IL CORSO SI TERRA' NEL PERIODO: SETTEMBRE 2016


Il progetto di sistemi di controllo in presenza di vincoli di saturazione sugli stadi di attuazione costituisce senza dubbio uno dei problemi pratici di maggiore rilevanza che il progettista deve affrontare. Le tecniche di controllo predittivo (MPC) basate su tecniche di ottimizzazione vincolata permettono di gestire in modo naturale il soddisfacimento non solo dei vincoli sulle variabili di comando ma anche di altre variabili di processo. Inoltre, la predizione del comportamento del sistema a fronte di ingressi futuri permette di rendere più efficace l’azione di controllo sfruttando a pieno le caratteristiche del dispositivo di attuazione disponibile. Le strategie di implementazione “veloce”, recentemente introdotte, hanno permesso una larga diffusione di queste leggi di controllo in tutti i campi dell’ingegneria permettendo una maggiore versatilità di applicazione che va ad affiancare gli impieghi “storici” in campo chimico. Il corso intende fornire una visione generale delle problematiche inerenti il controllo predittivo analizzandone le proprietà e le potenzialità di impiego.

The primary objective of the course is to provide an introduction to the theory and application of Model Predictive Control (MPC). Model predictive control is the class of advanced control techniques most widely applied in the process industries. There are three major aspects of model predictive control that make the design methodology attractive to both academics and engineers. The first aspect is the design formulation, which has a complete multivariable system feature. Especially the performance parameters of the multivariable control system are related to the engineering aspects of the system, hence they can be understood and 'tuned' by engineers.
The second aspect is the ability to handle both 'soft' constraints and hard constraints in a multivariable control framework. This is particularly attractive to industry where tight profit margins and limits on the process operation are inevitably present. The third aspect is the ability to perform process on-line optimization. Efficient numerical solutions and implementations will be discussed too. Finally an overview of existing MPC applications (i.e. automotive, aerospace, biomedical, energy, ...) will be presented.

Italiano
- Richiami sulla rappresentazione con lo stato di sistemi dinamici e sulla stabilità alla Lyapunov
- Generalità sulle problematiche di controllo ottimo con particolare riferimento al controllo LQ.
- Il problema del controllo ottimo in presenza di vincoli sulle variabili di ingresso, stato e uscita.
- Introduzione alle tecniche di controllo predittivo (MPC) e definizione della strategia “receding horizon”.
- La gestione dei vincoli e le proprietà stabilizzanti dei controllori predittivi.
- Cenni ai problemi di robustezza e di implementazione.
- Esempi di applicazione nell’ambito automotive, aerospaziale, civile, delle telecomunicazioni e chimico.
- Esercitazione di laboratorio informatico.

- Review on course background topics: Lyapunov stability, optimal control, optimization, quadratic programming
- Introduction to optimal constrained control
- General formulation of Model Predictive Control problems
- The receding horizon strategy
- Stability of Model Predictive Control
- Predictive control of linear systems
- Explicit characterization of predictive controllers
- Predictive control of nonlinear systems
- Robustness issues of Model Predictive Control
- Fast implementations of predictive controllers
- Development of case studies in different engineering fields
- Exercise practice: Use of MatLab and Simulink packages for the design of predictive controllers