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 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.
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