• Stima dello stato in condizioni di incertezza
Controllo in ambiente stocastico: filtro di Kalman.
• Data mining
Tecniche di analisi, classificazione e organizzazione di grandi quantità di dati. Estrazione di informazioni significative per la modellizzazione di sistemi multi variabili. Modelli di regressione multipla, reti neurali, Principal Component Analysis, Factor analysis, Cluster analysis. Esempi di applicazioni.
• Esercitazioni
Tutti gli argomenti trattati nel corso verranno corredati dall'illustrazione di esempi e applicazioni. Verranno inoltre svolte esercitazioni a calcolatore, in ambiente MATLAB e SIMULINK, con il supporto di alcuni Application Toolbox orientati alla simulazione di sistemi dinamici e alle applicazioni di controlli.
Dispense (Comunità Moodle del corso).
D.G Luenberger, Introduction to Dynamic Systems. Theory, Models. and Applications, John Wiley & Sons, ISBN 0-471-02594-1
Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico.
L'esame consiste in esercizi svolti a calcolatore, integrati da risposte a quesiti sugli argomenti teorici del corso.
Potranno essere svolti seminari su invito di ricercatori e professionisti nel settore.