Scheda programma d'esame
CONTROL AND IDENTIFICATION OF UNCERTAIN SYSTEMS
RICCARDO COSTANZI
Academic year2023/24
CourseROBOTICS AND AUTOMATION ENGINEERING
Code263II
Credits12
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
CONTROLLO DEI SISTEMI INCERTIING-INF/04LEZIONI60
PAOLO SALARIS unimap
IDENTIFICAZIONE DEI SISTEMI INCERTIING-INF/04LEZIONI60
RICCARDO COSTANZI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Lo studente che completa il corso in maniera positiva avrà acquisito le seguenti conoscenze: strumenti analitici per la stima dei parametri di sistemi incerti, capacità di calcolare e ottenere modelli di sistemi dinamici basati sulla stima di parametri e sul processo di misure deterministiche e stocastiche e per la stima dello stato di un sistema dinamico stocastico, la capacità di analizzare sistemi multivariabili in presenza di classi di incertezze strutturate e non strutturate, la capacità di progettare sistemi di controllo robusti basati su prestazioni in norma, scrivere codice per l'implementazione di sistemi avanzati di identificazione e di controllo robusto.

Knowledge

The student who successfully completes the course will be able: - to possess the analytical tools for the estimation of uncertain parameters in dynamic systems; - to compute appropriate models of dynamic systems based on parameter estimation and processing of deterministic and stochastic measurements; - to estimate the state of a dynamic system; - to analyze and model multivariable linear systems under a large class of structured and unstructured uncertainties; - to design robust controllers in the framework of norm-based performance and stability specifications. - to write software advanced code for the digital implementation of advanced identification and control techniques.

Modalità di verifica delle conoscenze

La preparazione dello studente viene verificata in base a: la capacità di comunicare in un linguaggio appropriato per la comprensione di concetti avanzati scientifici e dell'ingegneria, la capacità di mostrare la conoscenza del materiale del corso e di rispondere in modo chiaro e formale a domande su tutto il programma, la capacità di discutere risultati scientifici dello stato dell'arte, la presentazione di un progetto/relazione dove si evincono chiaramente i risultati, il contributo individuale e l'applicazione dei concetti presentati durante il corso. I metodi di verifica consistono in un esame finale orale per ciascuno dei due moduli. La valutazione finale viene data come media delle due valutazioni.

Assessment criteria of knowledge

The student preparation will assessed during the oral exam. The primary elements of evaluation are: - The ability to communicate in a clear and formal language appropriate for the advanced understanding of science and engineering; - the capability to demonstrate the knowledge of the material with the answer to questions in all topics of the program; - The ability to describe results of advanced scientific findings in the open literature, and the presentation of a design project in a clear, scientific manner, describing the individual effort and understanding of the problem; - The capability of showing a clear conceptual understanding of the overall engineering implications of the material presented in the course.

Methods:

  • Final oral exam
  • Oral report
  • Written report

Further information:
The final grade is determined as the average of the two modules (identification and control).

Capacità

Lo studente deve essere in grado di usare software generico (Matlab) e specifico del materiale del corso. Lo studente deve essere in grado di presentare un progetto/relazione chiara e scientificamente solida su uno o più argomenti del corso.

Skills

The student shall be able to use Matlab and othe software for identification and control of uncertain systems. The student will be able to present a structured design project indicating the state of the art, the development of material required in the course, and the discussion of scientific publications relative to the subjects treated.

Modalità di verifica delle capacità

La verifica si basa sui risultati della presentazione in maniera simile a quella che si può prevedere nel mondo del lavoro. Tale verifica viene fatta dalla commissione (tutta o in parte).

Assessment criteria of skills

The verification will be based on the presentation of the material in a manner similar to what will be expected in the work place, and a discussion of all the components of the project with the evaluation committee.

Comportamenti

Lo studente saprà pianificare, eseguire, analizzare i dati e discutere criticamente i risultati relativamente all'identificazione e alla stima di un sistema e/o di un processo dinamico.

Lo studente saprà analizzare e progettare tecnicamente un sistema di controllo in presenza di incertezze sul sistema o sul processo da controllare

Behaviors

The student will be able to plan, execute, process the data and critically discuss the results of the identification of a dynamic system and/or process.

The student will be able to manage the design, and to technically design, a control system of a system or a process in presence of uncertainties.

Modalità di verifica dei comportamenti

La verifica è effettuata attraverso la discussione di casi di studio durante le lezioni e in sede di esame.

Assessment criteria of behaviors

The verification will be held during discussione of case studies within class hours and in the final exam.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Lo studente deve aver completato i prerequisiti formali presenti nel piano di studi. Lo studente deve avere altresì la conoscenza completa delle basi teoriche dei sistemi di controllo, di processi stocastici e teoria della probabilità e dei concetti fondamentali dell'automazione.

Prerequisites

The student must have completed the course requirements in the plan of study. In addition, the student should be able to have full knowledge of the theoretical basis of control systems, probability and stochastic processes, and the fundamental concepts of automation.

Indicazioni metodologiche

Il materiale viene fornito mediante attività frontale. Metodi di acquisizione del materiale sono:

  • frequenza alle lezioni
  • uso di slides e materiale fornito dai docenti
  • studio del materiale indicato nel libri di testo
  • preparazione di un progetto/relazione
  • discussioni attive in aula
  • studio individuale e di gruppo

La frequenza non è obbligatoria ma caldamente suggerita.

 

Teaching methods

Delivery: face to face

Learning activities:

  • class attendance
  • use of slides and teaching support provided by the professors of the course
  • study of the course material indicated by the list of text books
  • preparation of oral/written report
  • participation in discussions
  • individual study
  • group work

Attendance: Not mandatory, but highly suggested

Teaching methods:

  • Lectures
  • project work
Programma (contenuti dell'insegnamento)

Identificazione non parametrica; teoria della stima statica (Bayesiana e non Bayesiana - MMSE e BLUE); stima dinamica (filtro di Kalman); stima dinamica nel caso di modelli non lineari (Kalman Filter esteso, unscented, filtro a particelle);  richiami sul concetto di feedback, richiami su sistema ben posto, stabilità interna, guadagni e direzioni principali per la definizione di perfomance; tecnica di progetto loop shaping per SISO e MIMO, limitazioni della tecnica di loop shaping per sistemi MIMO; limitazioni nel progetto di controllo in feedback; tecniche di controllo H2 e Hinf; definizione di norme di segnali e di sistemi;  teorema del piccolo guadagno; bounded real lemma; Classificazione delle incertezze, robustezza e suoi teoremi; sintesi in frequenza robusta, margini di stabilità MIMO; valore singolare strutturato; controllo LQG/LTR, HINF e MU analisi e sintesi. Linear Matrix Inequalities e Equazioni algebrica di Riccati per la sintesi Hinf;

Syllabus

- Non parametric estimation; - Static estimation theory (Bayesian and non Bayesian estimation - MMSE and BLUE); - dynamic estimation in the linear case (Kalman Filter); - dynamic estimation in the nonlinear case (Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filter) - the concept of feedback, well-ponedness, internal stability, characteristic gains and directions for the definition of performance; loop shaping design technique for SISO and MIMO, limitations of loop shaping technique for MIMO systems; limitations in feedback control design; H2 and Hinf control techniques; definition of signal and system norms; small gain theorem; bounded real lemma; Classification of uncertainties, robustness and its theorems; robust frequency synthesis, MIMO stability margins; structured singular value; LQG/LTR control, HINF and MU analysis and synthesis. Linear Matrix Inequalities and algebraic Riccati equations for Hinf synthesis;

Bibliografia e materiale didattico

I testi raccomandati per il modulo di "Identificazione dei sistemi incerti" sono:
- L. Ljung: "System Identification: theory for the user", Prentice-Hall, 1987
- Bar-Shalom, Y., Li, X. R., & Kirubarajan, T. (2004). Estimation with applications to tracking and navigation: theory algorithms and software. John Wiley & Sons.

I testi raccomandati per il modulo di "Controllo dei sistemi incerti" sono:
- Skogestad, S., and Postlethwaite, I. (2005). Multivariable feedback control: Analysis and Design. Hoboken, US-NJ: John Wiley.
- Gu, D. W., Petkov, P., and Konstantinov, M. M. (2005). Robust control design with MATLAB®. Springer Science & Business Media.

Bibliography

The recommended texts for the "Identification of Uncertain Systems" module are:
- L. Ljung: "System Identification: theory for the user", Prentice-Hall, 1987
- Bar-Shalom, Y., Li, X. R., & Kirubarajan, T. (2004). Estimation with applications to tracking and navigation: theory algorithms and software. John Wiley & Sons.

The recommended texts for the "Control of Uncertain Systems" module are: 
- Skogestad, S., and Postlethwaite, I. (2005). Multivariable feedback control: Analysis and Design. Hoboken, US-NJ: John Wiley.
- Gu, D. W., Petkov, P., and Konstantinov, M. M. (2005). Robust control design with MATLAB®. Springer Science & Business Media.

Indicazioni per non frequentanti

Studenti non frequentanti hanno gli stessi requisiti.

Non-attending students info

Students who do not attend class lectures must complete the same requirements.

Modalità d'esame

L'esame finale è orale ed ha due parti una per ciascun modulo. L'esame è sostenuto in aula ed il risultato positivo di ciascun modulo è valido per una sessione aggiuntiva di esame.

L'esame orale (per ciascun modulo) consiste nella presentazione e discussione del progetto/relazione ai docenti e/o collaboratori esperti, seguito da una serie di domande orali da rispondere a voce oppure su carta e/o lavagna su gli argomenti del corso.

L'esame viene considerato positivo se lo studente ha mostrato la capacità di presentazione in modo scientificamente solido, se ha discusso positivamente gli argomenti del progetto ed ha risposto positivamente alle domande orali. Parte del giudizio riguarda anche la capacità dello studente di comunicare e mantenere una conversazione di alto livello scientifico e tecnico richiesto per la comprensione da parte di una platea tecnica (nazionale ed internazionale). Il progetto è un requisito del corso.

Assessment methods

The final exam is oral and has two parts one for each module of the course. The exam is held in a regular classroom and the positive outcome of each part is valid for one additional session.

The oral exam (each part) consists of a discussion of the project/report presented by the student and then a series of questions on the material of the project and on the material of the course. Each part of the exam will last on the average about 1 hour. The exam will be performed by the professors and, possibly, by additional collaborators experts in various aspects of the course material.

The oral exam is considered positive if the student shows the capability of presenting the project in a structured way, and if he/she answers correctly to the specific questions asked during the exam. It is also important to show the capability of helding a meaningful conversation on the subject at the level required for full understanding by a technical audience (national and international). The project/report for the exam is mandatory.

Altri riferimenti web

MS Teams

Additional web pages

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Updated: 26/09/2023 17:14