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    Insegnamento di CONTROLLO DEI PROCESSI

    Corso di laurea magistrale in INGEGNERIA INFORMATICA

    SSD: ING-INF/04

    CFU: 9,00

    ORE PER UNITÀ DIDATTICA: 72,00

    Periodo di Erogazione:

    Italiano

    Lingua di insegnamento

    ITALIANO

    Contenuti

    Modellistica, identificazione e controllo dei principali processi continui industriali, lineari e non. Elementi di modellistica. Linearizzazione. Identificazione. Controllo. Validazione.
    Controllo e Identificazione Fuzzy.

    Testi di riferimento

    C.A. Smith, A.B.Corripio, Principles and Practice of Automatic Process Control, Wiley, 1997
    T. Marlin, Process Control, McGraw-Hill, 1995.
    L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice Hall, 1998.

    Obiettivi formativi

    Capacità di interagire con modelli semplici di processi industriali in modo modulare. Identificazione dei modelli. Progetto del controllore e sua validazione.
    Simulazione di dettaglio in MATLAB/Simulink.

    Prerequisiti

    Controlli Automatici

    Metodologie didattiche

    Lezioni ed esercitazioni frontali

    Metodi di valutazione

    Esame orale

    Programma del corso

    Modellistica di semplici sistemi idraulici, termici e chimici.
    Linearizzazione
    Stima parametrica
    Identificazione con modelli ARX e ARMAX
    Stima ricorsiva.
    Controllo a minima varianza
    Logica e Controllo Fuzzy
    Identificazione Neuro-Fuzzy.

    English

    Teaching language

    Italian

    Contents

    Modelling, Identification and Control of the most common Industrial Processes.
    Physical modelling. Linearisation. Identification. Control. Validation.
    Fuzzy Control and Identification.

    Textbook and course materials

    C.A. Smith, A.B.Corripio, Principles and Practice of Automatic Process Control, Wiley, 1997
    T. Marlin, Process Control, McGraw-Hill, 1995.
    L. Ljung, System Identification: Theory for the User, Prentice Hall, 1998.

    Course objectives

    Interaction with simple nonlinear industrial process models. Model identification and validation.
    Controller design.
    Matlab/Simulink detailed simulation

    Prerequisites

    Automatic Control

    Teaching methods

    Lessons and Lab simulations

    Evaluation methods

    Oral Exam

    Course Syllabus

    Modelling of simple Hydraulic, Thermal and Chemical processes.
    Linearisation.
    Parametric estimate
    Identification with ARX and ARMAX models.
    Minimum variance control.
    Fuzzy Logic and Control.
    Adaptive Neuro-Fuzzy Identification.

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