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Docente
MAURO FRANCESCHELLI (Tit.)
Periodo
Secondo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Convenzionale 
Lingua Insegnamento
INGLESE 



Informazioni aggiuntive

Corso Percorso CFU Durata(h)
[70/90]  COMPUTER ENGINEERING, CYBERSECURITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE [90/00 - Ord. 2018]  PERCORSO COMUNE 5 50

Obiettivi

In coerenza con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Computer Engineering, Cyber-security and Artificial Intelligence, obiettivo dell’insegnamento è quello di far acquisire allo studente le competenze di base relative ai metodi per la stima dello stato e degli ingressi esogeni in sistemi dinamici; così come di seguito dettagliato.

* Conoscenza e capacità di comprensione:
lo studente conoscerà i modelli in variabili di stato per la rappresentazione dei sistemi dinamici mediante equazioni differenziali ed alle differenze e le proprietà strutturali di tali sistemi. Conoscerà le principali tecniche di stima dello stato e ricostruzione dei disturbi anche in presenza di alcune incertezze sul modello.

* Conoscenza e Capacità di comprensione applicate:
lo studente saprà definire le proprietà strutturali di un sistema dinamico. Saprà applicare le metodologie di base per la progettazione di osservatori dello stato e stimatori di segnali esogeni (disturbi).

* Autonomia di giudizio:
lo studente sarà in grado di individuare vantaggi e svantaggi di alcune soluzioni progettuali.

* Abilità comunicative:
lo studente sarà capace di esprimere chiaramente concetti tecnici e scientifici nell'ambito della stima e diagnosi applicate ai sistemi dinamici.

* Capacità di apprendere:
lo studente saprà integrare le conoscenze da varie fonti al fine di conseguire una visione ampia delle problematiche connesse alla realizzazione dei sistemi di stima e diagnosi.

Prerequisiti

Per poter seguire proficuamente le lezioni lo studente deve aver acquisito da precedenti insegnamenti le seguenti conoscenze, abilità e competenze.
Conoscenze:
Elementi di analisi matematica, di algebra matriciale e di fisica. Trasformata di Fourier. Calcolo integrale e differenziale. Elementi di Matlab-Simulink.

Abilità:
Calcolo algebrico, integrale e differenziale. Realizzazione di semplici programmi mediante Matlab-Simulink.

Competenze:
Capacità di applicare le metodologie dell'algebra, del calcolo differenziale e dell'analisi funzionale per la rappresentazione e l'analisi di segnali e sistemi fisici.

Contenuti

Introduzione (2 ore di lezione)
Obiettivi e metodi dell'insegnamento. Test di posizionamento.

Rappresentazione dei sistemi dinamici (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Variabili di stato. Dinamica delle variabili di stato mediante equazioni differenziali ordinarie (ODE). Soluzione delle ODE lineari: risposta libera e forzata. Dinamica delle variabili di stato mediante equazioni alle differenze (sistemi a tempo discreto). Soluzione delle equazioni alle differenze lineari: risposta libera e forzata.

Proprietà strutturali dei sistemi dinamici (6 ore di lezione e 2 di esercitazione)
Forme canoniche dei sistemi lineari e non lineari. Controllabilità e raggiungibilità. Osservabilità e ricostruibilità. Cenni alla decomposizione di Kalman per i sistemi lineari. Matrici di controllabilità ed osservabilità. Strong-Observability.

Stabilità dei sistemi dinamici (6 ore di lezione e 4 di esercitazione)
Punto di equilibrio. Stabilità asintotica, esponenziale e in tempo finito del punto di equilibrio. Instabilità dell'equilibrio. Funzioni definite (semi-definite) positive (negative). Criteri di stabilità dell'equilibrio: metodo diretto ed indiretto di Lyapunov. Funzione di Lyapunov.

Stima dello stato (8 ore di lezione e 4 di esercitazione)
Osservatore di Lunberger per sistemi lineari. Filtro di Kalman. Osservatore High-Gain. Osservatori sliding-mode. Differenziazione robusta e approssimata di segnali.

Diagnosi di guasto (8 ore di lezione e 4 di esercitazione)
Diagnosi mediante analisi dei dati e mediante modelli dinamici: caratteristiche dei due approcci. Condizioni di guasto e generazione dei residui. Metodi di Parity-Check. Ricostruzione di segnali esogeni mediante strong-observers. Cenni a metodi di diagnosi combinati.

Metodi Didattici

L'insegnamento è organizzato lezioni frontali ed esercitazioni con l'utilizzo di sistemi informatici per il calcolo e la simulazione.
Verrà valutata l'opportunità di creazione di gruppi di lavoro su temi specifici.

Verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento consiste in una prova orale in cui lo studente dimostra la conoscenza dei modelli in variabili di stato per la rappresentazione di sistemi dinamici, delle loro proprietà e delle principali tecniche di stima e diagnosi. Lo studente dovrà dimostrare autonomia di giudizio sapendo individuare vantaggi e svantaggi delle soluzioni progettuali viste a lezione e mostrare una adeguata padronanza del linguaggio tecnico. Durante la prova orale lo studente discute le esercitazioni svolte a lezione

Il punteggio della prova d'esame è attribuito mediante un voto espresso in trentesimi

La prova orale valuta:
1. La conoscenza degli argomenti trattati durante il corso (40% del voto finale)
2. La capacità di applicare la conoscenza acquisita al progetto di osservatori (30% del voto finale)
3. L’autonomia di giudizio riguardo alle scelte progettuali (20% del voto finale)
4. La padronanza del linguaggio tecnico (10% del voto finale)

Testi

Silvio Simani, Cesare Fantuzzi and Ron J. Patton "Model-based fault diagnosis in dynamic systems using identification techniques" Springer-Verlag 2002.

Hassan K. Khalil "Nonlinear systems" third edition, Pearson Eduction Limited 2014.

Jean-Jacques E. Slotine, Weiping Li "Applied Nonlinear Control" Prentice-Hall, 1991.

Alessandro GIUA, Carla SEATZU, Analisi dei sistemi dinamici- 2a edizione, Springer-Verlag Italia, MIlano, 2009.

Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni, Fondamenti di controlli automatici- 3ª edizione, McGraw-Hill, Milano, 2008.

Altre fonti ed articoli da definire forniti durante le lezioni.

Questionario e social

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