Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
ALESSANDRO FREDDI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea Magistrale - [IM12] INGEGNERIA INFORMATICA E DELL'AUTOMAZIONE Master Degree (2 years) - [IM12] COMPUTER AND AUTOMATION ENGINEERING
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2018-2019
Anno regolamentoAnno regolamento: 2017-2018
Obbligatorio
Crediti: 9
Ore di lezioneTeaching hours: 72
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
Italiano
Italian
- Fondamenti di algebra lineare, logica e geometria
- Fondamenti di statistica e calcolo delle probabilità
- Fondamenti di teoria dei sistemi, controlli automatici e sistemi di automazione
- Fondamenti di informatica
- Lingua inglese (per i testi di riferimento)
- Linear algebra, logic and geometry
- Statistics and probabilities
- Systems theory and automatic control
- Informatics
- English Language (for reference texts)
Lezioni teoriche: 60 ore
Esercitazioni: 9 ore
Laboratorio: 3 ore
Lectures: 60 hours
Tutorials: 9 hours
Laboratory: 3 hours
L'insegnamento si pone l'obiettivo di fornire conoscenze e competenze su apparati e strumenti per la misurazione di diverse grandezze fisiche nel controllo e nella supervisione di sistemi di automazione. Nel dettaglio tali conoscenze includono sia gli elementi teorici per la progettazione di sistemi di supervisione, sia i principi e le caratteristiche di funzionamento di sistemi di acquisizione dati.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente dovrà essere in grado di applicare le conoscenze e le competenze acquisite per progettare sistemi per la misurazione di grandezze fisiche nel controllo e nella supervisione di sistemi di automazione, e per gestire i dati provenienti da sistemi esistenti con finalità di supervisione. Tali capacità andranno ad integrare quelle acquisite negli altri insegnamenti al fine di permettere una progettazione intelligente di sistemi di automazione, anche complessi, con caratteristiche di efficienza e sicurezza.
Competenze trasversali.
L'insegnamento prevede approfondimenti sotto forma di esercizi, casi di studio o progetti che gli studenti possono svolgere in preparazione all'esame. Tali approfondimenti permettono allo studente di sviluppare autonomia di giudizio mediante un'analisi critica e autonoma di dati e/o situazioni problematiche provenienti dal mondo reale. L'approfondimento progettuale, inoltre, prevede il lavoro di gruppo e la stesura di una relazione, contribuendo così a migliorare nello studente anche la capacità comunicativa e di lavoro in team.
Knowledge and Understanding.
The module aims to provide knowledge and skills on instrumentation for measuring different physical quantities for the control and supervision of automation systems. It includes both the theoretical elements for the design of supervision systems, and the description of the key components in data acquisition systems.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to apply the acquired knowledge and competence to design systems for measuring physical quantities for control and supervision of automation systems, and to manage data acquired by existing systems for supervision purposes. These skills will integrate those acquired in other modules, thus granting the student the capability to design intelligent automation systems, taking into account both efficiency and safety.
Transversal Skills.
The module provides in-depth analysis in the form of exercises, case studies or projects which the students can carry out during the exam preparation. In this way the students can develop judgment skills through a critical analysis of data and / or problems arising from the real world. The in-depth analysis in the form of collaborative projects also requires team work and reporting, thus helping to enhance both communication and teamwork skills.
Lezioni teoriche (60 ore)
L'insegnamento si pone l'obiettivo di fornire conoscenze e competenze su apparati e strumenti per la misurazione di diverse grandezze fisiche nel controllo e nella supervisione di sistemi automatici.
I principali argomenti sviluppati sono di seguito elencati:
- principi di funzionamento della supervisione diagnostica;
- metodi e tecniche per il rilevamento dei guasti;
- metodi e tecniche per la diagnosi e la gestione dei guasti;
- sensoristica per l'automazione;
- condizionamento, trasmissione e trattamento dei segnali.
Esercitazioni (9 ore)
Sono previste attività di esercitazione per approfondire il funzionamento dei sistemi di acquisizione e il trattamento di segnali.
Laboratorio (3 ore)
Visita al laboratorio di Robotica, descrizione dei prototipi e presentazione delle attività progettuali disponibili ai fini dell'esame.
Lectures (60 hours)
This course aims to provide a deep knowledge in the fields of management and design of data acquisition systems for measuring several physical quantities required for control and supervision of automated systems.
The main subjects are stated in the following:
- basic principles of supervision and diagnosis systems;
- fault detection techniques;
- fault diagnosis and fault tolerant systems;
- sensors for automation;
- signal conditioning, transmission and processing.
Tutorials (9 hours)
The students can practice with acquisition systems and signal processing.
Laboratory (3 hours)
Visit to the Robotics laboratory, description of the prototypes and presentation of the project activities available as part of the exam.
La valutazione avviene tramite una prova scritta e una prova orale. Nella prova scritta lo studente deve risolvere un problema applicativo, mentre nella prova orale deve rispondere a domande sui contenuti dell'insegnamento. La prova scritta può essere sostituita dalla presentazione e discussione di un progetto, preventivamente concordato con il docente e sviluppato dallo studente in maniera autonoma.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Nella prova d'esame lo studente deve dimostrare di possedere le conoscenze e le competenze necessarie a:
- progettare e sviluppare soluzioni per la rilevazione, la diagnosi e la gestione di guasti;
- scegliere, dimensionare e gestire sistemi di acquisizione dati per l'automazione;
- analizzare e progettare sistemi per il trattamento e la trasmissione dei segnali.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo la prova d'esame, lo studente deve dimostrare di possedere una complessiva conoscenza dei contenuti dell’insegnamento, esposti con adeguata terminologia tecnica, nonché la capacità di analizzare dati e/o situazioni problematiche provenienti dal mondo reale. La valutazione massima viene conseguita dimostrando una conoscenza approfondita, una completa padronanza del linguaggio tecnico e una capacità di analisi critica e autonoma.
Criteri di attribuzione del voto finale.
L'attribuzione del voto finale è in trentesimi. La prova scritta consiste nel risolvere un problema applicativo. La prova orale è organizzata su due domande. Sia il problema sia ciascuna delle due domande orali hanno lo stesso peso. La presentazione e discussione di un progetto sostituisce la prova scritta. La lode è attribuita agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato la completa padronanza della materia.
Learning Evaluation Methods.
Evaluation consists in both a written and oral examination. During the written examination the student must solve a problem, while during the oral examination the student must answer questions on the different subjects of the course. The written examination can be replaced by the presentation and discussion of a project, agreed upon in advance and carried out by the student autonomously.
Learning Evaluation Criteria.
During the examination, the student should prove to possess knowledge and competence to:
- design and develop fault detection, diagnosis and fault-tolerant systems;
- choose, size and manage data acquisition systems for automation;
- analyse and design signal conditioning and transmission systems.
Learning Measurement Criteria.
In order to positively pass the examination, the student should prove a comprehensive knowledge of the subjects addressed within the course, expressed with a proper technical vocabulary, together with the competence to analyze data and/or problems derived from the real world. The highest mark is attained by proving an exhaustive knowledge, expressed with a complete technical vocabulary, together with a critical analysis competence.
Final Mark Allocation Criteria.
The final mark is out of 30. The written examination requires the student to solve a problem. The oral examination requires the student to answer to two questions. Both the problem and each of the two questions have the same weight. The presentation and discussion of a project replaces the written examination. The highest mark with honour will be attained by students who prove a complete knowledge of the subjects addressed within the course.
Il materiale di studio è disponibile all'interno del Learning Management System (LMS) di Ateneo:
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7843
Gli studenti interessati ad approfondire gli argomenti di studio possono fare riferimento ai testi di seguito elencati.
- R. Isermann, “Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance”, Springer-Verlag Berlin, 2006.
- J. Fraden, “Handbook of Modern Sensors – Physics, Designs and Applications”, Springer, 2010.
- G. Magnani, G. Ferretti, P. Rocco, “Tecnologie dei sistemi di controllo”, McGraw-Hill, Milano, 2007.
- G. Bertoni, M. E. Penati, S. Simonini, “I componenti dell'Automazione ”, Esculapio, 2001.
- G. Cariolaro, A. Molinari, “Elaborazione Numerica dei Segnali-Sistemi”, Edizioni Scientifiche Telettra, 1979.
- R. Isermann, “Fault-Diagnosis Applications: Model-based Conditon Monitoring: Actuators, Drives, Machinery, Plants, Sensors, and Fault-tolerant Systems”, Springer, 2011.
- L. H. Chiang, R. D. Braatz, E. L. Russell, “Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems”, Springer-Verlag London, 2000.
- W. Boyes, “Instrumentation Reference Book”, Butterworth Heinemann, 2009.
- B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotica, modellistica, pianificazione e controllo”, McGraw-Hill, Milano, 2008.
- E. O. Doebelin, “Strumenti e metodi di misura”, McGraw-Hill, Milano, 2008.
- A. V. Oppenheim , R. W. Schafer, “Elaborazione numerica dei segnali”, Franco Angeli Editore, 2010.
The course material is available on the University Learning Management System (LMS):
https://learn.univpm.it/course/view.php?id=7843
Students interested to deepen the topics of the course can refer to the following textbooks.
- R. Isermann, “Fault-Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance”, Springer-Verlag Berlin, 2006.
- J. Fraden, “Handbook of Modern Sensors – Physics, Designs and Applications”, Springer, 2010.
- G. Magnani, G. Ferretti, P. Rocco, “Tecnologie dei sistemi di controllo”, McGraw-Hill, Milano, 2007.
- G. Bertoni, M. E. Penati, S. Simonini, “I componenti dell'Automazione ”, Esculapio, 2001. - G. Cariolaro, A. Molinari, “Elaborazione Numerica dei Segnali-Sistemi”, Edizioni Scientifiche Telettra, 1979.
- R. Isermann, “Fault-Diagnosis Applications: Model-based Conditon Monitoring: Actuators, Drives, Machinery, Plants, Sensors, and Fault-tolerant Systems”, Springer, 2011.
- L. H. Chiang, R. D. Braatz, E. L. Russell, “Fault Detection and Diagnosis in Industrial Systems”, Springer-Verlag London, 2000.
- W. Boyes, “Instrumentation Reference Book”, Butterworth Heinemann, 2009.
- B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo, “Robotica, modellistica, pianificazione e controllo”, McGraw-Hill, Milano, 2008.
- E. O. Doebelin, “Strumenti e metodi di misura”, McGraw-Hill, Milano, 2008.
- A. V. Oppenheim , R. W. Schafer, “Elaborazione numerica dei segnali”, Franco Angeli Editore, 2010.
No
No
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2018-2019
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427