Obiettivi
Formativi :
Illustrare le problematiche della costruzione
di modelli per sistemi dinamici a partire da dati
sperimentali. Fornire le tecniche di base per
l’identificazione e la costruzione di modelli.
Fornire le metodologie di base per la raccolta
dati ai fini dell’identificazione e per
la validazione di modelli. Sviluppare l’operatività
necessaria per implementare i metodi e le tecniche
apprese.
Approfondire la nozione di modello di un sistema
dinamico secondo i principali differenti approcci
presenti nella letteratura sull’argomento.
Programma :
Introduzione e generalità
sul problema della costruzione di modelli per
sistemi dinamici a partire da dati sperimentali.
Classi di modelli e identificazione parametrica.
Problematiche della raccolta dati. Determinazione
del miglior modello nella classe. Tecniche di
identificazione (minimi quadrati, massima verosimiglianza,
tecniche ricorsive). Tecniche di validazione del
modello.
Tecniche di raccolta dati. Progetto e realizzazione
di esperimenti di raccolta dati. Analisi dei dati
e confronto tra modelli.
Approfondimenti sulla nozione di modello. Problematiche
di costruzione di modelli in spazio di stato secondo
l’approccio di R. E. Kalman. Modelli in
forma di system matrix secondo l’approccio
di H. H. Rosenbrock. Modelli comportamentali secondo
l’approccio di J. C. Willems. Modelli non
lineari.
Testi di Riferimento :
Dispense del corso e materiale bibliografico
che sarà fornito dal docente.
S. Bittanti – Identificazione dei Modelli
e Controllo Adattativi – Pitagora Editrice
Bologna
Modalità di svolgimento dell’esame
:
Redazione e discussione orale di
una tesina.
Ricevimento Studenti :
In sede: venerdì 9.30-10.30
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