• 089233 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI 2

In questo corso vengono presentate alcune tecnologie fondamentali per la determinazione di incognite da dati sperimentali. In particolare si studia il Filtro di Kalman, grazie al quale e' possibile stimare variabili non misurabili da variabili misurabili, ottenendo cosi' un vero e proprio sensore virtuale. Questo sensore e' di impiego vastissimo nell'ingegneria di oggi, nei campi piu' diversi, tanto che la teoria di Kalman viene considerata come uno dei risultati piu' significativi per il progresso scientifico moderno, ed e' tuttora oggetto di studi approfonditi, in continua evoluzione. Il metodo puo' essere usato anche per stimare parametri incerti in modelli fisici di impianti, dispositivi, processi creati dall'uomo e nei modelli di fenomeni naturali. Si studiano poi i problemi di identificazione non-lineare, in particolare quelli basati su reti neurali. L'impiego di queste metodologie nel controllo predittivo e per i sistemi adattativi viene accennato. Diverse applicazioni dal mondo reale vengono discusse.

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Descrizione degli argomenti trattati

Filtro di Kalman

Stima dello stato di un sistema: filtraggio, predizione, regolarizzazione

Predittore ad un passo, filtraggio e predizione a piu' passi

Convergenza e stabilita' del predittore

Confronto con la teoria della predizione ingresso uscita

Filtro di Kalman esteso (EKF), Filro di Kalman "unscented" (UKF), Filtro a particelle

Identificazione di parametri incerti nei modelli

Impiego del filtro di Kalman per la stima di parmetri incerti

Identificazione globale dei parametri di un modello di stato lineare

Sistemi  adattativi  

Controllo predittivo a minima varianza e sue generalizzazioni, sistemi adattativi di predizione e controllo

Sistemi non lineari di identificazione

Reti neurali ed altre tecniche nonlineari

Sito web del corso:  http://corsi.dei.polimi.it/IMAD/

Esami scritti.

Alcuni temi svolti di passati appelli sono reperibili sull'eserciziario e sul sito web.

Testo fortemente consigliato

Testo integrativo. Si considera il controllo di uno scambiatore di calore, con tecniche diverse (metodi in frequenza, assegnamento poli). Si passa all'identificazione di un modello ARMAX, con il quale si ricava un controllore predittivo, per poi passare ad un sistema di controllo neurale.

Testo con diversi esercizi risolti.