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MODELLISTICA MATEMATICA E CONTROLLO PER L'INDUSTRIA DI PROCESSO

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

0622200024
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA INDUSTRIALE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA CHIMICA
2024/2025



OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 1
ANNO ORDINAMENTO 2024
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
440LEZIONE
220ESERCITAZIONE
DIEGO CACCAVO T 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.
Prerequisiti
È fondamentale possedere una solida comprensione dei concetti di base dell'ingegneria chimica, con particolare attenzione ai bilanci di materia ed energia in condizioni non stazionarie, al concetto di funzione di trasferimento e alle conoscenze basilari di controllo feedback. Inoltre, è necessario avere una conoscenza di base dell'analisi matematica, soprattutto per quanto riguarda le equazioni differenziali ordinarie.
Contenuti
1.Introduzione e scopo del corso (2 h di teoria)
2.Sistemi di controllo feedback (25 h, così composte: 13 h di teoria, 12 h di esercitazioni)
Algebra dei blocchi. Introduzione a MATLAB®(Control System Toolbox) e Simulink.
Luogo delle radici per lo studio della stabilità BIBO. Luogo delle radici come strumento di design di controllori/compensatori: P, PI,PD, PID, lead, lag e lead-lag. Risposta in frequenza: Diagrammi di Bode e Nyquist e rispettivi criteri di stabilità.
3.Altri problemi, strategie o architetture di controllo avanzate (10 h, così composte: 6 h di teoria, 4 h di esercitazioni)
Sistemi a risposta inversa. Predittore di Smith. Controllo Feedforward, in cascata, di rapporto, adattativo, inferenziale, multivariabile. Cenni sul controllo predittivo basato sul modello (MPC).
4.Modellistica matematica (13 h, così composte: 8 h di teoria, 5 h di esercitazioni)
Classificazione dei modelli matematici. Identificazione di sistemi.
Rappresentazione dei sistemi dinamici nello spazio degli stati.
5.Introduzione all’analisi dinamica di sistemi non lineari (10 h, così composte: 6 h di teoria, 4 h di esercitazioni)
Sistemi monodimensionali, punti fissi e linearizzazione, stabilità e biforcazioni. Sistemi bidimensionali, ritratto di fase, punti fissi e linearizzazione, cicli limite. Mappe iterative
Metodi Didattici
Il corso prevede lezioni frontali (35h) ed esercitazioni in aula (25h) per un totale di 60 ore che valgono 6 crediti.
Le esercitazioni sono condotte in modo collaborativo sotto la guida del docente. Alcune di esse implicano l'uso del software MATLAB® per risolvere ODE e per analizzare e progettare sistemi di controllo, impiegando gli strumenti Control System Toolbox e Simulink. Ciascuno studente può scaricare ed utilizzare il software sul proprio computer utilizzando la licenza “MATLAB Campus-Wide License” dell’Università degli Studi di Salerno.

La frequenza alle lezioni è fortemente consigliata.
Verifica dell'apprendimento
La valutazione del raggiungimento degli obiettivi viene verificata attraverso un esame scritto e un successivo colloquio orale.
Nell'esame finale, verranno considerati i seguenti criteri:
A) La comprensione e l'abilità nel risolvere i principali problemi che richiedono l'applicazione di concetti espressi;
B) La padronanza delle ipotesi di base e la logica sottostante alla disciplina;
C) La capacità di estendere l'uso dei concetti di base per affrontare nuove situazioni;
D) proprietà di linguaggio con particolare riferimento alla terminologia specifica della disciplina.

La prova scritta, della durata di due ore, è strutturata come una prova "a libro aperto", consentendo ai candidati l'utilizzo di qualsiasi materiale didattico, quali libri, appunti, e simili (escluso l'accesso a internet), e si avvale dei software MS Word® e MATLAB® insieme ai relativi applicativi. La tematica della prova sarà incentrata sugli argomenti trattati durante il corso, con particolare attenzione ai sistemi di controllo lineari o linearizzabili. In particolare, si concentrerà sul processo di progettazione dell'architettura di controllo e del controllore, nonché sulla valutazione della stabilità BIBO di tale sistemi, oltre che sull'identificazione dei sistemi e sulla dinamica non lineare

Il livello di sufficienza corrisponde alla dimostrazione della capacità di individuare gli strumenti metodologici da utilizzare, di impostare correttamente i problemi e di indicare vie percorribili di risoluzione.
Il livello di eccellenza è raggiunto fornendo le risposte corrette a tutti i quesiti posti dalla prova.
Testi
Testi di riferimento
1.George Stephanopoulos, Chemical Process Control: An Introduction to Theory and Practice, Ptr Prentice Hall (1983), ISBN-13: 978-0131286290
2.Dale E. Seborg, Thomas F. Edgar, Duncan A. Mellichamp, Francis J. Doyle III, Process Dynamics and Control, Wiley (2019), ISBN-13: 978-1119587491

Sistemi di controllo feedback:
3.Norman S. Nise, Control Systems Engineering 8th ed., Wiley (2022), ISBN-13: 978-1119590132
4.Paolo Bolzern, Riccardo Scattolini, Nicola Schiavoni, Fondamenti di controlli automatici IV ed., McGraw-Hill Education (2015), ISBN-13: 978-8838668821
5.Gene F. Franklin, J. David Powell, Abbas Emami-Naeini, Feedback Control of Dynamic Systems, Pearson (2019), ISBN-13: 978-1292274522

Dinamica non lineare:
6.Steven H. Strogatz, Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry, and Engineering, CRC Press (2024), ISBN-13: 978-0367026509
Altre Informazioni
Il corso si tiene in lingua italiana.
Orari Lezioni

  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2025-03-20]