Controllo ottimo deterministico e stocastico, con informazione completa e parziale. Controllo predittivo. Controllo adattativo in autosintonia e a commutazione. Sistemi multi-agente.
Appunti del corso.
Per approfondimenti si segnalano i seguenti testi:
[1] E. Mosca, Optimal, Predictive, and Adaptive Control, Prentice Hall, 1995. Disponibile all'indirizzo http://www.dsi.unifi.it/~mosca/
[2] L. Magni, R. Scattolini, Advanced and Multivariable Control, Pitagora Editrice Bologna, 2014.
[3] K.J. Astrom, B. Wittenmark, Adaptive Control (2nd edition), Addison-Wesley, 1995.
Obiettivi Formativi
Sviluppare capacità nel progetto di sistemi di controllo avanzati attraverso un approfondimento delle conoscenze teoriche relative alle principali tecniche di controllo ottimo, predittivo e adattativo.
Prerequisiti
Conoscenze della teoria dei sistemi e dei controlli automatici.
Metodi Didattici
Lezioni e esercitazioni in aula.
Modalità di verifica apprendimento
Esame orale.
Programma del corso
1. CONTROLLO OTTIMO
Formulazione del problema del regolatore Lineare-Quadratico (LQ) e sua soluzione mediante Programmazione Dinamica di Bellman; equazione algebrica di Riccati e suo ruolo nella regolazione LQ in regime stazionario; proprietà di monotonia della regolazione LQ; uso della regolazione LQ in problemi di inseguimento; controllo ottimo LQ in ambiente stocastico con informazione completa e parziale; certezza equivalente e controllo LQG; norma H2 di un sistema; formulazione del problema del regolatore LQ nel dominio trasformato in termini di norma H2.
2. CONTROLLO PREDITTIVO
Controllo predittivo basato su modello (MBPC): problema di controllo vincolato ad anello aperto e strategia di controllo ad orizzonte recedente; uso del MBPC in problemi di inseguimento e di reiezione di disturbi; cenni alla stabilità del MBPC.
3. CONTROLLO ADATTATIVO
3A. Tecniche ad autosintonia: minimi quadrati ricorsivi per l’identificazione in tempo reale; controllo ad allocazione dei poli; controllo in autosintonia indiretto; controllo in autosintonia diretto per impianti con zeri stabili
3B. Controllo adattativo a commutazione: funzionali di costo e logiche di commutazione; approccio a modelli multipli con multi-stimatore; approccio prestazionale, riferimento virtuale e falsificazione di un controllore; approccio a modelli multipli con esperimento virtuale.
4. SISTEMI MULTI-AGENTE
Dinamiche collettive e controllo di sistemi multi-agente: formulazione del problema ed esempi di applicazione; algortimi di consenso; tecniche di controllo basate su funzioni di Lyapunov e potenziali; reti di sensori e stima distribuita.