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EMBEDDED DIGITAL CONTROLLERS

Ettore NAPOLI EMBEDDED DIGITAL CONTROLLERS

0622700100
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
INGEGNERIA INFORMATICA
2024/2025



OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2022
SECONDO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
324LEZIONE
324LABORATORIO
FRANCESCO BASILE T Curriculum
Obiettivi
L’INSEGNAMENTO È ORIENTATO ALLA ACQUISIZIONE DI COMPETENZE DI PROGETTAZIONE E REALIZZAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO DIGITALE SU PIATTAFORME HARDWARE EMBEDDED, MATURATE PRINCIPALMENTE ATTRAVERSO ESPERIENZE PRATICHE EFFETTUATE IMPIEGANDO LE ATTREZZATURE DISPONIBILI NEI LABORATORI DIDATTICI.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
•FASI DI PROGETTO DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO SU SISTEMI EMBEDDED.
•PROBLEMI IMPLEMENTATIVI DI UN ALGORITMO DIGITALE, PREDITTIVO, IBRIDO, EVENT-BASED.
•TECNOLOGIE DI CONTROLLO PER SISTEMI EMBEDDED.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO DIGITALI.
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO PREDITTIVO, IBRIDI ED EVENT-BASED SU SISTEMI EMBEDDED.
Prerequisiti
PREREQUISITI: PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE CONOSCENZE SUL CONTROLLO IN RETROAZIONE, SUL CONTROLLO AD EVENTI E SULLE TECNOLOGIE INFORMATICHE PER LO SVILUPPO DI SISTEMI EMBEDDED.

CORSI PROPEDEUTICI: NESSUNO.
Contenuti
UNITÀ 1 – IMPLEMENTAZIONE E VALIDAZIONE DI CONTROLLORI DIGITALI SU SISTEMI EMBEDDED
(ORE LEZIONE/ ESERCITAZIONI/ LABORATORIO 14/0/15)
1 – (2 ore lezione) - IL CICLO DI SVILUPPO DI UN SISTEMA DI CONTROLLO DIGITALE/EMBEDDED: DALLE SPECIFICHE ALLA VERIFICA E VALIDAZIONE. L’APPROCCIO MODEL BASED DEVELOPMENT.
2 - (2 ore lezione) MODELLI APPROSSIMATI DI SISTEMI DINAMICI.
3 - (2 ore lezione) IL MODELLO DI UN MOTORE A CORRENTE CONTINUA: identificazione, costruzione del modello dal datasheet, modello esatto e modelli approssimati.
4 - (2 ore laboratorio) PRESENTAZIONE del kit hardware
5 - (2 ore laboratorio) Controllo a ciclo aperto – Validazione del modello
6 – (2 ore lezione) - SINCRONIZZAZIONE DEGLI ALGORITMI DI CONTROLLO, SCELTA DEL TEMPO DI CAMPIONAMENTO
7 – (2 ore lezione) - EFFETTI DELLA MISURA DELLE VARIABILI CONTROLLATE E DELL’AMPLIFICAZIONE DEL SEGNALE DI CONTROLLO SULLE PRESTAZIONI DEL SISTEMA A CICLO CHIUSO
8 - (3 ore laboratorio) Chiusura dell’anello di retroazione – Acquisizione di misure da segnali digitali
9 – (2 ore lezione) - IL PROBLEMA DEL BUMPLESS TRANSFER. SCRITTURA DELL’ALGORITMO DI CONTROLLO IN FORMA INCREMENTALE ED ASSOLUTA.
10 – (2 ore lezione) - IL PROBLEMA DELLA SATURAZIONE DELL’AZIONE INTEGRALE. IL RUOLO DELLA QUANTIZZAZIONE.
11 - (3 ore laboratorio) – Implementazione di un regolatore standard mediante generazione automatica del codice.
12 - (2 ore laboratorio) – Implementazione di un regolatore standard mediante codifica diretta.
13 - (3 ore laboratorio) – Implementazione di un regolatore di tipo PID.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
•FASI DI PROGETTO DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO SU SISTEMI EMBEDDED.
•TECNOLOGIE DI CONTROLLO PER SISTEMI EMBEDDED.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO DIGITALI.
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO SU SISTEMI EMBEDDED.

UNITÀ 2 – IMPLEMENTAZIONE DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO PREDITTIVO (ORE LEZIONE/ ESERCITAZIONE/ LABORATORIO 4/0/4)
14 - (2 ore lezione) Implementazione di un algoritmo di controllo predittivo senza vincoli.
15 - (2 ore lezione) Implementazione di un algoritmo di controllo predittivo con vincoli.
16 - (2 ore laboratorio) Implementazione di algoritmi di controllo predittivo mediante generazione automatica del codice. Validazione del controllo mediante approccio Processor in the Loop.
17 - (2 ore laboratorio) Implementazione di algoritmi di controllo predittivo mediante codifica diretta.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
•FASI DI PROGETTO DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO SU SISTEMI EMBEDDED.
•PROBLEMI IMPLEMENTATIVI DI UN ALGORITMO PREDITTIVO.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO PREDITTIVO SU SISTEMI EMBEDDED.

UNITÀ 3 – IMPLEMENTAZIONE DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO IBRIDO E EVENT-BASED (ORE LEZIONE/ ESERCITAZIONE/ LABORATORIO 7/0/4)
18 - (3 ore lezione) Modelli ibridi per sistemi embedded.
19 - (2 ore lezione) Modelli event-based per sistemi embedded
20 - (2 ore lezione) Problemi implementativi di algoritmi di controllo ibridi ed event-based.
21 - (2 ore laboratorio) Implementazione di algoritmi di controllo ibridi ed event-based.
22 - (2 ore laboratorio) Implementazione di algoritmi di controllo ibridi ed event-based.
CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

•FASI DI PROGETTO DI UN ALGORITMO DI CONTROLLO SU SISTEMI EMBEDDED.
•PROBLEMI IMPLEMENTATIVI DI UN ALGORITMO IBRIDO ED EVENT-BASED.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
•IMPLEMENTARE ALGORITMI DI CONTROLLO IBRIDO ED EVENT-BASED SU SISTEMI EMBEDDED.

TOTALE ORE LEZIONE/ ESERCITAZIONE/ LABORATORIO 25/0/23
Metodi Didattici
DURANTE IL CORSO CORSO SARÀ PROPOSTO AD OGNI STUDENTE UN PROBLEMA REALE DI CONTROLLO CHE DOVRÀ ESSERE RISOLTO SVILUPPANDO UN PROGETTO IN PARZIALE AUTONOMIA. I PROGRESSI REALIZZATI DAGLI STUDENTI SARANNO DISCUSSI IN MANIERA CONGIUNTA ED INDIVIDUALE
Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE NEL SUO COMPLESSO: LA CAPACITÀ DI CONDURRE IL PROGETTO IN PARZIALE AUTONOMIA, LA CAPACITÀ DI REDIGERE UNA ACCURATA RELAZIONE TECNICA, LA CAPACITÀ DI PRESENTARE LE ATTIVITÀ SVOLTE CON L’AUSILIO DI STRUMENTI INFORMATICI.
AI FINI DEL VOTO FINALE, ESPRESSO IN TRENTESIMI, LA CAPACITÀ DI CONDURRE IL PROGETTO IN AUTONOMIA CONTRIBUISCE PER L’80% MENTRE LE CAPACITÀ COMUNICATIVE CONTRIBUIRANNO AL RESTANTE 20%. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE ABBIANO DIMOSTRATO AMPIA AUTONOMIA E PROFONDA COMPRENSIONE.
Testi
MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARÀ DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO (HTTP://ELEARNING.UNISA.IT) ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI ATENEO.

IL MATERIALE NECESSARIO ALLA CONDUZIONE DEI DIVERSI PROGETTI SARÀ INDICATO DAL DOCENTE.
Altre Informazioni
L'INSEGNAMENTO E' EROGATO IN ITALIANO.
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2024-11-18]