PROCESS AUTOMATION

Obiettivi formativi

Obiettivi generali Il corso mira a fornire concetti e metodologie di base relative alle metodologie di controllo più utilizzate nel quadro dell'automazione dei processi e ad applicarli ad in contesti industriali adeguatamente modellati come processi complessi ed eterogenei, interconnessi tra di loro mediante opportune infrastrutture per il trasporto dei materiali e per la comunicazione. Obiettivi specifici Conoscenza e comprensione: Gli studenti apprenderanno metodologie per il controllo robusto dei sistemi lineari con ritardo , controllo a modello interno e Model Predictive Control con riferimento specifico ai problemi di controllo di processo. Applicare conoscenza e comprensione: Gli studenti saranno in grado di progettare controllori robusti per dispositivi di automazione di processo, ad esempio per ottenere una robusta messa a punto dei controllori PID, e di applicare algoritmi di Model Predictive Control industriali. Capacita' critiche e di giudizio: Lo studente sara' in grado di scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema di controllo di processo partendo da un modello nello stato-spazio o da un sistema modellato da una funzione di trasferimento. Abilita' comunicative: Le attività del corso consentono allo studente di essere in grado di comunicare e discutere i principali problemi di controllo relativi all'automazione di processo e le possibili scelte progettuali per le loro soluzioni in termini di leggi di controllo. Capacita' di apprendimento: Lo scopo del corso è quello di rendere gli studenti consapevoli su come affrontare i problemi di controllo nel contesto dell'automazione di processo.

Canale 1
ANTONIO PIETRABISSA Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Introduzione al controllo di processo. (10h) Panoramica sul controllo di processi. Significatività del controllo di processi. Obiettivi. Livelli del controllo di processi. Dinamica dei processi e modelli matematici. Progetto dei sistemi di controllo. Controllo multivariabile. Batch process automation. Automazione e sicurezza di processo. Controllo di processo classico. (25h) Controllo a modello interno (IMC). Controllo robusto. Tuning robusto dei controllori PID con IMC. Sistemi con ritardo. Margine di tempo. Smith Predictor. Robustezza rispetto a incertezze sul ritardo. Tuning robusto dei controllori PID in presenza di ritardi con IMC. Model Predictive Control. (25h) Introduzione al Model Predictive Control. Il principio Model Predictive Control (MPC). Importanza del MPC nell'automazione dei processi industriali. Nozioni di base sulla programmazione quadratica. Controllori MPC. Elementi del MPC: modello di previsione, funzione obiettivo, legge di controllo. Algoritmi MPC: Dynamic Matrix Control, Model Algorithmic Control, Predictive Functional Control. Formulazione nello spazio di stato. MPC e controllo ottimo.
Prerequisiti
Prerequisiti: Conoscenze di base di teoria dei sistemi. Conoscenze di base di teoria del controllo. Non ci sono esami propedeutici.
Testi di riferimento
Eduardo F. Camacho, Carlos Bordons Alba, “Model Predictive Control”, Series: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing, XXII, 2nd ed. 2004, 405 p., ISBN 978-0-85729-398-5. Slides e note by A. Pietrabissa disponibili sul sito del corso.
Modalità insegnamento
Il corso viene erogato utilizzando la lavagna e/o le slides a seconda dell'argomento. Se non è possibile svolgere le lezioni in aula con tutti gli studenti causa pandemia le lezioni vengono svolte in modalità mista (in aula con streaming per gli studenti che fruiscono da remoto) o esclusivamente in streaming se nessuno studente può frequentare. Le istruzioni sono indicate nella pagina del corso (https://sites.google.com/a/dis.uniroma1.it/antonio-pietrabissa/teaching/process-automation)
Frequenza
La frequenza del corso è facoltativa.
Modalità di esame
La prova scritta consiste in un esercizio sull'Internal Model Control, uno sul Model Predictive Control ed una serie di domande sul programma del corso (a risposta aperta). Indicativamente ogni esercizio pesa per un terzo della valutazione; l'altro terzo dipende dalle domande. La prova orale consiste nella discussione del compito con eventuali approfondimenti. Il voto finale terrà conto del voto dello scritto e della valutazione delle risposte alle domande della prova orale.
Bibliografia
Bibliografia di riferimento Controllo di processo T. F. Edgar, J. Hahn, “Process Automation”, in Handbook of Automation, 2009 D.E. Seborg et al., Process Dynamics and Control (3rd ed.), 2009 Controllo di processo classico Braatz, R. D. (1995). Internal model control. In The Control Handbook (W. S. Levine, ed.) CRC Press, pp. 215-224 Rivera, Daniel E. "Internal model control: a comprehensive view." Arizona State University (1999). Morari, M. & Zafiriou, E. (1989). Robust Process Control. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey Model Predictive Control Eduardo F. Camacho, Carlos Bordons Alba, “Model Predictive Control”, Series: Advanced Textbooks in Control and Signal Processing, XXII, 2nd ed. 2004, 405 p., ISBN 978-0-85729-398-5. K. Basil and M. Cannon, "Model predictive control", Switzerland: Springer International Publishing, 2016
Modalità di erogazione
Il corso viene erogato utilizzando la lavagna e/o le slides a seconda dell'argomento. Le slides vengono distribuite prima di ogni lezione e vengono aggiornate successivamente, e ridistribuite, con le annotazioni apportate durante la lezione.
  • Codice insegnamento1041422
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoControl Engineering - Ingegneria Automatica
  • CurriculumCurriculum unico
  • Anno1º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDING-INF/04
  • CFU6