Scheda programma d'esame
AUTOMATION AND DRIVES
RICCARDO BACCI DI CAPACI
Academic year2022/23
CourseTECHNOLOGY AND PRODUCTION OF PAPER AND CARDBOARD
Code940II
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageEnglish

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
AUTOMATION AND DRIVERS AING-INF/04LEZIONI60
FRANCO ANGELINI unimap
LUCA BILANCIONI unimap
AUTOMATION AND DRIVERS BING-IND/26LEZIONI60
FRANCO ANGELINI unimap
RICCARDO BACCI DI CAPACI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso si propone di fornire agli studenti ed alle studentesse gli elementi fondamentali della modellistica e del controllo di sistemi, impianti e macchine utilizzate nei processi industriali della carta e del cartone. Lo scopo è quello di rendere il comportamento dei sistemi dati conforme a specifiche di funzionamento assegnate.

Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci). Il modulo si propone poi di fornire agli studenti una panoramica sui sistemi di controllo avanzato usati nelle industrie di processo (con un focus sull'industria della carta e del cartone).

Knowledge

The course aims to provide students with the fundamental elements of automatic systems theory for the purpose of analyzing the main properties of dynamic systems, such as encountered in machines and plants for the production of paper and/or cardboard, and the design of control systems to make their behavior comply with given specifications.

Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci). The aim is to provide students with an overview and a thorough insight into the advanced control systems used in the process industries (with focus on Pulp&Paper industry).

 

 

 

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Discussione orale, con la possibilità per lo studente di presentare un elaborato personale dove gli strumenti del corso vengono applicati ad un realistico caso applicativo.

Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci). Vengono svolte esercitazioni in classe allo scopo di verificare l'apprendimento delle conoscenze. Tali esercitazioni sono solitamente di natura numerica, attraverso l'utilizzo di opportuni linguaggi e codici di calcolo (Python e/o Matlab). Talvolta prevedono l'impostazione del metodo risolutivo dal punto di vista teorico

 

Assessment criteria of knowledge

Oral exam, with the possibility for the student to present a research paper where s/he applies the tools studied in the course to the control of a machine or plant, typically one employed in the production of paper and cardboard.

Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci). Classroom exercises are carried out in order to verify the learning of the above-described knowledge. These exercises are usually of a numerical nature, through the use of appropriate languages and computational codes (Python and/or Matlab). Sometimes they provide the theoretical approach to the solving method.

 

Capacità

Al termine del corso, lo studente/la studentessa saprà

  • riconoscere le caratteristiche dei sistemi dinamici (lineari e non lineari), conoscere il concetto di stato e le proprietà dei sistemi lineari, nonché i concetti di equilibrio e stabilità;
  • linearizzare un sistema nonlineare attorno ad un suo equilibrio;
  • analizzare l’andamento in evoluzione libera e forzata dei sistemi lineari stazionari a tempo continuo;
  • passare dalla rappresentazione matematica nel dominio del tempo di un sistema dinamico a quella nel dominio della frequenza (trasformata di Laplace);
  • utilizzare strumenti di analisi quali i criteri algebrici di stabilità, i diagrammi di Bode, i diagrammi di Nyquist ed il luogo delle radici utili ai fini del progetto di un controllore;
  • tradurre le specifiche statiche e dinamiche di funzionamento di un sistema dinamico espresse nel dominio del tempo in equivalenti (sotto opportune ipotesi) specifiche nel dominio della frequenza;
  • progettare un controllore capace di rispettare le specifiche statiche e dinamiche di funzionamento.
  • utilizzare il software Matlab ai fini della verifica di funzionamento di sistemi dinamici e del progetto del controllore.

Per il Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci):

  • Impostazione, analisi e soluzione delle equazioni dinamiche che descrivono i sistemi di processo, sia a tempo continuo che a tempo discreto
  • Comprensione delle problematiche di controllo dei sistemi di processo a molte variabili
  • Comprensione degli algoritmi di controllo avanzato ed ottimizzazione economica dei sistemi di processo
  • Capacità di analisi dei dati al fine di sviluppare modelli dinamici di processo e stimatori di proprietà non misurabili
  • Capacità di analisi dei dati al fine di valutare le prestazioni dei sistemi di controllo

 

Skills

At the end of the course, the student will be able to

  • recognize the characteristics of dynamic systems (linear and non-linear), to know the concept of state and the properties of linear systems, as well as the concepts of equilibrium and stability;
  • linearize a nonlinear system around an equilibrium;
  • analyze the forced and free evolution of stationary continuous-time linear systems;
  • pass from the mathematical representation in the time domain of a dynamic system to the mathematic representation in the frequency domain (Laplace transform);
  • use tools such as algebraic stability criteria, Bode diagrams, Nyquist diagrams and the roots locus useful for the purpose of a controller design;
  • translate the desired static and dynamic requirements for a dynamic system expressed in the time domain into equivalent requirements (under suitable hypotheses) in the frequency domain;
  • design a controller capable of respecting the static and dynamic requirements.
  • use the Matlab software for the design and verification of dynamic control systems.

 

Modulo II-A (3 CFU, Riccardo Bacci di Capaci). Students will acquire the following skills:

  • Setting, analyzing and solving dynamic equations describing process systems, both in continuous and discrete time
  • Understanding process control problems for multi-variable system
  • Understanding advanced control algorithms and cost-effective optimization of process systems
  • Data analysis capabilities in order to develop dynamic process models and property estimators
  • Data analysis capabilities in order to evaluate controllers performance.

 

Modalità di verifica delle capacità

Lo studente dovrà dimostrare la capacità di usare gli strumenti software utilizzati durante il corso. Gli esercizi ricopriranno le tematiche necessarie a valutare le capacità oggetto del corso ed in particolare l’analisi di sistemi dinamici e il progetto di un controllore in grado di soddisfare a specifiche di funzionamento desiderate.

Modulo II-A. Gli esercizi proposti negli homework sono pensati in modo da poter verificare, sia qualitativamente che quantitativamente, l'acquisizione delle capacità sopra indicate.

Assessment criteria of skills

In the exam, or in the preparation and exposition of the research paper, the student will be given the opportunity to use software tools (Matlab, Simulink) to demonstrate her/his skill in the design and verification of control systems.

Modulo II-A. The exercises proposed in the homeworks are designed so that you can verify both qualitatively and quantitatively the acquisition of the abovementioned abilities.

Comportamenti

Al termine del corso lo studente/la studentessa sarà in grado di analizzare le caratteristiche principali dei sistemi dinamici con particolare dettaglio per i sistemi lineari stazionari a tempo continuo e di progettare un controllore nel dominio delle frequenze con tecniche che si avvalgono di strumenti quali il luogo delle radici ed i diagrammi di Bode.

Modulo II-A. Gli studenti acquisiranno sensibilità:

  • nello svolgere attività di analisi di dati sperimentali e nell'interpretazione degli stessi
  • nel comprendere l'effetto dei diversi fattori presenti nei sistemi di processo a molte variabili
  • nella valutazione delle condizioni operative ottimali

 

Behaviors

At the end of the course, the student will be able to analyze the main characteristics of industrial plants and machines from the viewpoint of their dynamic behavior and to design controllers in the frequency domain with techniques that use tools such as the roots locus and the Bode diagrams.

 

Modulo II-A. Students will acquire sensitivity:

  • in carrying out experimental data analysis and interpretation
  • in understanding the effect of the various factors present in multi-variable process systems
  • in evaluating optimal operating conditions
Modalità di verifica dei comportamenti

La verifica dei comportamenti avviene attraverso una approfondita discussione durante l'esame orale.

Modulo II-A. Gli esercizi proposti negli homework e l'esame scritto sono pensati in modo da poter verificare l'acquisizione dei comportamenti sopra indicati.

 

Assessment criteria of behaviors

Verification of behaviors occurs through an in-depth discussion during the oral exam.

 

Modulo II-A. The exercises proposed in the homework and the oral exam are thought to verify the acquisition of the above behaviors.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Sistemi di equazioni differenziali lineari e non lineari, algebra delle matrici (autovalori ed autovettori, diagonalizzazione di matrici), fondamenti di fisica.

Inoltre, per il modulo II-A: calcolo numerico, impianti di processo (della carta e del cartone)

Prerequisites

 

Mathematics (differential equations, matrix algebra, notions of geometry). Basic knowledge of physics (mechanics, electromagnetism) and chemical engineering.

In addition, for Modulo II-A: numerical calculation, process plants (pulp & paper).

 

Indicazioni metodologiche

Le lezioni e le esercitazioni vengono svolte attraverso la didattica frontale in aula con uso di lavagna e occasionale proiezione di lucidi o filmati. Saranno anche svolte lezioni ed esercitazioni in aule informatiche con l’ausilio di calcolatori. Le attività di apprendimento avvengono seguendo le lezioni e partecipando alle discussioni in aula.

 

Modulo II-A. Vengono svolte lezioni frontali, anche con l'ausilio di slide. Vengono inoltre svolte esercitazioni numeriche in aula, guidate dal docente. La frequenza al corso, sebbene non obbligatoria, è fortemente consigliata. Le slide (in Inglese) che coprono l'intero programma del corso, le esercitazioni numeriche ed eventuale altro materiale (articoli scientifici) sono resi disponibili agli studenti sulla piattaforma elearning. Il docente è disponibile settimanalmente per ricevimento degli studenti.

Teaching methods

On-line, with use of blackboard and slides.

 

Modulo II-A. Frontal lessons are held, even with the help of slides. Classroom numerical exercises, led by the teacher, are also held. The course participation, though not mandatory, is strongly recommended.

The slides (in English) that cover the entire course program, numerical exercises and any other material (scientific articles) are made available to students on the elearning platform.

The teacher are available weekly for student reception.

If foreign students are present, the teachers are available to take classes in English.

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  1. Presentazione del corso. Sistemi meccanici dinamici, sistemi di regolazione e di controllo nella automazione industriale e nelle macchine moderne.
    (L:3; E:0)
  2. Definizioni e nozioni introduttive. Sistemi dinamici continui e discreti. Esempi. Significato fisico di ingressi, uscite, stati.  Schemi a blocchi. Proprietà dei sistemi: linearità, stazionarietà, fisica realizzabilità.
    (L:6; E:3)
  3. Sistemi lineari. Rappresentazioni di sistemi lineari (equazioni ordinarie, forma di stato, trasformate e funzioni di trasferimento).  Soluzione dei sistemi lineari: risposte libere, forzate, transitorie e permanenti. Risposta armonica dei sistemi lineari. Diagrammi di risposta armonica (Bode, Nyquist).
    (L:7; E: 4).
  4. Specifiche di funzionamento dei sistemi regolati. Concetto e definizioni di stabilità. Motivazioni per la retroazione: reiezione dei disturbi,  insensibilità agli errori di modellazione, modifica del comportamento dinamico. Specifiche di stabilità, specifiche sul regime e sul Verifica delle specifiche sul sistema regolato sulla base delle caratteristiche in anello aperto.
    (L:6; E:3)
  5. Retroazione degli stati e retroazione delle uscite. Effetti della retroazione sulle proprietà fondamentali. Retroazione degli stati e retroazione delle uscite. Azioni e reti correttrici. Il luogo delle radici.
    (L:6; E:3)
  6. Sistemi a dati campionati. Campionamento di segnali  e discretizzazione di sistemi dinamici continui: applicazioni alla simulazione e alla realizzazione digitale dei regolatori.
    (L:6; E:4)
  7. Analisi e sintesi assistita da calcolatore. Uso di pacchetti SW commerciali per la analisi e la simulazione di sistemi dinamici (Matlab, Simulink).
    (L:0; E:4)

 

Modulo II-A. Programma di massima

  1. Introduzione ai sistemi di controllo per processi a molte variabili
  2. Controllo Predittivo basato su Modello (MPC)
  3. Identificazione dei sistemi dinamici
  4. Cenni di Soft sensing e controllo inferenziale
  5. Panoramica su Monitoraggio delle prestazioni dei sistemi di controllo
Syllabus

Introduction. Dynamic mechanical systems, regulation and control systems in industrial automation and modern machines.
    (L: 3; E: 0)
    Definitions and introductory notions. Continuous and discrete dynamic systems. Examples. Physical meaning of inputs, outputs, states. Block diagrams. System properties: linearity, stationarity, physical realizability.
    (L: 6; E: 3)
    Linear systems. Representations of linear systems (ordinary and partial differential equations, state space form, transforms and transfer functions). Solution of linear systems: free, forced, transient and permanent responses. Harmonic response of linear systems. Harmonic response diagrams (Bode, Nyquist).
    (L: 7; E: 4).
    Operating specifications of regulated systems. Concept and definitions of stability. Reasons for feedback: noise rejection, insensitivity to modeling errors, modification of dynamic behavior. Stability specifications, speed specifications and specifications Verification of the regulated system based on the open-loop characteristics.
    (L: 6; E: 3)
    State feedback and output feedback. Effects of the feedback on the fundamental properties. State feedback and output feedback. Corrective actions and networks. The root locus technique.
    (L: 6; E: 3)
    Sampled data systems. Sampling of signals and discretization of continuous dynamic systems: applications to the simulation and digital realization of regulators.
    (L: 6; E: 4)
    Computer-aided analysis and synthesis. Use of commercial SW packages for the analysis and simulation of dynamic systems (Matlab, Simulink).
    (L: 0; E: 4)

 

Modulo II-A. Overview:

  1. Introduction to control systems for multi-variable processes
  2. Model Predictive Control (MPC)
  3. Systems identification
  4. Soft sensing and inferential control
  5. Performance monitoring of control systems (overview)
Bibliografia e materiale didattico

 

  • Katsuhiro Ogata, "Modern Control Engineering", Prentice Hall
  • Antonio Bicchi. “Fondamentals of Automation - Part I";
  • Danilo Caporale, Silvia Strada, “Automatica - Raccolta di esercizi risolti, con appendice MATLAB'', 2015, Pitagora, ISBN 88-371-1915-1

 

Modulo II-A. 

  • Babatunde A. Ogunnaike and William H. Ray Process Dynamics, Modeling, and Control Oxford University Press, 1994.
  • João P. Hespanha. Linear Systems Theory. Princeton University Press, 2009.
  • James B. Rawlings and David Q. Mayne. Model Predictive Control: Theory and Design. Nob Hill Publishing, 2009.
  • Jan M. Maciejowski. Predictive Control with Constraints. Prentice Hall, 2002.
  • Lennart Ljung. System Identification: Theory for the User. Prentice Hall, 1999.
  • Yucai Zhu. Multivariable System Identification for Process Control Springer, 2001.

Le slide che coprono l'intero programma del corso, le esercitazioni numeriche ed eventuale altro materiale (articoli scientifici) sono resi disponibili agli studenti sulla piattaforma elearning. 

 

Bibliography

 

  • Katsuhiro Ogata, "Modern Control Engineering", Prentice Hall
  • Antonio Bicchi. “Fondamentals of Automation - Part I";
  • Danilo Caporale, Silvia Strada, “Automatica - Raccolta di esercizi risolti, con appendice MATLAB'', 2015, Pitagora, ISBN 88-371-1915-1

Module II-A:

  • Babatunde A. Ogunnaike and William H. Ray Process Dynamics, Modeling, and Control Oxford University Press, 1994.
  • João P. Hespanha. Linear Systems Theory. Princeton University Press, 2009.
  • James B. Rawlings and David Q. Mayne. Model Predictive Control: Theory and Design. Nob Hill Publishing, 2009.
  • Jan M. Maciejowski. Predictive Control with Constraints. Prentice Hall, 2002.
  • Lennart Ljung. System Identification: Theory for the User. Prentice Hall, 1999.
  • Yucai Zhu. Multivariable System Identification for Process Control Springer, 2001.

Slides covering the entire course program, numerical exercises and any other material (scientific articles) are made available to students on the elearning platform.

 

Indicazioni per non frequentanti

Il corso è registrato e disponibile sui canali dell'ateneo

Non-attending students info

On-line Course

Modalità d'esame

L'esame si svolge oralmente, in presenza o in connessione remota. Nella discussion orale sarà data la possibilità allo studente di presentare un elaborato personale dove gli strumenti del corso vengono applicati ad un realistico caso applicativo.

 

Modulo II-A. Homework assegnati e valutati (in itinere e/o a fine corso: da decidere). Prova orale finale.

Assessment methods

Oral exam, with the possibility for the student to present a research paper where s/he applies the tools studied in the course to the control of a machine or plant, typically one employed in the production of paper and cardboard.

 

Module II-A. Homework assigned and evaluated (in the itinerary and/or at the end of the course: to be decided). Final oral exam.

Altri riferimenti web

Team di Microsoft Teams dove viene svolta (eventulamente) la lezione da remoto

 

Additional web pages

Microsoft Teams team code: ... ; to be updated, if necessary

 

Updated: 13/10/2022 09:33