Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Valentina ORSINI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT04] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE First Cycle Degree (3 years) - [IT04] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 3 - Secondo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2017-2018
Anno regolamentoAnno regolamento: 2015-2016
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: C - Affine/Integrativa
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
italiano
italian
Fondamenti di Automatica; Controlli Automatici
Fundamentals of Automatics, Automatic Control
Convenzionale
Conventional
L'insegnamento permette agli studenti di conoscere ed apprendere l' utilizzo di alcuni dei principali strumenti di Computer Aided Control Systems Design (CACSD) per l' analisi di sistemi dinamici e la progettazione di sistemi di controllo MIMO.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di utilizzare strumenti informatici per la risoluzione di problemi di analisi e di sintesi di sistemi di controllo MIMO.
Competenze trasversali.
La risoluzione di problemi di analisi e progettazione di sistemi di controllo tramite strumenti informatici contribuirà a migliorare sia il grado di autonomia di giudizio in generale, sia la capacità comunicativa che deriva anche dal lavoro in gruppo e sia la capacità di apprendimento in autonomia dello studente.
Knowledge and Understanding.
The course enables students to know and learn the use of some of the most prominent Computer Aided Control Systems Design (CACSD) tools for the analysis of dynamic systems and the design of MIMO control systems.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to use CACSD tools for solving problems of analysis and synthesis of MIMO control systems.
Transversal Skills.
Solving problems of analysis and design of control systems using IT tools will contribute to improve both the independence in judgment in general and the communication expertize, resulting also from team-work, and the student autonomous learning.
1 Elementi di progetto di un sistema di controllo. 2 Richiami di sistemi lineari e stazionari. 3 Stabilità di sistemi MIMO con incertezze politopiche 4 Caratteristiche generali di MATLAB, SEDUMI 5 Impiego di MATLAB per l'analisi di sistemi SISO e MIMO. 6 Richiami di sintesi di sistemi di controllo SISO e MIMO. 7 Impiego di MATLAB e SEDUMI per la sintesi modale MIMO: il problema dell' inseguimento di segnali esterni di tipo polinomiale, la reiezione dei disturbi 8 Elementi di controllo robusto per sistemi politopici e relative procedure automatizzate per la loro soluzione numericamente efficiente (LMIs )
Elements of control system design Elements of linear time invariant systems Stability of MIMO uncertain linear systems Basic elements of Matlab, Sedumi Use of Matlab for the analysis of SISO and MIMO systems Elements of MIMO Control Systems Synthesis Use of Matlab and Sedumi for MIMO modal synthesis: the tracking problem of external signals and the disturbance rejection Elements of robust control for politopic uncertain systems and automated procedures for a numerically efficient solution (LMIS).
L'esame consiste in una prova da svolgere al computer e in una prova orale.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
I criteri utilizzati per la valutazione dell'apprendimento sono: 1) la conoscenza degli argomenti teorici 2) la conoscenza e la capacità di utilizzo degli strumenti informatici (Matlab e Sedumi) per la risoluzione di problemi di controllo.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
I criteri per la misurazione dell'apprendimento sono : la padronanza dei concetti e la chiarezza espositiva nella prova orale, la correttezza e la completezza nella risoluzione dell'esercizio eseguito al computer mediante l' utilizzo degli applicativi Matlab e Sedumi.
Criteri di attribuzione del voto finale.
Il voto massimo e' 30/30 ed è ripartito nel seguente modo: 20/30 (prova al computer) 10/30 (prova orale).
Learning Evaluation Methods.
The exam test consists in some exercises to be performed at computer and in an oral discussion
Learning Evaluation Criteria.
The following criteria are used to evaluate the learning: 1) the knowledge of theoretical topics 2) the knowledge and the ability of using the main IT tools for automatized problem solution.
Learning Measurement Criteria.
The following criteria are used to measure the learning: 1) mastery of concepts and clarity in the oral exam, 2) correctness and completeness in solving computer exercises using the Matlab and Sedumi applications.
Final Mark Allocation Criteria.
The maximum final score is 30/30 and it is partitioned as follows: 20/30 (test computer), 10/30 oral examination.
-Appunti delle lezioni reperibili presso il docente.
-Ruberti, Isidori: Teoria dei Sistemi. Bollati Boringhieri.
-Isidori: Sistemi di controllo. Siderea
-Cavallo, Setola, Vasca: La nuova guida a MATLAB, SIMULINK e Control Toolbox. LiguoriBiran, Breiner: MATLAB for engineers. Third edition - Prentice Hall
-Appunti delle lezioni reperibili presso il docente.
-Ruberti, Isidori: Teoria dei Sistemi. Bollati Boringhieri
-Isidori: Sistemi di controllo.
Siderea -Cavallo, Setola, Vasca: La nuova guida a MATLAB, SIMULINK e Control Toolbox. LiguoriBiran, Breiner: MATLAB for engineers. Third edition - Prentice Hall
No
No
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2017-2018
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