Introduzione al corso, inquadramento del tema e richiami su macchine e sistemi energetici e industriali Parte I, Definizioni e Concetti di base Definizione del concetto di diagnostica: comportamento “corretto” e “di guasto”. Classificazione dei guasti. Identificazione delle catene di guasto: metodi “esatti” ed “euristici”; indicatori. Richiami di metodi di misura e monitoraggio di processo: grandezze da monitorare; metodi e strumenti di monitoraggio; modalità di acquisizione dati. Richiami di metodi di misura e monitoraggio di processo: grandezze da monitorare; metodi e strumenti di monitoraggio; modalità di acquisizione dati. Metodi di indagine diagnostica FMA, FMECA e RCA Parte II Monitoraggio tecniche e esperienze Monitoraggio e diagnosi nei MaCI Monitoraggio e diagnosi negli impianti FV Monitoraggio e diagnosi nel settore industriale Risoluzione di un caso diagnostico Parte III, IIoT e smart sensors Smart-sensors, i nuovi sensori Parte IV Machine learning nelle tecniche di diagnosi e prognosi Tecniche di Data-intensive analytics su sensor network per la diagnostica: analisi di connettività; graph modeling; complex network analytics; machine learning.

Dispense e note del corso (in formato elettronico). Diagnosi e manutenzione delle turbomacchine (anche con l'intelligenza artificiale), G. Torella, Pitagora, 2014, 978-8837118709