Primo periodo, Quinto anno, Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Ingegneria Elettronica, Ingegneria MeccanicaContenuti del corso:
Agli studenti vengono distribuiti appunti, copa dei file PowerPoint delle trasparenze usate a lezione e software nei linguaggi Matlab/simulink e LabVIEW.
- Concetti di base di modellistica: Leggi di conservazione della massa e dell'energia. Modelli dinamic e statici. Stadi nella costruzione di un modello. Caratterizzazione strutturale di un modello. Rivelazione degli accoppiamenti strutturali mediante Bristol Array.
- Sistemi a Flusso Continuo: Reattori CSTR, Plug-Flow, Dispersivi. Modelli statici e dinamici. Studio di caso di un modello della dispersione di un reattore a mescolamento parziale.
- Modellistica dei Processi Biotecnologici: Cinetica chimica, Enzimatica, Batterica. Crescita batterca in ambienti batch, CSTR, Plug-Flow. Modelli di Monod, Haldane, Liebig.
- Calibrazione Parametrica: Determinazione dei parametri di modelli dinamici usati in biotecnologia (Monod, Haldane, etc.); metodi di ottimizzazione basati su ricerca diretta (simplesso flessibile ottimizzato). Relazioni fra sensitività e precisione di stima. Confidenza dei parametri stimati.
- Sistemi di Acquisizione Dati: Struttura di un sistema di acquisizione dati per il controllo di processo. Conversione Analogico/Digitale. Sistemi di acquisizione dati di processo locale o remota. Sistemi di trasmissione dati. Gli standard di comunicazione seriale (RS232; RS485). L'ambiente LabVIEW per il controllo di processo in tempo reale.
- Controllo Digitale Diretto: Conversione di un modello di processo da tempo-continuo a tempo-discreto: introduzione dello Zero-Order-Hold (ZOH). Metodi approssimati per regolatori: bilineare, tustin, prewarping. Sintesi diretta di regolatori campionati basati su modelli tempo-discreti: dead-beat, Dahlin, Vogel-Edgar. Controllo a Modello Interno
- Regolatori PID: Caratteristiche di un PID industriale: anti-windup, introduzione del set-point, bumpless transfer. Progetto di un PID mediante il diagramma di Nyquist, luogo delle radici, posizionamento dei poli. Progetto di PID tempo-discreti in forma di posizione e velocità. Implementazione in linguaggio LabVIEW.
- Controllo Fuzzy: Introduzione ai fuzzy sets: fuzzificazione, implicazione in logica fuzzy; defuzzificazione. Regolatori fuzzy a regole con struttura di Mamdani o Sugeno. Tecniche di progetto sistematico di regolatori fuzzy. Ingegnerizzazione in ambiente LabVIEW ed esame degli aspetti pratici (errore di fuzzificazione, controllo integrale, generazione delle regole).
Testi di riferimento:
Stephanopoulos G. Chemical Process Control: an introduction to theory and practice, Prentice-Hall, 1984. Balchen J.G. e K.I. Mummé Process Control, Van Nostrand Reinhold, 1988. Seborg, D.E., Edgar, T.F., Mellichamp, D.A., Process Dynamics and Control, Wiley & Sons, New York, 1989. Morari, M., Zafiriou, E., Robust Process Control, Prentice-Hall, 1989. Phillips C.L., Troy Nagel H., Digital Control System Analysis and Design, Prentice Hall, 1984. Ogata K., Dicrete-time Control Systems, Prentice Hall, 1987. Marsili-Libelli S., Sistemi Digitali di Controllo, Manuale Cremonese di Meccanica, Elettrotecnica, Elettronica, seconda edizione, Vol. I, cap. 28, 1999.
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