Sito in manutenzione
Il sito è in fase di aggiornamento. Ci scusiamo per eventuali disagi.
ROBUST CONTROL
Anno accademico 2016/2017 - 1° anno
Docente: Luigi FORTUNA
Crediti: 9
SSD: ING-INF/04 - Automatica
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 176 di studio individuale, 49 di lezione frontale
Semestre: 2°
APRI IN FORMATO PDF ENGLISH VERSION
Crediti: 9
SSD: ING-INF/04 - Automatica
Organizzazione didattica: 225 ore d'impegno totale, 176 di studio individuale, 49 di lezione frontale
Semestre: 2°
APRI IN FORMATO PDF ENGLISH VERSION
Obiettivi formativi
To learn the main techniques of Robust Control Theory and Optimal Control.
Moreover another of the task is to focalize the subject to the control of complex
systems.
Advanced matrix computation techniques are a further learning topics as the
advanced use of the Matlab tool.
Prerequisiti richiesti
The knowledge of System Theory methods, signal processing techniques, linear algebra and its applications, advanced calcolous.
Moreover the studends have to be expert of low level control techiques.
Electrical circuit knowledge is essential.
Frequenza lezioni
The frequency is higly recommended.
Contenuti del corso
Lyapunov Theory for linear Systems.
Robust Control Tecnique Analysis.
Representation of MIMO systems in Balanced forms.
LQR optimal control Theory.
H infinite Theory.
LMI methods.
Application in large scale systems
Testi di riferimento
1) L.Fortuna M. Frasca - Optimal and Robust Control -CRC Press 2012.
2) L. Fortuna G. Muscato P. Dorato - Robust Control an Introduction - Springer 1990.
3) S. Boyd et alii - Linear Matrix Inequalities -Siam PA 1994
Programmazione del corso
| * | Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|---|
| 1 | * | Basic Principles of system Theory, Automatic Control and Electronic Circuits |
* Conoscenze minime irrinunciabili per il superamento dell'esame.
N.B. La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame.
N.B. La conoscenza degli argomenti contrassegnati con l'asterisco è condizione necessaria ma non sufficiente per il superamento dell'esame. Rispondere in maniera sufficiente o anche più che sufficiente alle domande su tali argomenti non assicura, pertanto, il superamento dell'esame.
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
The examination will include the solutions of more exercises and the discussion of tre topics of the programme.
One exercise will test the basic knowledge of the student.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
1) Given a system in frequency representatio or is state space form explain the main characteristic of it.
2) Design the observer for a given linear time invarian system.
3) Compute the H infinite norm of a system.
4) Design an optimal controller for a given system.
4) Youla parameterization.
5) The student is invited to use Matlab.