DIEGO CACCAVO | MODELLISTICA MATEMATICA E CONTROLLO PER L'INDUSTRIA DI PROCESSO

cod. 0622200024

MODELLISTICA MATEMATICA E CONTROLLO PER L'INDUSTRIA DI PROCESSO

	0622200024
	DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
	CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
	INGEGNERIA CHIMICA
	2022/2023

CURRICULUM ENERGIA E AMBIENTE

	OBBLIGATORIO
	ANNO CORSO 1
	ANNO ORDINAMENTO 2019
	SECONDO SEMESTRE

MODULI

	SSD	CFU	ORE	ATTIVITÀ	TIPO DI ATTIVITÁ FORMATIVA
	ING-IND/26	6	60	LEZIONE	CARATTERIZZANTE

DOCENTI

	MICHELE MICCIO T Curriculum
	DIEGO CACCAVO Curriculum

	Obiettivi
	Conoscenza e comprensione Classificazione dei modelli matematici: a parametri concentrati e distribuiti, stazionari e dinamici; lineari e non; basati su equazioni ODE o PDE; a tempo continuo o discreto. Modelli a principi primi. Modelli basati sui fenomeni di trasporto. Sistemi SISO e MIMO; Modelli orientati ingresso-uscita e modelli con rappresentazione nello spazio di stato. Mappa logistica. Serie temporali. modelli empirici e statistici. Modelli basati sui bilanci di popolazione. Soluzione numerica di PDE paraboliche. Fondamenti dei problemi di ottimizzazione vincolata e non vincolata, lineare e non lineare. Definizione della stabilità per sistemi con rappresentazione ingresso-uscita, nello spazio di stato, sia lineari che non lineari. Conoscenza e capacità di comprensione applicate - analisi ingegneristica: Saper classificare i modelli matematici. Comprensione del significato e delle implicazioni che la rappresentazione adottata nei sistemi dinamici per il tempo, continuo o discreto, comporta. Capacità di distinguere il livello di complessità opportuno per la descrizione sistemistica degli impianti dell’industria di processo per la definizione e la risoluzione dell’opportuno modello matematico. Conoscenza e capacità di comprensione applicate - progettazione ingegneristica Scelta e progettazione (individuazione dei parametri) di un sistema di controllo. Modellazione della dinamica di un sistema in transitorio. Autonomia di giudizio – pratica ingegneristica: Discriminare tra sistemi dinamici lineari stabili, marginalmente stabili e sempre instabili. Distinguere le differenze di comportamento, concettuali e pratiche, in condizioni di regime o dinamiche, tra sistemi lineari e non lineari. Impostare il guadagno di un controllore PID come regolatore singolo in relazione alla stabilità. Saper riconoscere i più comuni sistemi dinamici lineari fonte di instabilità BIBO ad anello chiuso e prendere le relative contromisure. Verificare e discutere la stabilità BIBO di un sistema dinamico lineare controllato in retroazione con l’impiego di software. Capacità trasversali - abilità comunicative: Saper preparare e gestire una sessione interattiva su PC con l’impiego di software, dotato di interfaccia sia alfanumerica sia grafica. Saper svolgere una prova pratica su PC in cui riportare la discussione di un problema. Capacità trasversali - capacità di apprendere: Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

Conoscenza e comprensione
Classificazione dei modelli matematici: a parametri concentrati e distribuiti, stazionari e dinamici; lineari e
non; basati su equazioni ODE o PDE; a tempo continuo o discreto. Modelli a principi primi. Modelli basati sui
fenomeni di trasporto. Sistemi SISO e MIMO; Modelli orientati ingresso-uscita e modelli con
rappresentazione nello spazio di stato. Mappa logistica. Serie temporali. modelli empirici e statistici. Modelli
basati sui bilanci di popolazione. Soluzione numerica di PDE paraboliche. Fondamenti dei problemi di
ottimizzazione vincolata e non vincolata, lineare e non lineare. Definizione della stabilità per sistemi con
rappresentazione ingresso-uscita, nello spazio di stato, sia lineari che non lineari.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate - analisi ingegneristica:
Saper classificare i modelli matematici. Comprensione del significato e delle implicazioni che la
rappresentazione adottata nei sistemi dinamici per il tempo, continuo o discreto, comporta. Capacità di
distinguere il livello di complessità opportuno per la descrizione sistemistica degli impianti dell’industria di
processo per la definizione e la risoluzione dell’opportuno modello matematico.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate - progettazione ingegneristica
Scelta e progettazione (individuazione dei parametri) di un sistema di controllo. Modellazione della dinamica
di un sistema in transitorio.

Autonomia di giudizio – pratica ingegneristica:
Discriminare tra sistemi dinamici lineari stabili, marginalmente stabili e sempre instabili. Distinguere le
differenze di comportamento, concettuali e pratiche, in condizioni di regime o dinamiche, tra sistemi lineari
e non lineari.
Impostare il guadagno di un controllore PID come regolatore singolo in relazione alla stabilità. Saper
riconoscere i più comuni sistemi dinamici lineari fonte di instabilità BIBO ad anello chiuso e prendere le
relative contromisure. Verificare e discutere la stabilità BIBO di un sistema dinamico lineare controllato in
retroazione con l’impiego di software.

Capacità trasversali - abilità comunicative:
Saper preparare e gestire una sessione interattiva su PC con l’impiego di software, dotato di interfaccia sia
alfanumerica sia grafica. Saper svolgere una prova pratica su PC in cui riportare la discussione di un problema.

Capacità trasversali - capacità di apprendere:
Saper applicare le conoscenze acquisite a contesti differenti da quelli presentati durante il corso, ed
approfondire gli argomenti trattati usando materiali diversi da quelli proposti.

	Prerequisiti
	PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE LE CONOSCENZE MATEMATICHE DI BASE, IN PARTICOLARE PER LE EQUAZIONI DIFFERENZIALI ORDINARIE ED A DERIVATE PARZIALI, LA PADRONANZA SUI BILANCI DI MATERIA E DI ENERGIA IN CONDIZIONI NON STAZIONARIE ED I FONDAMENTI SUI FENOMENI DI TRASPORTO.

	Contenuti
	INTRODUZIONE AL SOFTWARE SPECIFICO. NOTE PRELIMINARI SU MATLAB®¸ CON IL SUO CONTROL TOOLBOX ED IL CODICE SISOTOOL®. H LEZ. 0, H ESERC. + LAB. 4 ROOT LOCUS: STUDIO DELLA STABILITÀ BIBO CON LA TECNICA DEL ROOT LOCUS DIRETTO ED INVERSO. H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 4 RISPOSTA IN FREQUENZA: AR E FASE; DIAGRAMMI DI BODE. STUDIO DELLA STABILITÀ BIBO MEDIANTE LA RISPOSTA IN FREQUENZA; CRITERIO DI STABILITÀ DI BODE; MARGINE DI GUADAGNO E DI FASE. DIAGRAMMI DI NYQUIST; CRITERIO DI STABILITÀ DI NYQUIST. H LEZ. 7, H ESERC. + LAB. 5 CENNI SU ALTRI PROBLEMI, STRATEGIE O ARCHITETTURE DI CONTROLLO: AUTOTUNING, SELFTUNING. WIND-UP DELL’INTEGRATORE. SISTEMI A RISPOSTA INVERSA. PREDITTORE DI SMITH. POSITIVE FEEDBACK. CONTROLLO FEEDFORWARD, IN CASCATA, DI RAPPORTO, ADATTATIVO, MULTI VARIABILE, INFERENZIALE. CENNI SUL CONTROLLO PREDITTIVO BASATO SUL MODELLO (MPC). H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 2 MODELLISTICA E SIMULAZIONE: CLASSIFICAZIONI DEI MODELLI IN GENERALE E DI QUELLI MATEMATICI IN PARTICOLARE. CENNI AI MODELLI BASATI SUL “BILANCIO DI POPOLAZIONE”. CENNI ALLA SERIE TEMPORALI. H LEZ. 11, H ESERC. + LAB. 5 INTRODUZIONE ALL’ANALISI DINAMICA DI SISTEMI NON LINEARI: RAPPRESENTAZIONE DEI SISTEMI DINAMICI NELLO SPAZIO DEGLI STATI. SISTEMI AUTONOMI. CSTR DIABATICO. REGIMI ASINTOTICI STAZIONARI E DINAMICI. DIAGRAMMA DELLE SOLUZIONI. CONCETTI DI STABILITÀ E STABILITÀ ASINTOTICA SECONDO LYAPUNOV. STUDIO DELLA STABILITÀ DEI SISTEMI DINAMICI LINEARI AUTONOMI DEL 1° E 2° ORDINE. MAPPA LOGISTICA. CENNI SUL CAOS DETERMINISTICO. CENNI AL CONCETTO DI BIFORCAZIONE. H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 4.

Contenuti

INTRODUZIONE AL SOFTWARE SPECIFICO. NOTE PRELIMINARI SU MATLAB®¸ CON IL SUO CONTROL TOOLBOX ED IL CODICE SISOTOOL®. H LEZ. 0, H ESERC. + LAB. 4
ROOT LOCUS: STUDIO DELLA STABILITÀ BIBO CON LA TECNICA DEL ROOT LOCUS DIRETTO ED INVERSO. H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 4
RISPOSTA IN FREQUENZA: AR E FASE; DIAGRAMMI DI BODE. STUDIO DELLA STABILITÀ BIBO MEDIANTE LA RISPOSTA IN FREQUENZA; CRITERIO DI STABILITÀ DI BODE; MARGINE DI GUADAGNO E DI FASE. DIAGRAMMI DI NYQUIST; CRITERIO DI STABILITÀ DI NYQUIST. H LEZ. 7, H ESERC. + LAB. 5
CENNI SU ALTRI PROBLEMI, STRATEGIE O ARCHITETTURE DI CONTROLLO: AUTOTUNING, SELFTUNING. WIND-UP DELL’INTEGRATORE. SISTEMI A RISPOSTA INVERSA. PREDITTORE DI SMITH. POSITIVE FEEDBACK. CONTROLLO FEEDFORWARD, IN CASCATA, DI RAPPORTO, ADATTATIVO, MULTI VARIABILE, INFERENZIALE. CENNI SUL CONTROLLO PREDITTIVO BASATO SUL MODELLO (MPC). H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 2
MODELLISTICA E SIMULAZIONE: CLASSIFICAZIONI DEI MODELLI IN GENERALE E DI QUELLI MATEMATICI IN PARTICOLARE. CENNI AI MODELLI BASATI SUL “BILANCIO DI POPOLAZIONE”. CENNI ALLA SERIE TEMPORALI. H LEZ. 11, H ESERC. + LAB. 5
INTRODUZIONE ALL’ANALISI DINAMICA DI SISTEMI NON LINEARI: RAPPRESENTAZIONE DEI SISTEMI DINAMICI NELLO SPAZIO DEGLI STATI. SISTEMI AUTONOMI. CSTR DIABATICO. REGIMI ASINTOTICI STAZIONARI E DINAMICI. DIAGRAMMA DELLE SOLUZIONI. CONCETTI DI STABILITÀ E STABILITÀ ASINTOTICA SECONDO LYAPUNOV. STUDIO DELLA STABILITÀ DEI SISTEMI DINAMICI LINEARI AUTONOMI DEL 1° E 2° ORDINE. MAPPA LOGISTICA. CENNI SUL CAOS DETERMINISTICO. CENNI AL CONCETTO DI BIFORCAZIONE. H LEZ. 6, H ESERC. + LAB. 4.

	Metodi Didattici
	L’INSEGNAMENTO PREVEDE UN TOTALE DI 60H SUDDIVISE IN 36H DI TEORIA, 18 DI ESERCITAZIONI E 6 DI LABORATORIO CON SOFTWARE INTERATTIVO. LA FREQUENZA AI CORSI DI INSEGNAMENTO È FORTEMENTE CONSIGLIATA. L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE SVOLTE DAL DOCENTE CON AMPIO IMPIEGO DI SLIDES ED ANIMAZIONI COMPUTERIZZATE, ESERCITAZIONI IN AULA SVOLTE DAL DOCENTE SULLA LAVAGNA ED ATTIVITÀ IN LABORATORIO INFORMATICO SVOLTE DAL DOCENTE IN MANIERA INTERATTIVA CON GLI STUDENTI, TRAMITE L’IMPIEGO DI OPPORTUNO SOFTWARE DIDATTICO. AD OGNI STUDENTE È ASSEGNATO UNO USER NAME ED UNA PASSWORD, E QUINDI CONSENTITO L’ACCESSO IN AULA INFORMATICA A PC COLLEGATI IN RETE E DOTATI DELLA LICENZA DI MATLAB®¸ CON IL SUO CONTROL TOOLBOX ED IL CODICE SISOTOOL®. CIASCUN STUDENTE PUÒ INSTALLARE ED USARE LA LICENZA DELLA VERSIONE AGGIORNATA DI MATLAB® DI ATENEO, SCARICANDOLA DA HTTPS://WEB.UNISA.IT/SERVIZI-ON-LINE/MATLAB-X-UNISA. TUTTE LE PRESENTAZIONI DEL CORSO, ALTRE NOTE E TESTI DI PRECEDENTI ESAMI SCRITTI SONO RESE DISPONIBILI DAL DOCENTE SULLA PIATTAFORMA DI ATENEO MS TEAMS®.

Metodi Didattici

L’INSEGNAMENTO PREVEDE UN TOTALE DI 60H SUDDIVISE IN 36H DI TEORIA, 18 DI ESERCITAZIONI E 6 DI LABORATORIO CON SOFTWARE INTERATTIVO.
LA FREQUENZA AI CORSI DI INSEGNAMENTO È FORTEMENTE CONSIGLIATA.
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE SVOLTE DAL DOCENTE CON AMPIO IMPIEGO DI SLIDES ED ANIMAZIONI COMPUTERIZZATE, ESERCITAZIONI IN AULA SVOLTE DAL DOCENTE SULLA LAVAGNA ED ATTIVITÀ IN LABORATORIO INFORMATICO SVOLTE DAL DOCENTE IN MANIERA INTERATTIVA CON GLI STUDENTI, TRAMITE L’IMPIEGO DI OPPORTUNO SOFTWARE DIDATTICO. AD OGNI STUDENTE È ASSEGNATO UNO USER NAME ED UNA PASSWORD, E QUINDI CONSENTITO L’ACCESSO IN AULA INFORMATICA A PC COLLEGATI IN RETE E DOTATI DELLA LICENZA DI MATLAB®¸ CON IL SUO CONTROL TOOLBOX ED IL CODICE SISOTOOL®. CIASCUN STUDENTE PUÒ INSTALLARE ED USARE LA LICENZA DELLA VERSIONE AGGIORNATA DI MATLAB® DI ATENEO, SCARICANDOLA DA HTTPS://WEB.UNISA.IT/SERVIZI-ON-LINE/MATLAB-X-UNISA.
TUTTE LE PRESENTAZIONI DEL CORSO, ALTRE NOTE E TESTI DI PRECEDENTI ESAMI SCRITTI SONO RESE DISPONIBILI DAL DOCENTE SULLA PIATTAFORMA DI ATENEO MS TEAMS®.

	Verifica dell'apprendimento
	LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVIENE MEDIANTE DUE PROVE, ENTRAMBE CON IL VOTO IN TRENTESIMI, CHE LO STUDENTE PUÒ CHIEDERE DI SVOLGERE ANCHE DISTANTI NEL TEMPO: 1) UNA PROVA PRATICA DELLA DURATA DI 1H SULLA STABILITÀ BIBO DI SISTEMI DINAMICI LINEARI CONTROLLATI IN RETROAZIONE. LA PROVA PREVEDE LO SVOLGIMENTO DI UN ELABORATO DIRETTAMENTE SU PC, IN MS WORD® E CON I RISULTATI OTTENUTI DA MATLAB® ED IL CONTROL TOOLBOX, TENENDO TUTTO IL MATERIALE DIDATTICO DEL CORSO A DISPOSIZIONE; LA PROVA PRATICA SI INTENDE SUPERATA CON IL MINIMO PUNTEGGIO (18/30) SE LO STUDENTE HA UTILIZZATO ALMENO UNO DEI METODI SULLA STABILITÀ BIBO DI SISTEMI DINAMICI LINEARI CONTROLLATI IN RETROAZIONE E CONTEMPORANEAMENTE HA FORNITO RISPOSTE VALIDE AL 60% DEI QUESITI. 2) UN SUCCESSIVO COLLOQUIO ORALE CHE VERTE SU CONTROLLO AVANZATO, MODELLISTICA MATEMATICA E SISTEMI DINAMICI NON LINEARI; SU QUESTI ARGOMENTI, SE LO STUDENTE DIMOSTRA LA CONOSCENZA COMPARATA, LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATA E LA AUTONOMIA CRITICA DI GIUDIZIO E DI RAGIONAMENTO, DESCRITTE NEI PARAGRAFI PRECEDENTI, CONSEGUE IL MASSIMO PUNTEGGIO (30/30); VICEVERSA, SE LO STUDENTE RISPONDE CORRETTAMENTE SOLO AD UNA DOMANDA, CONSEGUE IL MINIMO PUNTEGGIO (18/30). IL VOTO FINALE È LA MEDIA ARITMETICA DEI PUNTEGGI DELLE DUE PROVE. AI FINI DELLA LODE, SI TERRÀ CONTO DELLA QUANTITÀ (RISPOSTA ESAURIENTE E CORRETTA ANCHE NUMERICAMENTE A CIRCA IL 90% DEI QUESITI) MA ANCHE DELLA QUALITÀ (LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO E PADRONANZA DELLA MATERIA) DELL’ESPOSIZIONE SIA SCRITTA SIA ORALE.

Verifica dell'apprendimento

LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVIENE MEDIANTE DUE PROVE, ENTRAMBE CON IL VOTO IN TRENTESIMI, CHE LO STUDENTE PUÒ CHIEDERE DI SVOLGERE ANCHE DISTANTI NEL TEMPO:
1) UNA PROVA PRATICA DELLA DURATA DI 1H SULLA STABILITÀ BIBO DI SISTEMI DINAMICI LINEARI CONTROLLATI IN RETROAZIONE. LA PROVA PREVEDE LO SVOLGIMENTO DI UN ELABORATO DIRETTAMENTE SU PC, IN MS WORD® E CON I RISULTATI OTTENUTI DA MATLAB® ED IL CONTROL TOOLBOX, TENENDO TUTTO IL MATERIALE DIDATTICO DEL CORSO A DISPOSIZIONE; LA PROVA PRATICA SI INTENDE SUPERATA CON IL MINIMO PUNTEGGIO (18/30) SE LO STUDENTE HA UTILIZZATO ALMENO UNO DEI METODI SULLA STABILITÀ BIBO DI SISTEMI DINAMICI LINEARI CONTROLLATI IN RETROAZIONE E CONTEMPORANEAMENTE HA FORNITO RISPOSTE VALIDE AL 60% DEI QUESITI.
2) UN SUCCESSIVO COLLOQUIO ORALE CHE VERTE SU CONTROLLO AVANZATO, MODELLISTICA MATEMATICA E SISTEMI DINAMICI NON LINEARI; SU QUESTI ARGOMENTI, SE LO STUDENTE DIMOSTRA LA CONOSCENZA COMPARATA, LA CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATA E LA AUTONOMIA CRITICA DI GIUDIZIO E DI RAGIONAMENTO, DESCRITTE NEI PARAGRAFI PRECEDENTI, CONSEGUE IL MASSIMO PUNTEGGIO (30/30); VICEVERSA, SE LO STUDENTE RISPONDE CORRETTAMENTE SOLO AD UNA DOMANDA, CONSEGUE IL MINIMO PUNTEGGIO (18/30).
IL VOTO FINALE È LA MEDIA ARITMETICA DEI PUNTEGGI DELLE DUE PROVE.
AI FINI DELLA LODE, SI TERRÀ CONTO DELLA QUANTITÀ (RISPOSTA ESAURIENTE E CORRETTA ANCHE NUMERICAMENTE A CIRCA IL 90% DEI QUESITI) MA ANCHE DELLA QUALITÀ (LINGUAGGIO SCIENTIFICO APPROPRIATO E PADRONANZA DELLA MATERIA) DELL’ESPOSIZIONE SIA SCRITTA SIA ORALE.

	Testi
	MAGNANI G., P. FERRETTI E P.ROCCO, “TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO”, 2° ED., ISBN 88 386 6321-1, MCGRAW-HILL LIBRI ITALIA STEPHANOPOULOS G., “CHEMICAL PROCESS CONTROL: AN INTRODUCTION TO THEORY AND PRACTICE”, PRENTICE HALL, ISBN 0131286293, 1983 CHAU P. C., “PROCESS CONTROL - A FIRST COURSE WITH MATLAB®”, ISBN-13: 9780521002554, ISBN-10: 0521002559, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2002 ROMAGNOLI, J.A., & PALAZOGLU, A. (2020). INTRODUCTION TO PROCESS CONTROL (3RD ED.). CRC PRESS. HTTPS://DOI.ORG/10.1201/9780429351396

Testi

MAGNANI G., P. FERRETTI E P.ROCCO, “TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO”, 2° ED., ISBN 88 386 6321-1, MCGRAW-HILL LIBRI ITALIA
STEPHANOPOULOS G., “CHEMICAL PROCESS CONTROL: AN INTRODUCTION TO THEORY AND PRACTICE”, PRENTICE HALL, ISBN 0131286293, 1983
CHAU P. C., “PROCESS CONTROL - A FIRST COURSE WITH MATLAB®”, ISBN-13: 9780521002554, ISBN-10: 0521002559, CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2002
ROMAGNOLI, J.A., & PALAZOGLU, A. (2020). INTRODUCTION TO PROCESS CONTROL (3RD ED.). CRC PRESS. HTTPS://DOI.ORG/10.1201/9780429351396

	Altre Informazioni
	LA LINGUA DI EROGAZIONE DEL CORSO È L'ITALIANO. SITO WEB DI RIFERIMENTO PER LO STUDIO PERSONALE E GLI ESAMI: HTTP://COMET.ENG.UNIPR.IT/~MICCIO PIATTAFORMA DI ATENEO MS TEAMS® “MODELLISTICA MATEMATICA E CONTROLLO PER L'INDUSTRIA DI PROCESSO – 0622200024”

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DIEGO CACCAVO | MODELLISTICA MATEMATICA E CONTROLLO PER L'INDUSTRIA DI PROCESSO