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Scheda Riassuntiva
Anno Accademico 2014/2015
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Insegnamento 089234 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI
  • 089233 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI 2
Docente Garatti Simone
Cfu 5.00 Tipo insegnamento Modulo Di Corso Strutturato

Corso di Studi Codice Piano di Studio preventivamente approvato Da (compreso) A (escluso) Insegnamento
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (401) INGEGNERIA BIOMEDICA* AZZZZ088779 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI 2
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (403) INGEGNERIA MATEMATICA* AZZZZ089234 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (434) INGEGNERIA INFORMATICA* AZZZZ089234 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (471) BIOMEDICAL ENGINEERING - INGEGNERIA BIOMEDICA* AZZZZ088779 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI 2
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (481) COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING - INGEGNERIA INFORMATICA* AZZZZ089234 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI
Ing Ind - Inf (Mag.)(ord. 270) - MI (487) MATHEMATICAL ENGINEERING - INGEGNERIA MATEMATICA* AZZZZ089234 - IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI E ANALISI DEI DATI

Programma dettagliato e risultati di apprendimento attesi

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/

 

 

 


Note Sulla Modalità di valutazione

Esami scritti.

 

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

 

 


Bibliografia
Risorsa bibliografica facoltativaS. Bittanti, Teoria della Predizione e del Filtraggio, Editore: Pitagora Editrice - Bologna
Note:

Testo fortemente consigliato

Risorsa bibliografica facoltativaAutori vari, a cura di S. Bittanti, Simulazione, Identificazione, Controllo - il caso di uno Scambiatore di Calore
Note:

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.

Risorsa bibliografica facoltativaS. Bittanti, M. Campi, Problemi di Identificazione, Filtraggio e Controllo Predittivo, Editore: Pitagora Editrice - Bologna
Note:

Testo con diversi esercizi risolti.


Mix Forme Didattiche
Tipo Forma Didattica Ore didattiche
lezione
30.0
esercitazione
20.0
laboratorio informatico
0.0
laboratorio sperimentale
0.0
progetto
0.0
laboratorio di progetto
0.0

Informazioni in lingua inglese a supporto dell'internazionalizzazione
Insegnamento erogato in lingua Italiano
Disponibilità di materiale didattico/slides in lingua inglese
schedaincarico v. 1.6.1 / 1.6.1
Area Servizi ICT
23/10/2019