Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA MECCATRONICA
Insegnamento
CONTROLLO OTTIMO E ADATTATIVO (MOD.B)
INP5070927, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA MECCATRONICA
IN0529, ordinamento 2011/12, A.A. 2019/20
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Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese OPTIMAL AND ADAPTIVE CONTROL (MOD.B)
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Tecnica e Gestione dei Sistemi Industriali (DTG)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede VICENZA

Docenti
Responsabile LUCA SCHENATO ING-INF/04

Corso integrato di appartenenza
Codice Insegnamento Responsabile
INP5070926 TEORIA DEI SISTEMI E CONTROLLO OTTIMO E ADATTATIVO (C.I.) LUCA SCHENATO

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria dell'automazione ING-INF/04 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Annuale
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 23/09/2019
Fine attività didattiche 20/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2011

Syllabus

Caratteristiche comuni al Corso Integrato

Prerequisiti: Per il proficuo raggiungimento degli obiettivi prefissati sono richieste conoscenze di Segnali e Sistemi (Conoscenza degli strumenti per lo studio dei segnali e dei sistemi lineari e capacità analitica nell'analisi dei segnali e sistemi nel dominio del tempo e della frequenza) e Controlli Automatici (Sistemi in retroazione, analisi di stabilità, sintesi di regolatori, a tempo continuo e discreto), nonchè conoscenze riguardo l’Algebra Lineare e la Geometria (spazi vettoriali, funzioni lineari, matrici e loro applicazioni in geometria).
Per gli studenti provenienti dal Corso di Laurea in Ingegneria Meccatronica dell'Università di Padova si considerano come prerequisiti i Corsi di Segnali e sistemi, di Controlli Automatici e di Fondamenti di Algebra Lineare e Geometria nella Laurea Triennale.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Il corso si propone di far acquisire agli studenti la conoscenza su alcune fondamentali tecniche di controllo evoluto dei sistemi dinamici.
In particolare, verrà approfondito lo studio dei sistemi dinamici, nell’approccio basato sui modelli in spazio di stato, dando ampio spazio ad approfondimenti alle tecniche di base per il loro controllo.
Durante il corso, verranno acquisite abilità che consentiranno allo studente di confrontarsi con:
- la sintesi di controllori che soddisfano requisiti di ottimalità
- la sintesi di controllori capaci di adattarsi alla variabilità di alcuni dei parametri del modello del processo
- la comprensione, con l'aiuto di laboratori numerici, dei benefici, delle difficoltà di implementazione e dei limiti delle tecniche di controllo sopra menzionate
Modalita' di esame: La verifica delle conoscenze e delle abilità attese viene effettuata con una prova scritta (per il modulo di Teoria dei Sistemi), in cui lo studente dovrà dimostrare la propria capacità di applicare le metodologie oggetto di studio a semplici esempi di natura numerica, e con una prova orale (per il modulo di Controllo ottimo e Adattativo), durante la quale lo studente dovrà dimostrare la conoscenza degli aspetti teorici discussi nel corso. Nel corso della prova orale, verranno discusse anche le relazioni scritte (individualmente) a commento delle attività di laboratorio.
Criteri di valutazione: La prova scritta mira a valutare la capacità di applicare le conoscenze teoriche acquisite alla soluzione di problemi non astratti, seppure di natura semplificata ed esemplificativa.

La prova orale mira a valutare la capacità di affrontare con rigore metodologico lo studio di argomenti complessi e la completezza della preparazione acquisita nel corso integrato.

Le relazioni di laboratorio verranno valutate sulla base di:
- Completezza
- Chiarezza espositiva
- Capacità di analisi critica dei risultati

Il voto finale sarà costituito dalla media pesata dei voti assegnati alla prova scritta e alla prova orale.

Caratteristiche proprie del modulo

Contenuti: Sintesi del regolatore secondo l'approccio del controllo ottimo Lineare Quadratico. Controllo ottimo su orizzonte finito. Equazione differenziale di Riccati, sua soluzione e proprietà. Controllo ottimo su orizzonte infinito. Equazione algebrica di Riccati, sua soluzione e proprietà. Tecniche di taratura del controllore. Controllo LQ di un pendolo inverso (esperienza di laboratorio numerico). Stima parametrica ai minimi quadrati. Stima ai minimi quadrati pesati. Stima dell'incertezza sui parametri. Sintesi di controllori basati su identificazione dei parametri. Applicazione al controllo di un motore elettrico (esperienza di laboratorio numerico).
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: In aula, si svolgeranno sia le lezioni teoriche che le analisi dei casi di studio oggetto delle esercitazioni di laboratorio. Gli argomenti verranno presentati sia in modo classico, con l'uso di una lavagna, che con l'aiuto di strumenti audiovisivi e programmi di simulazione (Matlab).
In laboratorio numerico verranno svolti approfondimenti su argomenti selezionati e verrà fornita una traccia scritta sulle attività da svolgere e documentare.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Tutto il materiale didattico presentato durante le lezioni sarà reso disponibile nella piattaforma moodle.
Il materiale di studio comprende:
- appunti e dispense delle lezioni
- articoli di riviste internazionali.
Testi di riferimento:
  • Brian Anderson, John Moore, Optimal control: Linear quadratic methods. --: Dover Books on Engineering, 2007. Cerca nel catalogo
  • K. Astrom, B. Wittenmark, Adaptive Control. Reading, MA: Addison-Wesley, 1995. 2nd Edition (per consultazione) Cerca nel catalogo
  • luca schenato, dispense fornite dal docente. --: --, --.

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group
  • Problem solving
  • Files e pagine caricati online (pagine web, Moodle, ...)

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Moodle (files, quiz, workshop, ...)
  • Matlab