Presentazione del corso:
Fondamenti di Automatica – A.A. 2017/2018
Ingegneria Informatica e delle Telecomuncazioni (A-CIV)
Prof. Marcello Farina
Fondamenti di Automatica Marcello Farina
2 Organizzazione del corso
Lezioni tenute da
Marcello Farina
• Dipartimento di Elettronica e Informazione, II piano, ufficio 221
• Tel. 02 2399 3599
• E-mail: [email protected]
• Pagina web personale: http://home.deib.polimi.it/farina
• Pagina web corso: http://home.deib.polimi.it/farina/FdA_INF.html
• Ricevimento: flessibile, es. venerdì ore 15:00-17:00. Contattatemi prima!
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Organizzazione del corso
Esercitazioni tenute da
Enrico Terzi
Dipartimento di Elettronica e Informazione, II piano
E-mail: [email protected]
Laboratori tenuti da:
• Enrico Terzi, [email protected]
• Marco Lauricella, [email protected]
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4 Organizzazione del corso
Orari e aule delle lezioni:
LUNEDI’: 09:15 – 12:15 (aula L.26.16)
MERCOLEDI’: 10:15 – 13:15 (aula 5.02)
GIOVEDI’: 09:15 – 12:15 (aula L.26.15)
Composizione del corso:
Lezioni (circa 60 ore): aspetti teorici, metodologici e applicativi;
Esercitazioni (circa 35 ore): esercizi numerici
Laboratori sperimentali (6 ore):
Per “quasi tutti”: lunedì 07/05 e 04/06 (due squadre)
Per gli iscritti all’indirizzo TELECOM: siete pregati di aggregarvi alle squadre di Prof. Prandini (martedì 8/5 e 29/5) , Fagiano (martedì 15/5 e 5/6) o Leva (martedì 24/4 e 22/5) previo contatto con il docente prescelto.
Modalità e date degli esami:
L’esame è scritto.
Sono previsti cinque appelli d’esame nei periodi stabiliti dalla Scuola.
Date degli appelli:
I Appello: giovedì 21/06/2018
II Appello: martedì 10/07/2018
L’iscrizione all’esame è libera. Per evitare spreco di carta si prega di iscriversi solo agli appelli che si è intenzionati sostenere. Non ci saranno “sanzioni “ se ci saranno iscrizioni “a vuoto”, ma si prega di fare il possibile per evitarlo.
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5 Organizzazione del corso
Prerequisiti:
Algebra delle matrici
Numeri complessi
Nozioni di base su equazioni differenziali
Sulla pagina web del corso è disponibile un test di autovalutazione per verificare la solidità della propria preparazione di base su questi argomenti.
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6 Organizzazione del corso
Testi consigliati
Libro di testo adottato: Fondamenti di Controlli Automatici. P. Bolzern, R. Scattolini e N. Schiavoni. Mc Graw-Hill.
Eserciziari: - Fondamenti di Automatica – Esercizi. Alessandro V. Papadopoulos, Maria Prandini. Pearson.
- Elementi di Automatica: Esercizi. P. Bolzern e N. Schiavoni. Masson.
- Esercizi di Fondamenti di Automatica. A Leva, M. Maggio. Società Editrice Esculapio.
E-books multimediali divulgativi: - App Automation Story (http://www.automationstory.com/), disponibile gratuitamente su App Store e
Google Play.
- Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. FBSWiki page, by Karl J. Åström and Richard M. Murray.
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7 Breve introduzione all’Automatica
Definizioni:
Automatica: insieme di strumenti matematici ed ingegneristici necessari per la specifica, il progetto e la gestione di sistemi di controllo automatici.
E’ la disciplina che si occupa dei problemi di controllo.
Un problema di controllo si occupa di imporre ad un sistema fisico un comportamento desiderato.
Esempi:
Dispositivi elettronici
Automobili
Impianti industriali
Organizzazione di un’azienda
Fenomeni chimici/fisici/biologici
Dinamiche di sviluppo/estinzione di specie
…
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8 Breve introduzione all’Automatica
Sistema
Il sistema è un insieme di elementi interconnessi tra di loro e con l'ambiente esterno che si comporta come un tutt'uno, secondo proprie regole generali.
Il sistema e l’ambiente esterno interagiscono scambiandosi:
grandezze fisiche (es. forze, masse, energie, …)
informazione (segnali, comandi, …)
Il comportamento del sistema può essere influenzato dall’esterno secondo un meccanismo di
causa/effetto.
Sistema
Ambiente esterno
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9 Breve introduzione all’Automatica
Sistema Il sistema è caratterizzato da:
variabili di ingresso (cause)
variabili manipolabili
disturbi (incertezza)
variabili di uscita (effetti)
variabili misurate
variabili controllate
Sistema
Ingressi manipolabili
Disturbi
variabili controllate
Misure
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10 Breve introduzione all’Automatica
Sistema
L’insieme di relazioni formali che esprime la maniera in cui le uscite sono influenzate dagli ingressi è detto modello del sistema.
Problema di controllo: imporre a variabili associate ad un sistema fisico (variabili controllate) un comportamento desiderato (tramite l’assegnamento delle variabili di ingresso manipolabili) secondo una data specifica di controllo.
principio chiave: retroazione
controllo può essere manuale o automatico.
La disciplina dei controlli automatici si occupa dello studio e del progetto di dispositivi (regolatori) mediante i quali è possibile ottenere questo scopo.
Sistema
Ingressi manipolabili
Disturbi
variabili controllate
Misure
Regolatore
Troppo caldo? Diminuisci la potenza del calorifero! Troppo freddo? Aumenta la potenza del calorifero!
If T>setpoint Then power=power-∆W
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Sistema di controllo
Struttura di un sistema di controllo:
Strumentazione per misurare le variabili di uscita (trasduttori)
Strumentazione per imporre alle variabili di ingresso manipolabili il valore desiderato (attuatori)
Hardware di controllo (calcolatore con funzione di controllore)
Una o più leggi di controllo (algoritmi di controllo), che comandano gli attuatori in base alle misure
Un controllista deve sapersi occupare di tutti questi aspetti:
Problematiche metodologiche/teoriche
Problematiche tecnologiche
Il corso verterà su problemi metodologico/teorici.
Breve introduzione all’Automatica
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12 Breve introduzione all’Automatica
Elementi base di un problema di controllo:
Definizione del sistema (la distinzione di un sistema/ambiente esterno). E’ “soggettiva”. Può
dipendere da
natura dei sottosistemi che lo compongono
obiettivi/specifiche di progetto
Definizione delle variabili da controllare
Definizione delle variabili manipolabili
Definizione delle specifiche di controllo
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Mulini a vento: coda a ventaglio (Edmund Lee, 1745)
• Sistema da controllare: Orientazione delle pale (e della struttura principale) del mulino.
• Variabile controllata: angolo tra la direzione del vento e l’area spazzata dalle pale del mulino.
• Variabile «misurata»: angolo tra la direzione del vento e la coda a ventaglio.
• Specifica di controllo: mantenere le pale ortogonali alla direzione del vento (per sfruttare al massimo l’energia eolica).
Si tratta di un - sistema di controllo automatico (servomeccanismo); - sistema retroazionato. Se l’angolo tra la coda a ventaglio e la
direzione del vento è diversa da zero (valore di riferimento), l’energia del vento imprime una forza di riallineamento della struttura.
Esempi di sistemi di controllo retroazionato nella storia
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Mulini a vento: regolatore a sfere girevoli (Thomas Mead, 1787)
• Sistema da controllare: velocità di rotazione delle pale. • Variabile controllata e «misurata»: velocità angolare di
rotazione delle pale. • Specifica di controllo: mantenere la velocità di rotazione
delle pale costante (qualità della macinatura uniforme al variare delle condizioni del vento).
Si tratta di un - sistema di controllo automatico; - sistema retroazionato:
- Se la velocità di rotazione delle pale aumenta (rispetto a un valore di riferimento), le sfere girevoli si innalzano. Questo riduce l’angolo di impatto delle pale (a vela), riducendo l’energia ricevuta dal vento. Questo permette di ridurre la velocità di rotazione delle pale.
- Viceversa, se la velocità di rotazione delle pale si riduce, le sfere scendono, l’angolo delle vele rispetto al vento aumenta, aumentando l’energia ricevuta dal vento, e quindi aumentando la velocità di rotazione delle pale.
Questo regolatore centrifugo è sfruttato da James Watt nel motore a vapore!
Esempi di sistemi di controllo retroazionato nella storia
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Mulini a vento «oggi»: turbine eoliche (a terra o galleggianti)
Esempi e applicazioni
Problemi simili possono tuttora essere riscontrati su turbine eoliche (ad esempio galleggianti - offshore): • Sistema soggetto a vari tipi di disturbo:
• onde; • vento (variabile di ingresso non
manipolabile). • Problemi di controllo tipici:
• ottimizzazione dell’energia in ingresso (per velocità del vento “basse”);
• mantenimento della velocità di rotazione costante per velocità del vento alte;
• riduzione delle oscillazioni meccaniche dovute a variazioni della velocità del vento e alle onde;
• riduzione del carico sulla torre e sulla struttura (riduzione del danneggiamento).
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16 Esempi e applicazioni
ESEMPIO: AUTOMOBILE
• Climatizzatore
• Sistema da controllare: comportamento termico dell’abitacolo
• Variabile controllata: temperatura di uno o più punti dell’abitacolo
• Variabile manipolabile: comando di riscaldatori elettrici e ventilatori
• Specifica di controllo: mantenere temperatura costante ad un valore desiderato
• Servosterzo:
• Sistema da controllare: dinamica laterale dell’autoveicolo
• Variabile controllata: angolo di sterzata delle ruote
• Variabile manipolabile: comando di un servomeccanismo idraulico
• Specifica di controllo: seguire l’angolo di sterzata indicato dal pilota girando il volante
• Cruise control:
• Sistema da controllare: dinamica longitudinale dell’autoveicolo
• Variabile controllata: velocità dell’auto
• Variabile manipolabile: comando di freni o acceleratore
• Specifica di controllo: mantenere la velocità pari a quella desiderata
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Si consideri, ad esempio, il sistema “DINAMICA LONGITUDINALE DELL’AUTOVEICOLO” controllato con il cruise control.
Sottosistemi coinvolti:
Motore
Freni
Albero di trasmissione
Struttura dell’automobile
Aerodinamica del rivestimento esterno
Sospensioni
…
A loro volta, questi sottosistemi sono soggetti a controllo (e quindi considerati, ad un livello di maggiore dettaglio, sistemi controllati), per esempio:
Controllo delle emissioni (motore):
•Sistema da controllare: comportamento termodinamico del motore
•Variabili controllate: concentrazioni di sostanze inquinanti (e.g., idrocarburi, monossido di carbonio, ossidi di azoto)
•Variabile manipolabile: iniezione di aria nel motore
•Specifica di controllo: minimizzare la concentrazione di sostanze inquinanti nel gas di scarico
Esempi e applicazioni
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Problemi di controllo presenti nell’automobile:
Controllo dell’iniezione
Controllo delle emissioni
Servosterzo
Controllo della trazione
Controllo della velocità
Stabilizzazione della dinamica (ESP)
Controllo della frenata (ABS)
Controllo della trasmissione (cambio automatico)
Sospensioni attive
Climatizzatore
…
Esempi e applicazioni
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Applicazioni dell’Automatica:
Industria manifatturiera
Industria di processo
Trasporti
Elettronica di consumo
Trasmissione e distribuzione dell’energia
…
L’Automatica è applicata in moltissimi contesti e ambiti: viene anche definita the hidden technology.
Esempi e applicazioni
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Manipolatori robotici
Linee di produzione automatizzate
Controllo di processo in impianti chimici, termoelettrici, siderurgici , ...
Sistemi automatici di controllo nell’industria
Esempi e applicazioni
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Guida automatica di aerei, navi, …
Controllo di satelliti spaziali
Dispositivi per il comfort e la sicurezza negli autoveicoli
Controllo di assetto dei treni
Sistemi automatici di controllo nei trasporti
Esempi e applicazioni
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Elettronica di consumo
Applicazioni biomediche
Dispositivi per elettrodomestici
Altri settori
Esempi e applicazioni
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Esempi e applicazioni
https://www.youtube.com/watch?v=a4c7AwHFkT8 https://www.youtube.com/watch?v=oa_mtakPlfw (5:14) https://www.youtube.com/watch?v=C4IJXAVXgIo (11:00, 17:00)
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Perchè studiare Fondamenti di Automatica?
Perché un ingegnere informatico
deve studiare
Fondamenti di Automatica?
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Lo studio dell’Automatica aiuta ad affrontare i problemi con un approccio sistemico (e sistematico).
C’è un crescente bisogno di integrazione scientifica e tecnologica tra Informatica e Automatica, dato il ruolo predominante che l’Informatica gioca per l’Automatica e il ruolo molto importante dell’Automatica nell’Informatica.
Nell’Automazione nasce l’esigenza di gestire in modo consapevole sistemi di elaborazione e scrivere software elaborato in modo da stare al passo con le enormi sfide del campo (e.g., sistemi embedded).
Gli Ingegneri Informatici devono utilizzare concetti e risultati all’Automatica per gestire la crescente complessità dei sistemi di elaborazione e per renderli più efficienti, affidabili e robusti.
Il corso di Fondamenti di Automatica fornisce strumenti e basi necessarie (principalmente metodologiche) a chi vuole approfondire questa disciplina.
Perchè studiare Fondamenti di Automatica?
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Informatica nell’Automatica
Una sfida per l’Automatica: complessità
robustezza ai guasti (fault tolerance): devono mantenere prestazioni sufficienti anche a fronte di guasti. distribuzione: componenti software sono spesso distribuiti su differenti sistemi di elaborazione. intelligenza: devono a volte risolvere problemi mal posti o fronteggiare situazioni caratterizzati da non idealità, e devono avere un comportamento adattativo e parzialmente autonomo (intelligente). eterogeneità: devono essere eseguiti su differenti piattaforme computazionali.
La complessità dei sistemi soggetti a controllo è in continua crescita. Ciò pone limiti all’applicazione di metodi dell’Automatica classica, che possono essere superati grazie a una proficua interazione con discipline dell’Informatica. Nuove sfide relative a hardware+software che integrano algoritmi di controllo:
vincoli temporali: devono avere altissime prestazioni e sono soggetti a vincoli temporali (time critical). integrazione: devono essere eseguiti su piattaforme con risorse computazionali limitate
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Automatica nell’Informatica
Una sfida per l’Informatica: controllo dei sistemi di elaborazione
A partire dagli anni ‘90 di è diffuso l’interesse per la applicazione dell’Automatica alla modellizzazione, l’analisi e il controllo di sistemi di elaborazione, in particolare in
flow control in data networks - controllo del flusso di informazioni:
Rate Allocation Server, che regola il flusso di pacchetti attraverso le code controllo del flusso di dati per TCP (transmission control protocol)
middleware (ad es. application servers, database management systems, e-mail servers). Sono considerati tre tipi di problemi:
Fornire ai clienti i livelli di servizio specificati nel contratto. Limitare l’utilizzo di risorse per mantenere, ad esempio, elevati livelli di affidabilità (ad esempio alcuni sistemi diventano fragili in corrispondenza di alti carichi di lavoro). Ottimizzare le prestazioni del sistema, ad esempio minimizzando il tempo di risposta del sistema alle richieste.
gestione di flussi di dati in applicazioni multimediali, ad esempio per la trasmissione/ricezione di un flusso regolare di dati (voce e video). gestione ottimale della potenza a fronte di richieste di servizi tempo-varianti (power aware computing).
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Esempio: real-time video encoding
Un encoder video processa un flusso di fotogrammi video.
alcuni vengono individuati come basi.
altri vengono caratterizzati dalla differenza rispetto a quelli precedenti o i successivi.
La codifica dei primi è rapida (dati copiati direttamente) mentre la codifica dei secondi richiede operazioni più complesse.
Possibili variabili manipolabili:
tipo di algoritmo di codifica (single pass, two passes, etc.)
risoluzione dei singoli fotogrammi
In generale l’ingresso è la risorsa (% CPU) assegnata all’applicazione
Obiettivi:
Qualità – risoluzione – da massimizzare
Latenza da minimizzare
% di compressione
minimizzazione dell’energia impiegata
Vincoli: capacità computazionale massima (% CPU da non sforare)
Obiettivi in parte confliggenti
Automatica nell’Informatica
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Ricerca “di confine”
Robotica
Applicazione del controllo cognitivo (automazione, apprendimento, autonomia, cooperatività) al comportamento di robot, sistemi fisici, veicoli, macchine utensili dotate di autonomia.
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Ricerca “di confine”
Problemi di controllo legati ad agenti che interagiscono tra loro attraverso le dinamiche, vincoli o obiettivi (e che siano localmente controllati) – internet of things - , e dove l’architettura di controllo sia a rete (vi sia comunicazione).
Rispetto a sistemi di controllo classici, enfasi viene posta su:
Coordinamento tra agenti
Problemi di comunicazione (affidabilità rispetto a non idealità della rete di comunicazione)
Presenza di ambienti e situazioni competitive
Distribuzione di risorse computazionali
Networked decision systems
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Conclusioni
Studiare Fondamenti di dell’Automatica potrà
aiutarvi ad avere la forma mentis giusta per affrontare i problemi
con un approccio sistemico (e sistematico).
aprirvi nuove prospettive lavorative e di ricerca. Per approfondimenti nel sito web trovate vari articoli di interesse su questi temi.