Obiettivi formativi:

Lo scopo del corso e’ quello di presentare una serie di problemi di controllo automatico di interesse ingegneristico in riferimento a situazioni operative piu’ generali di quelle considerate in un corso base. I vari problemi non sono affrontati separatamente, ma sono inquadrati nel contesto di una metodologia generale che fa riferimento alle teorie dei processi stocastici e della stima e ai metodi di ottimizzazione. L’ obiettivo e’ quello di fornire allo studente non gia’ un mero elenco di tecniche risolutive, ma piuttosto una metodologia che offra un approccio accomunante per affrontare in modo sistematico anche problemi non esplicitamente considerati durante il corso. La teoria e’ svolta con costante riferimento al caso a tempo discreto. Cio’ e’ principalmente dovuto all’attuale e generalizzata tendenza a realizzare il controllore in modo digitale attraverso l’implementazione su un minicomputer.

Programma:

- Richiami e complementi di calcolo delle probabilita’ e di teoria dei processi stocastici.
- Stima ottima a minima varianza, Lemma delle proiezioni ortogonali.
- Filtro di Kalman, interpolatori a punto fisso, a ritardo fisso e a intervallo fisso.
- Il metodo dei minimi quadrati. Implementazione ricorsiva e interpretazione geometrica.
- Controllo ottimo predittivo a minima varianza semplice e generalizzata.
- Controllo adattativo.
- Equazioni di Belman, problema di contollo Lineare Quadratico (LQ) e Lineare Quadratico Gaussiano (LQG).
- Logica Fuzzy e sua applicazione al progetto di controllori a piu’ variabili d’ingresso e d’uscita.
Le lezioni teoriche sono corredate di una serie di esempi pratici che gli studenti sono invitati a risolvere con l’aiuto di librerie di programmi come MATLAB e SIMULINK.
Prerequisiti del corso sono una conoscenza della teoria dei sistemi e del controllo classico in controreazione. Richiami e complementi di altri argomenti sono brevemente svolti all’ interno del corso.

Testi di riferimento:

[1] A. Jazwinski, “Stochastic Processes and Filtering Theory”, Academic Press, N.Y. ,1970.

[2] A.P. Sage, J. Melsa, “Estimation Theory with Applications to Communications and Control”, Mc-Graw-Hill, N.Y., 1971.

[3] A. Gelb, “Applied Optimal Estimation”, The Analytic Sciences Corporation, Cambridge, 1974.

[4] P.E.Wellstead, M.B.Zarrop,”Self-tuning Systems”, John Wiley & Sons, Chichester, 1991.

[5] R.Iserman,”Digital Control Systems”, Vol. 2, Springer-Verlag, Berlino, 1989.

[6] F. Lewis,”Applied Optimal Control & Estimation”, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1992.

[7] B.D.O.Anderson, J.B. Moore,”Optimal Control, Linear Quadratic Methods”, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1989.

[8] H. Kwakernaak, R.Sivan,”Linear Optimal Control Systems”, Wiley-Interscience, N.Y., 1995.

[9] H. J.Zimmermann, ``Fuzzy Sets, Decision Making and Expert Systems”, Kluwer Academic Publisher, Boston, 1987.

[10] M.J. Patyra, D.M. Mlynek, ``Fuzzy Logic, Implementation and Applications”, J. Wiley & Sons, N.Y., 1997.

[11] C.C.Lee, ``Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller”, Parti I e II, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, Vol. 20, 1990.

Appunti dalle lezioni.

Modalità di svolgimento del corso e dell’esame:

L’esame si svolge attraverso una prova orale strutturata in due parti riguardanti, rispettivamente, l’apprendimento della teoria e l’eventuale discussione sull’elaborato che ogni candidato puo’ presentare e che riguarda l’approfondimento di problematiche discusse a lezione.