Controllo ottimo deterministico e stocastico, con informazione completa e parziale. Controllo predittivo. Controllo adattativo in autosintonia e a commutazione. Sistemi multi-agente.
Per approfondimenti si segnalano i seguenti testi:
[1] L. Magni, R. Scattolini, Advanced and Multivariable Control, Pitagora Editrice Bologna, 2014.
[2] 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, adattativo nonché di controllo di sistemi multi-agente.
Prerequisiti
Conoscenze della teoria dei sistemi e dei controlli automatici.
Metodi Didattici
Lezioni e esercitazioni in aula. Seminari di approfondimento.
Modalità di verifica apprendimento
L'esame consta di una prova orale nella quale si verifica mediante quesiti e domande teoriche: la conoscenza relativa alle principali tecniche di controllo ottimo, predittivo, adattativo nonché di controllo di sistemi multi-agente; la capacità di applicare tali conoscenze nel progetto di sistemi di controllo avanzati.
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
Tecniche ad autosintonia: minimi quadrati ricorsivi per l'identificazione in tempo reale; controllo ad allocazione dei poli; controllo in autosintonia indiretto.
Controllo adattativo a commutazione: funzionali di costo e logiche di commutazione; approccio a modelli multipli.
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.