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Semplici nozioni di teoria dei sistemi e di probabilità (gli argomenti in uso verranno tutti ripresi e rivisti nel corso).
Il corso si propone di introdurre lo studente ai problemi di stima per sistemi dinamici incerti al fine del monitoraggio e del controllo. Verra' in particolare affrontato il problema della predizione dello stato. Il corso introduce alla materia in modo graduale. Al fine di massimizzare la fruibilità da parte di componenti studentesche di diversa provenienza, le conoscenze preliminari richieste sono minime.
Descrizione dell'incertezza nei sistemi e il problema dello studio dei sistemi dinamici incerti. Introduzione alla modellistica dell'incertezza. Stima di variabili di stato a partire da misure di uscita (cosiddetta "sensoristica virtuale"). Tecniche per minimizzare l'errore di stima: stima ottima. Predizione. Metodi riscorsivi. Applicazione a sistemi dinamici: osservatori e il filtro di Kalman. Uso del filtro di Kalman per la costruzione di sistemi di controllo (cenni).
- descrizione dell'incertezza - sistemi dinamici incerti - stima Bayesiana - stima dello stato nei sistemi dinamici (sensoristica virtuale) - predizione (a uno o più passi) dello stato e della variabile di uscita. - il filtro di Kalman - utilizzo della predizione dello stato in sistemi di monitoraggio e controllo - applicazioni nei settori automotive, GPS, gestione delle acque
Sergio Bittanti, "Teoria della predizione e del filtraggio". Pitagora Ed.
Ultimo aggiornamento 29/01/2021
Si invitano gli studenti a verificare sempre la corrispondenza tra la bibliografia consigliata e i testi disponibili
- lezioni alla lavagna - simulazioni al computer - sessioni di esercitazione
Esame scritto.