Guida degli insegnamenti
Syllabus
Partially translatedTradotto parzialmente
Alessandro FREDDI
Lingua di erogazione: ITALIANOLessons taught in: ITALIAN
Laurea - [IT13] SISTEMI INDUSTRIALI E DELL'INFORMAZIONE (Curriculum: TECNOLOGIE IMPIANTISTICHE ELETTRONICHE, ENERGETICHE ED INDUSTRIALI ) First Cycle Degree (3 years) - [IT13] INDUSTRIAL AND INFORMATION SYSTEMS (Curriculum: TECNOLOGIE IMPIANTISTICHE ELETTRONICHE, ENERGETICHE ED INDUSTRIALI )
Dipartimento: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'InformazioneDepartment: [040040] Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
Anno di corsoDegree programme year : 2 - Primo Semestre
Anno offertaAcademic year: 2023-2024
Anno regolamentoAnno regolamento: 2022-2023
Obbligatorio
Crediti: 6
Ore di lezioneTeaching hours: 48
TipologiaType: B - Caratterizzante
Settore disciplinareAcademic discipline: ING-INF/04 - AUTOMATICA
Italiano
Italian
Fondamenti di matematica, fondamenti di fisica, fondamenti di informatica
Fundamentals of mathematics, fundamental of physics, fundamental of computer science
Lezioni in aula, 40 ore - Esercitazioni in aula, 8 ore
Lectures, 40 hours -Tutorials, 8 hours
L’insegnamento consentirà allo studente di acquisire le nozioni e le metodologie di base dell’automatica. Tali conoscenze permetteranno allo studente di formalizzare e comprendere le problematiche di modellazione, analisi e controllo dei sistemi dinamici tipici dell’ingegneria.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione.
Lo studente sarà in grado di affrontare le problematiche di base relative alla modellazione, analisi e controllo di sistemi dinamici, sviluppando una visione di sistema che permetta di affrontare problemi multidisciplinari dell’ingegneria.
Queste capacità permetteranno di acquisire una serie di abilità professionalizzanti, quali:
1. la capacità di costruire un modello di un sistema dinamico;
2. la capacità di analizzare le principali proprietà di un sistema dinamico;
3. la capacità di risolvere semplici problemi di controllo.
Competenze trasversali.
Attraverso lo svolgimento di esercizi individuali e di esercitazioni guidate, anche con l’ausilio di strumenti software, lo studente svilupperà: la capacità di valutare autonomamente il proprio livello di preparazione; l’autonomia nell’impostare e risolvere problematiche di modellazione, analisi e controllo; la capacità di formulare e descrivere correttamente le soluzioni trovate ai problemi proposti.
Knowledge and Understanding.
The module aims to provide the main knowledge and methodologies related to automation. This knowledge will permit the student to formalize and understand how to model, analyze and control of dynamical systems which can be found in the typical engineering domains.
Capacity to apply Knowledge and Understanding.
The student will be able to face the basic problems related to modeling, analysis and control of dynamical systems, by developing a systematic vision for solving multidisciplinary engineering problems.
During the module, the student will acquire a range of skills, such as:
1. the ability to build a model of a dynamical system;
2. the ability to analyze the main properties of a dynamical system;
3. the ability to solve simple control problems.
Transversal Skills.
By carrying out individual and guided exercises, also with the aid of software tools, the student will develop: the ability to independently assess his/ her level of preparation; autonomy in studying and solving modeling, analysis and control problems; the ability to correctly formulate and describe the solutions found to the proposed problems.
Il corso intende presentare metodi e tecniche di base per la modellazione, l'analisi e il controllo dei sistemi dinamici lineari e stazionari a tempo continuo. I principali argomenti trattati sono i seguenti:
● introduzione alla modellazione dei sistemi dinamici;
● elementi di analisi dei sistemi Lineari Tempo-Invarianti (LTI) nel dominio del tempo e di Laplace;
● elementi di controllo in controreazione;
● strumenti software per l’analisi e la simulazione di sistemi dinamici;
● sensori per l'automazione;
● dispositivi programmabili per l'automazione.
The course aims to present the basic methods and techniques for modeling, analysis and control of continuous Linear Time-Invariant (LTI) systems . The main topics are:
● introduction to modeling of dynamical systems;
● analysis of Linear Time-Invariant systems (LTI) systems in the time-domain and by Laplace Transform;
● basics of feedback control;
● software tools for the analysis and simulation of dynamical systems;
● industrial automation sensors;
● programmable devices for automation.
Il livello di apprendimento viene valutato attraverso una prova orale. La prova consiste nel rispondere a domande riguardanti i temi trattati nel corso.
Criteri di valutazione dell'apprendimento.
Per superare con esito positivo l'esame, bisogna dimostrare, attraverso la prova orale, di aver acquisito le conoscenza e le competenza relative:
● alla modellazione e analisi di un sistema dinamico (lineare e tempo-invariante);
● al controllo un sistema dinamico (lineare e tempo-invariante);
● al funzionamento delle tecnologie alla base dell'automazione industriale.
Criteri di misurazione dell'apprendimento.
L'attribuzione del voto finale è in trentesimi sulla base delle conoscenze, della comprensione e delle capacità dimostrate e misurate tramite la prova orale.
Criteri di attribuzione del voto finale.
La prova orale è organizzata su tre domande aventi lo stesso peso. Ad ognuna delle tre risposte è assegnato un punteggio in trentesimi. Il voto finale è costituito dalla media dei punteggi associati ad ogni singola risposta. Affinché l’esito complessivo della valutazione sia positivo, lo studente deve conseguire almeno 18 punti (su 30) nella prova orale. La valutazione massima di 30/30 è riservata agli studenti che dimostrano una approfondita conoscenza e comprensione degli argomenti trattati a lezione. La lode è attribuita alle studentesse e agli studenti che, avendo conseguito la valutazione massima, abbiano dimostrato completa padronanza della materia e piena capacità di collegamento tra gli argomenti trattati nel corso.
Learning Evaluation Methods.
Evaluation consists in an oral examination on the different topics covered by the module.
Learning Evaluation Criteria.
In order to positively pass the examination, the student should prove to possess the knowledge and competence related to:
● modelling and analyzing a dynamical system (linear and time-invariant);
● controlling a dynamical system (linear and time-invariant);
● the technology commonly adopted in industrial automation systems.
Learning Measurement Criteria.
The final mark is out of 30, with possible honours, according to the knowledge, understanding and skills shown by the student during the examination.
Final Mark Allocation Criteria.
The oral examination requires the student to answer to three questions. Each of the three questions has the same weight. Each answer is assigned a mark out of 30, and the final mark is the average of those assigned to each answer. The student must achieve at least 18 points (out of 30) in the oral examination to pass. A mark of 30 is attained by proving an exhaustive knowledge and understanding. The highest mark with honours will be attained by students who prove a complete knowledge of the subjects together with full ability to connect between the topics covered by the module.
Le indicazioni sul materiale di studio sono disponibili all'interno del Learning Management
System (LMS) di Ateneo:
https://learn.univpm.it
Le studentesse e gli studenti possono far riferimento ai testi di seguito elencati:
● Bonivento, Claudio, Luca Gentili, Andrea Paoli. "Sistemi di automazione industriale: architetture e controllo". McGraw-Hill, 2011.
● Ferretti, Gianni, Gianantonio Magnani, Paolo Rocco. "Tecnologie dei sistemi di controllo." 2007, McGraw-Hill.
● Basile, Francesco, Pasquale Chiacchio. "Lezioni di automatica". Maggioli Editore, 2014.
● Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni , “Fondamenti di controlli automatici”, 4/ed, 2015, McGraw-Hill
Information on the module's material is available on the University Learning
Management System (LMS):
https://learn.univpm.it
Students can refer to the following textbooks:
Bonivento, Claudio, Luca Gentili, Andrea Paoli. "Sistemi di automazione industriale: architetture e controllo". McGraw-Hill, 2011.
● Basile, Francesco, Pasquale Chiacchio. "Lezioni di automatica". Maggioli Editore, 2014.
● Ferretti, Gianni, Gianantonio Magnani, Paolo Rocco. "Tecnologie dei sistemi di controllo." 2007, McGraw-Hill.
● Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni , “Fondamenti di controlli automatici”, 4/ed, 2015, McGraw-Hill
no
no
Le informazioni contenute nella presente scheda assumono carattere definitivo solo a partire dall'A.A. di effettiva erogazione dell'insegnamento. Academic year 2023-2024
Università Politecnica delle Marche
P.zza Roma 22, 60121 Ancona
Tel (+39) 071.220.1, Fax (+39) 071.220.2324
P.I. 00382520427