ITALIANO

Il corso introduce gli elementi di ottimizzazione matematica e di calcolo variazionale. saranno oggetto di studio algoritmi di controllo e stima ottima, algoritmi di controllo robusto e adattativo.

D. E. Kirk, Optimal Control Theory
H. Khalil, Nonlinear Systems
D. Simon Optimal State Estimation: Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches

Il corso ha l’obiettivo di fornire agli allievi le conoscenze metodologiche necessarie per la progettazione di algoritmi di controllo moderno sia per velivoli ad ala fissa o ad ala rotante che veicoli spaziali.
Il corso ha caratteristiche di forte interdisciplinarità e fornisce competenza delle aree dei sistemi aerospaziali ma anche del controllo, della misura e dell’automazione.

Conoscenze relative alla dinamica del volo, alla teoria dei sistemi e al controllo classico.
Nozioni di base su stabilità, controllabilità e osservabilità.
Conoscenza di Matlab e Simulink.

Lezioni frontali.

Esame orale.

Introduzione ai problemi di ottimizzazione: condizioni analitiche e metodi numerici,
Calcolo variazionale,
Principio del massimo,
Controllo Ottimo in catena chiusa,
Controllo ottimo lineare-quadratico,
Controllo predittivo,
Controllo non-lineare,
Controllo adattativo,
Controllo robusto,
Osservatori di stato,
Stima ottima dello stato: Filtraggio alla Kalman

Italian

The course introduces the elements of mathematical optimization and variational calculus. students will learn some control and optimal estimation techniques, robust and adaptive control algorithms.

The course aims to provide students with the methodological knowledge necessary for the design of modern control algorithms for both fixed-wing and rotary-wing aircraft and space vehicles.
The course has strong interdisciplinary characteristics and provides expertise in the areas of aerospace systems but also of control, measurement and automation.

Knowledge related to flight dynamics, systems theory, classical control, stability, controllability and observability.
Knowledge of Matlab and Simulink.

Traditional lectures.

Oral examination.

Introduction to optimization problems: analytical conditions and numerical methods,
Variational calculus,
Principle of the maximum,
Optimum control in closed loop,
Optimum linear-quadratic control,
Predictive control,
Nonlinear control,
Adaptive control,
Robust control,
State Observer,
Optimal state estimation: Kalman filtering.