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ANALISI E CONTROLLO DI PROCESSI COMPLESSI

Attività formativa monodisciplinare

Scheda dell'insegnamento

Codice attività didattica:

U8988

Anno accademico di immatricolazione:

2015/2016

Anno accademico di erogazione:

2015/2016

Tipologia di insegnamento:

Caratterizzante

Afferenza:

Corso di Laurea Magistrale in INGEGNERIA GESTIONALE

Settore disciplinare:

AUTOMATICA (ING-INF/04)

Lingua:

Italiano

Attivita' formativa capogruppo:

LOGISTICA INDUSTRIALE E PROCESSI COMPLESSI

Crediti:

Anno di corso:

Docente e Collaboratori:

FINZI Giovanna Responsabile

MARINI ALBERTO Collaboratore

Ciclo:

Secondo Semestre

Ore di attivita' frontale:

Ore di studio individuale:

Prerequisiti:

Nozioni di base di analisi e controllo dei sistemi dinamici.

Obiettivi formativi

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.

Contenuti

Controllo ottimo di sistemi dinamici lineari e non lineari, in condizioni di incertezza. Tecniche di analisi statistica di dati complessi (Data mining).

Programma esteso

• 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.

Bibliografia consigliata

Dispense dal sito web del corso http://automatica.ing.unibs.it/mco/
D.G Luenberger, Introduction to Dynamic Systems. Theory, Models. and Applications, John Wiley & Sons, ISBN 0-471-02594-1

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico.

Metodi di valutazione

Modalita' di verifica dell'apprendimento:

L'esame consiste in esercizi svolti a calcolatore, integrati da risposte a quesiti sugli argomenti teorici del corso.

Valutazione:

Voto Finale

Calendario attività didattiche

Data di inizio del periodo didattico:

Lunedì, 22 Febbraio, 2016