Docente
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PIETRABISSA ANTONIO
(programma)
Introduzione al controllo di processo. (10h)
Panoramica sul controllo di processi. Significatività del controllo di processi. Obiettivi. Livelli del controllo di processi. Dinamica dei processi e modelli matematici. Progetto dei sistemi di controllo. Controllo multivariabile. Batch process automation. Automazione e sicurezza di processo.
Controllo di processo classico. (25h)
Controllo a modello interno (IMC). Controllo robusto. Tuning robusto dei controllori PID con IMC. Sistemi con ritardo. Margine di tempo. Smith Predictor. Robustezza rispetto a incertezze sul ritardo. Tuning robusto dei controllori PID in presenza di ritardi con IMC.
Model Predictive Control. (25h)
Introduzione al Model Predictive Control. Il principio Model Predictive Control (MPC). Importanza del MPC nell'automazione dei processi industriali. Nozioni di base sulla programmazione quadratica. Controllori MPC. Elementi del MPC: modello di previsione, funzione obiettivo, legge di controllo. Algoritmi MPC: Dynamic Matrix Control, Model Algorithmic Control, Predictive Functional Control. Formulazione nello spazio di stato. MPC e controllo ottimo.
Eduardo F. Camacho, Carlos Bordons Alba, “Model Predictive Control”, Series: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing, XXII, 2nd ed. 2004, 405 p., ISBN 978-0-85729-398-5.
Slides e note by A. Pietrabissa disponibili sul sito del corso.
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