PRESENTAZIONE

Il corso mira a fornire modelli e approcci metodologici al rilevamento, all'attuazione e al controllo al fine di descrivere e analizzare un sistema e prendere decisioni sulla base dei dati disponibili in modo distribuito, predittivo e/o adattivo, eseguendo così "azioni intelligenti" . Lo studente si avvicinerà a tali sistemi intelligenti studiando modelli e metodi adeguati in diversi contesti applicativi, come reti elettriche intelligenti, veicoli autonomi connessi e plotone, edifici ad alta efficienza energetica, logistica distribuita e monitoraggio ambientale.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

The course aims at providing modeling and methodological approaches to sensing, actuation, and control in order to describe and analyze a system, and make decisions based on the available data in a distributed, predictive and/or adaptive manner, thereby performing “smart actions”. The student will approach such smart systems by studying proper models and methods in different applicative contexts, such as smart power grids, connected autonomous vehicles and platooning, energy efficient buildings, distributed logistics, and environmental monitoring.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

OBIETTIVI: rendere lo studente consapevole delle tecniche di controllo e modellizzazione dei sistemi che ora possono essere applicate grazie alla disponibilità di reti di sensori intelligenti, come quelli basati sull'Internet delle Cose.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO: competenze tecniche e metodologiche nella progettazione di un sistema intelligente con la possibilità di controllarlo secondo gli approcci del Controllo Predittivo Modello, Controllo Robusto e Controllo Distribuito.

Lo studente avrà inoltre acquisito:

• Competenze avanzate di alfabetizzazione funzionale
• Competenze personali avanzate
• Competenze sociali avanzate
• Competenza nella creazione avanzata di progetti
• Competenza nella gestione di progetti di base

PREREQUISITI

Controlli e modellistica di sistemi in mbiente Matlab e Simulink

MODALITA' DIDATTICHE

Lezione in aula ed esercitazioni su computer. Progetti basatti su peer education.

Un continous assessment verrà fatto sugli esercizi svolti durante la lezione.

Lo sviluppo del progetto finale (project-based learning), e del relativo report, permetterà allo studente di lavorare sulle competenze

1. alfabetica funzionale avanzata
2. personale avanzata
3. sociale avanzata
4. in creazione progettuale avanzata
5. in gestione progettuale base

Si consigliano gli studenti lavoratori e gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduction to complex systems

• Networked and smart systems
• Complex Systems Design Overview
• Strategic, tactical, and operational decision making

Control of a complex system

• Modelling predictive control (MPC)
  • Feedback systems
  • Receding horizon
  • Linear predictive control
  • MPC vs Linear Quadratic Control
• Dual decomposition
• Minimax team decision problems
• Generalised linear quadratic control
• Applications: energy efficient buildings, smart greenhouses, vehicle platooning, smart power grids.

Strategic and tactical decisions

• Risk based routing in a network: averse beahaviour and fuzzy objectives
• Vehicle routing versus inventory routing problems
• Applications: transport of dangerous goods

Reliability, Availbility, Maintenance, and Safety of a complex system

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Videos and papers at https://systemsacademy.io/

A. Bemporad, W.P.M.H. Heemels, and M. Johansson (Eds.), Networked Control Systems, vol. 406 of Lecture Notes in Control and Information Sciences Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2010 ISBN 978-0-85729-033-5

C. Bersani, R. Sacile Trasporto di merci pericolose su strada: Valutazione del rischio e caso di studio Edizioni Accademiche Italiane, 2018 ISBN 978-620-2-08697-4

T. Nowakowski, et al. Safety and Reliability: Methodology and Applications CRC Press, 2014 ISBN 9781138026810

A. Rantzer Dynamic Dual Decomposition for Distributed Control 2009 American Control Conference

H. Dagdougui and R. Sacile Decentralized Control of the Power Flows in a Network of Smart Microgrids Modeled as a Team of Cooperative Agents Ieee Transactions on Control Systems Technology, 2014

A. Gattami et al. Robust Team Decision Theory Ieee Transactions on Automatic Control, 2012

A. Gattami Generalized Linear Quadratic Control Ieee Transactions on Automatic Control, 2010

C. Bersani et al. Distributed Product Flow Control in a Network of Inventories With Stochastic Production and Demand IEEE Access, 2019

L. Zero et al. Two new approaches for the bi-objective shortest path with a fuzzy objective applied to HAZMAT transportation Journal of hazardous materials, 2019

C. Bersani et al. Distributed robust control of the power flows in a team of cooperating microgrids IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2016

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ROBERTO SACILE (Presidente)

ENRICO ZERO

MICHELE AICARDI (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/11160/students-timetable

https://easyacademy.unige.it/portalestudenti//index.php?_lang=it

Orari delle lezioni

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

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L'esame si basa sulla progettazione e implementazione di un sistema intelligente, generalmente nell'ambiente Matlab/Simulink. Questo progetto sarà discusso in un colloquio, durante il quale verranno trattati anche altri contenuti del corso.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Durante il colloquio, lo studente deve dimostrare di avere la capacità di modificare il progetto in base a diverse specifiche fornite. Inoltre, deve dimostrare di avere una chiara comprensione degli altri contenuti metodologici e tecnologici del corso.

Calendario appelli