ROBUST CONTROL

Anno accademico 2025/2026 - Docente: Arturo BUSCARINO

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Tecniche di controllo ottimo per sistemi lineari. Tecniche robuste per la progettazione e realizzazione di compensatori per sistemi lineari. Linear Matrix Inequalities per il controllo robusto. Il corso comprende progetti d'esercizio sia sperimentali sia in MATLAB.

Conoscenze applicate e capacità di comprensione

Utilizzo di strumenti hardware/software per la progettazione e l’implementazione di sistemi di controllo robusto. Capacità di utilizzo di microcontrollori.

Autonomia di giudizio

Lo studente sarà in grado di determinare la più opportuna tecnica di controllo robusta in base al sistema in esame.

Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di descrivere i costi e i benefici delle diverse tecniche di controllo robusto studiate. Lo studente sarà in grado di descrivere le proprietà di base dei sistemi positive-real e bounded-real.

Capacità di apprendere

Lo studente sarà in grado di ritrovare in letteratura i libri e le pubblicazioni scientifiche che approfondiscono e specializzano le tecniche di controllo discusse.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Il corso si svolgerà mediante lezioni frontali ed esercitazioni di laboratorio. 

Prerequisiti richiesti

Concetti fondamentali di teoria dei sistemi e controlli automatici.

Frequenza lezioni

La frequenza non è obbligatoria ma fortemente consigliata.

Contenuti del corso

Modelli con incertezza. Stabilità secondo Lyapunov. Decomposizione ai valori singolari. Realizzazioni Bilanciate. Modelli di ordine ridotto. Controllo Ottimo LQR. Realizzazioni bilanciate a catena chiusa. Fattorizzazioni coprima. Classe dei compensatori stabilizzanti. Sistemi passivi e bounded-real. Controllo H-infinito. Controllo multi obiettivo. LMI (Linear Matrix Inequalities) per il controllo ottimo e robusto. Simultanea Stabilizzabilità. 

Testi di riferimento

L. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.

Programmazione del corso

 ArgomentiRiferimenti testi
1Linear RegulatorL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
2Linear ObserverL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
3Optimal ControlL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
4Balanced RealizationsL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
5Model order reductionL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
6Positive Real and Bounded Real LemmasL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
7H-infinity and Multi-objective ControlL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
8Class of stabilizing compensatorsL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.
9Linear Matrix InequalitiesL. Fortuna, M.Frasca, A. Buscarino, Optimal and Robust Control- Advanced Topics with Matlab, CRC Press, 2nd edition, 2021.

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova orale volta a verificare le competenze acquisite. Esercizi svolti con l'uso di Matlab.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

1) Determinare la famiglia di compensatori stabilizzanti per il dato sistema;

2) Uso del Positive Real Lemma per la verifica della stabilità a ciclo chiuso;

3) Modelli di ordine ridotto basati su realizzazioni bilanciate.