PRESENTAZIONE

Il modulo Sistemi di Misura tratta l'analisi dei segnali come elemento centrale dei sistemi di misura usati nell’ingegneria meccanica. Le grandezze misurate su macchine, strutture e impianti sono spesso segnali con dinamica complessa. La loro interpretazione è essenziale per ricavare informazioni da dati sperimentali ed è cruciale in monitoraggio strutturale, diagnostica, analisi vibrazionale, caratterizzazione dei sistemi dinamici e validazione di modelli. L'insegnamento fornisce le basi per acquisire correttamente i segnali da un sistema di misura ed elaborarli, così da estrarre dai dati grezzi informazioni utili per l’analisi e la progettazione dei sistemi meccanici.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento si propone di formare gli studenti nella progettazione dei sistemi di misura. In particolare, gli obiettivi principali sono di fornire i complementi sulle tecniche di misura di grandezze meccaniche e termiche, di rendere lo studente in grado di definire le specifiche generali di un sistema di misura, di pianificare correttamente test sperimentali su un sistema meccanico, di effettuare correttamente l’acquisizione digitale di dati, di scegliere la più adatta metodologia di pre-processing e di eseguire analisi al fine dell’identificazione dei parametri caratteristici dei sistemi stessi. Vengono impartite e utilizzate tecniche di elaborazione numerica nel dominio del tempo e in quello delle frequenze; vengono inoltre impartite nozioni sulle tecniche di condizionamento analogico/digitale dei segnali.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

In termini di conoscenza e comprensione acquisite, gli studenti saranno in grado di:

• descrivere e discutere strategie di acquisizione dei dati;
• individuare le strategie più appropriate per l’analisi dei dati nel dominio del tempo e della frequenza in relazione a specifici problemi ingegneristici;
• descrivere le procedure per l’implementazione di tecniche di analisi dei segnali;
• descrivere i principali teoremi associati all’analisi dei sistemi lineari tempo-invarianti;
• descrivere tecniche avanzate di analisi dei segnali;
• descrivere l’impiego delle tecniche di analisi dei dati ai fini dell’identificazione dei sistemi e della diagnostica.

Per quanto riguarda la capacità di applicare la conoscenza e la comprensione acquisite, gli studenti saranno in grado di:

• individuare i parametri di acquisizione dei dati più adeguati per uno specifico sistema meccanico;
• analizzare un segnale nel dominio del tempo e della frequenza;
• evitare errori di leakage e aliasing;
• valutare la necessità di un filtraggio dei dati e selezionare la procedura più appropriato;
• stimare la funzione di trasferimento in sistemi SISO;
• valutare la qualità dei dati misurati;
• identificare parametri e caratteristiche del sistema.

Attraverso le attività di laboratorio, gli studenti acquisiranno inoltre capacità di formulare giudizi autonomi, ovvero di:

• implementare codice Matlab per analizzare segnali precedentemente acquisiti;
• selezionare la tecnica di elaborazione dei segnali più adatta per ricavare informazioni specifiche sul sistema;
• dedurre lo stato di un sistema meccanico a partire dall’analisi dei segnali misurati;
• confrontare diverse tecniche di elaborazione dei segnali per la soluzione di specifici problemi ingegneristici.

PREREQUISITI

Non sono previsti requisiti specifici.

MODALITA' DIDATTICHE

Le attività didattiche saranno condotte privilegiando lezioni frontali in aula alternate a esercitazioni in laboratorio informatico. Durante le lezioni frontali vengono affrontati gli argomenti del programma da un punto di vista teorico-progettuale, al fine di favorire la comprensione profonda delle tematiche e di far emergere eventuali preconoscenze sui temi in oggetto da parte dei formandi.

I durante i laboratori informatici, gli studenti saranno tenuti ad applicare la teoria ad un esercizio, un caso studio reale sviluppato secondo i criteri metodologici illustrati nelle lezioni e nel materiale bibliografico e didattico.

Le slide, gli appunti e tutto il materiale utilizzato a supporto delle lezioni e dei laboratori sarà caricato durante il semestre sulla piattaforma Aulaweb e costituisce parte integrante del materiale didattico. Si ricorda agli studenti non frequentanti di controllare il materiale didattico disponibile e le indicazioni fornite dal docente tramite la piattaforma Aulaweb.

Si consiglia agli studenti con certificazione di Disturbi specifici dell'apprendimento, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio delle lezioni per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Concetti introduttivi

• Classificazione dei segnali e relative caratteristiche: segnali stazionari e non stazionari, segnali aleatori e deterministici.
• Fondamenti di acquisizione dei segnali. Campionamento sincrono e asincrono.

Analisi nel dominio del tempo: parametri statistici e correlazione

• Parametri statistici di base e variabili nel tempo.
• Funzioni di correlazione.

Analisi dei segnali nel dominio della frequenza

• Analisi in banda, serie e trasformata di Fourier diretta e inversa, trasformata discreta di Fourier (DFT), risoluzione in frequenza.
• Leakage e aliasing.
• Tecniche di finestratura.
• Spettri, cross-spettri.
• Processi stocastici, spettri di potenza e tecniche di smoothing (metodo di Welch)

Analisi dei sistemi lineari tempo-invarianti

• Funzione di Dirac, risposta impulsiva, integrale di convoluzione e teorema di convoluzione.
• Funzione di risposta in frequenza dei sistemi meccanici e sua stima.
• Funzione di coerenza.

Tecniche avanzate di analisi dei segnali

• Trasformata di Hilbert.
• Cepstrum.
• Trasformata tempo-frequenza.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• J. Bendat and A.G. Piersol, Engineering applications of correlation and spectral analysis, Editore: John wiley and Sons
• J. Bendat and A.G. Piersol, Random data, Editore: John Wiley and Sons
• G. D'Antona, A. Ferrero, Digital signal processing for measurement systems, Editore: Springer
• A. Brandt, Noise and Vibration Analysis, Signal Analysis and Experimental Procedures, Editore: Wiley

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11959/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame consiste in una prova scritta.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La prova scritta consiste in una serie di quesiti a risposta aperta e di esercizi.

Lo studente deve dimostrare una solida conoscenza teorica degli argomenti trattati nel corso, deve mostrare una spiccata capacità di scegliere e applicare correttamente metodi e algoritmi in scenari assegnati, sia attraverso esercizi sia mediante domande teoriche basate su scenari simulati.

ALTRE INFORMAZIONI

Rivolgersi al docente per ulteriori informazioni non comprese nella scheda insegnamento.