ECTS - University of Pisa
Scheda programma d'esame
PROCESS CONTROL
MATTEO BIANCHI
Academic year2023/24
CourseROBOTICS AND AUTOMATION ENGINEERING
Code713II
Credits12
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
CONTROLLI DEI PROCESSI TECNOLOGICIING-INF/04LEZIONI60
MANOLO GARABINI unimap
SENSORI PER LA ROBOTICA E L'AUTOMAZIONEING-INF/04LEZIONI60
MATTEO BIANCHI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso si suddivide in due moduli tra loro complementari.

Nel primo modulo (Controllo dei processi tecnologici) l’insegnamento è volto a fornire le conoscenze di base per

  • analisi dei processi tecnologici e loro analisi attraverso modelli dinamici non lineari e con più ingressi e più uscite
  • sintesi di controllori avanzati di processo attraverso metodi: frequenziali, basati sulla forma di stato, e basati su modelli predittivi
  • poter applicare la teoria studiata ad esempi di interesse ingegneristico, quali il controllo applicato agli azionamenti di motori elettrici 

Nel secondo modulo (Sensori per la Robotica e l'Automazione) l’insegnamento è volto a fornire le conoscenze di base per

  • poter comprendere le caratteristiche, il funzionamento e l’utilizzo dei principali tipi di sensore per la robotica e l’automazione
  • poter padroneggiare le conoscenze di base riguardo l’architettura e il funzionamento dei controllori digitali programmabili
  • poter utilizzare tecniche di sensorizzazione avanzate per applicazioni e il controllo di sistemi nella robotica autonoma e collaborativa
  • poter comprendere l’architettura di sistemi per la restituzione dell’informazione acquisita dal robot all’uomo, in particolare quella legata al senso del tatto, in applicazioni di interazione uomo-robot avanzata e tele-operazione, con un’attenzione particolare alla stabilità del sistema dinamico in oggetto
Knowledge

The course is divided in two parts: Industrial Process Control and Sensors for Robotics and Automation: the student who completes the course successfully will be able to

Industrial Process Control: the student who completes the course successfully will be able to

  • acquire the ability to analyze nonlinear and multi-input-muti-output dynamic systems
  • acquire to synthesize controllers based on frequential methods, state-space models, and predictive models
  • adapt their knowledge to practical applications: e.g., the case of control of electrical machines

Sensors for Robotics and Automation: the student who completes the course successfully will be able to

  • acquire a general knowledge to use the main sensors for robotics an automation
  • acquire a basic knowledge of the architecture of the digital programmable controllers
  • use advanced sensors for controlling autonomous and cooperating robots
  • understand the architecture of systems for returning tactile information, in advanced human-robot interaction applications and remote operation, paying attention to the stability of the dynamic system

 

 
Modalità di verifica delle conoscenze

Lo studente deve mostrare di aver avere assimilato e capito i principali concetti presentati durante il corso, in un colloquio orale su entrambi i moduli e/o con lo sviluppo di un progetto specifico non obbligatorio

 
Assessment criteria of knowledge

The student must demonstrate the ability to explain correctly the main topics presented during the course in an oral exam on both teaching modules and/or with the presentation of an oral report (not mandatory)

 
Capacità

Lo studente al termine dell'insegnamento dovrà conoscere e saper applicare:

nel modulo di Controllo dei processi tecnologici

  • essere capace di scegliere e dimensionare un controllore di processo per sistemi MIMO che comprendano anche nonlinearità statiche
  • essere capace di scegliere gli ingressi di controllo più opportuni per processi MIMO
  • poter scegliere i motori elettrici più opportuni per applicazioni specifiche nel controllo del moto

nel modulo di Sensori per la robotica e l’automazione

  • l’utilizzo e l’integrazione in sistemi di controllo delle principali tipologie di sensori per la robotica e l’automazione e di tecniche di sensorizzazione avanzata per la robotica autonoma e collaborativa
  • l’architettura e i principali elementi dei controllori digitali programmabili
  • l’architettura e il controllo di interfacce uomo-robot per lo scambio di informazione e per garantire la stabilità dei sistemi dinamici in oggetto
Skills

The student who completes the course successfully will be able to:

 Industrial Process Control: the student who completes the course successfully will be able to

  • design advanced process controllers for MIMO and/or non linear processes
  • select suitable control inputs for MIMO processes
  • select suitable electrical motors for motion control

 

Sensors for Robotics and Automation: the student who completes the course successfully will be able to

  • select, use and integrate in control systems the main sensors for robotics an automation and for autonomous and cooperating robots
  • select the architecture of the digital programmable controllers
  • select the architecture and the control system in human-robot interfaces for exchanging information and for assure the stability of the dynamic system

 

 
Modalità di verifica delle capacità

Sono proposti allo studente, in occasione della prova orale finale, esercizi che richiedono soluzione analitica su tutte le capacità oggetto del corso.

 
Assessment criteria of skills

The student will be assessed on his/her demonstrated ability in analytically solving problems
related to the capabilities regarding the main topics presented during the course.
Comportamenti

L’allievo al termine del corso dovrà essere in grado di analizzare criticamente le specifiche richieste
a un sistema complesso di modellazione e controllo per applicazioni di automazione industriale

L’allievo al termine del corso dovrà essere in grado di analizzare criticamente le specifiche richieste
a un sistema complesso di modellazione, controllo e sensorizzazione (incluso lo scambio di informazione uomo-robot) per applicazioni di automazione industriale e robotica avanzata.
Behaviors

At the end of the course, the student will be able to critically analyze the requirements and
specifications of a complex system for modelling, controlling and selecting sensors (including the exchange of information in human-robot interaction) for industrial automation and advanced robotics
Modalità di verifica dei comportamenti

La verifica dei comportamenti avviene attraverso discussione durante l'esame orale
Assessment criteria of behaviors

Verification through discussion in the final oral exam
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenze di base di controlli automatici, di fisica e di analisi matematica
Prerequisites

Basic knowlege of automatic control theory, of physics and of mathematics
Indicazioni metodologiche

Lezioni ed esercitazioni frontali in aula, anche con uso di presentazioni in Power Point. Le attività di apprendimento avvengono seguendo le lezioni, partecipando alle discussioni in aula e studiando.

 
Teaching methods

Delivery: face to face and Power Point presentations

Learning activities:

  • attending lectures
  • individual study

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
Programma (contenuti dell'insegnamento)

Controllo dei Processi Tecnologici:

  • Controllori PID e autosintonia
  • Teoria della funzione descrittiva e teoria di Tsypkin per lo studio delle oscillazioni permanenti
  • Criteri di stabilità assoluta per sistemi non lineari: criterio del cerchio e di Popov 
  • Teoria IMC 
  • Teoria dello Sliding mode 
  • Controllori per sistemi MIMO
  • Controllori BLT
  • Tecniche di pairing ingresso-uscita
  • Controllori stabilizzanti e parametrizzazione di Youla-Kucera 
  • Controllo in cascata, con applicazioni nei casi scalari e vettoriali di motori elettrici

Sensori per la Robotica e l'Automazione:

  • Principali tipologie di sensori per la robotica e l’automazione: caratteristiche, architettura e utilizzo
  • Architettura dei programmatori logici programmabili
  • Derivazione di tecniche avanzate per la sensoristica di robot autonomi e collaboratici
  • Architettura e controllo di interfacce uomo-robot in applicazioni di robotica collaborativa e tele-operazione, con particolare attenzione all’analisi e alle tecniche di stabilizzazione del sistema dinamico in oggetto
Syllabus

Industrial Process Control:

  • PID and autotuning
  • Describing function and Tsypkin method to avoid limit cycles in feedback control systems
  • Absolute stability criteria: Popov and circle criteria
  • IMC methodology
  • Sliding mode theory
  • MIMO controllers
  • BLT controllers
  • Input-output pairing methods
  • Stabilizing control and Youla-Kucera parametrization
  • Cascade control, scalar and vector control of electrical machines

Sensors for Robotics and Automation

  • Main sensors for robotics an automation: architecture and usage
  • Architecture of the digital programmable controllers
  • Advanced sensors for autonomous and cooperating robots
  • Architecture and control in human-robot interfaces for human-robot interaction applications and remote operation, paying attention to the stability of the dynamic system 
Bibliografia e materiale didattico

Appunti dettagliati delle lezioni e registrazioni delle lezioni (resi disponibili a tutti gli iscritti al corso dal docente su Google Drive)

Testi per consultazione:

J,M. Maciejowski Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, 1989

Magnani, Ferretti, Rocco: Tecnologie dei Sistemi di Controllo, Mac Graw Hill Education, 2007.

 
Bibliography

Lecture notes and video-channel of lessons - in Italian- (available from Google Drive for Industrial Process Control) 

 

Recommended reading: J,M. Maciejowski Multivariable Feedback Design, Addison Wesley, 1989

Magnani, Ferretti, Rocco: Tecnologie dei Sistemi di Controllo, Mac Graw Hill Education, 2007.
Indicazioni per non frequentanti

In caso di difficoltà nell'apprendimento contattare il docente. In particolare verrà prevista anche una modalità di ricevimento a distanza su canale Teams per agevolare le persone fuori sede
Non-attending students info

If the Lecture notes seems difficult to understand, please contact the teacher (also using the Microsoft Teams channel)
Modalità d'esame

Esercizi da svolgere all'orale. Eventuale progetto di approfondimento

Il candidato avrà la possibilità di sostenere i due moduli, quello del Prof. Landi e quello del Prof. Bianchi, in due appelli diversi della stessa sessione estiva. Al momento dell'iscrizione all'esame, il candidato dovrà specificare quale dei due moduli intende sostenere.  Resta ferma la possibilità per il candidato di poter sostenere entrambi i moduli contemporaneamente.  L'esame orale prevederà un prima fase breve, con domande sugli argomenti chiave del modulo/corso. A valle di questa fase il candidato sarà informato sul range di voto, nella fattispecie sul massimo possibile raggiungibile in caso di un giudizio positivo sulla seconda fase, e deciderà se procedere con essa. Durante la seconda fase, verranno presentati al candidato  quesiti su vari argomenti del modulo/corso, con la possibilità di svolgere e discutere esercizi. Una volta sostenuti entrambi i moduli, la commissione proporrà un voto finale per l'intero esame.
Assessment methods

Methods:

  • Final oral exam
  • Discussion on individual projects (not mandatory)

 
Altri riferimenti web

 

Registri delle lezioni (pagine web di Ateneo)

https://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=007749&tmplt=principale.tpl&aa=2021

https://unimap.unipi.it/registri/registri.php?ri=012845&tmplt=principale.tpl&aa=2021
Additional web pages

 

https://unimap.unipi.it/registri/dettregistriNEW.php?re=3323095::::&ri=7749

https://unimap.unipi.it/registri/dettregistriNEW.php?re=3325444::::&ri=012845
Updated: 29/08/2023 12:13