Obiettivi Formativi

Obiettivo del corso è quello di fornire allo studente la conoscenza delle problematiche relative all’automazione industriale, alla programmazione dei PLC, all'identificazione dei sistemi lineari e non lineari e le nozioni teoriche fondamentali relative ai sistemi robotici per applicazioni industriali

Metodi didattici

lezioni frontali, esercitazioni, simulazioni tramite software didattici, attività di laboratorio

Prerequisiti

Principi di elettrotecnica and electronica. Algebra matriciale. Equazioni differenziali. Trasformata di Laplace. Linguaggi di programmazione

Verifiche dell'apprendimento

produzione di tesine, attività di laboratorio ed esame orale

Programma del Corso

Introduzione: classificazione dei sistemi di produzione, Automazione fissa, programmabile e flessibile, CIM, sistemi informatici per il controllo Analisi dei sistemi: controllo a catena aperta e a catene chiusa, modelli e classificazione dei modelli, funzione di trasferimento, risposta completa per i sistemi LTI, stabilità, sistemi di primo e secondo ordine, sistemi discreti, risposta in frequenza e diagrammi di Bode Sistemi di controllo: obiettivi del controllo, schemi di controllo fondamentali, controllo on-off, controllo PID e metodi di tuning empirico, schemi avanzati di controllo, PID digitale, scelta del tempo di campionamento Hardware per l'automazione industriale: logica cablata, controllo analogico, sistemi embedded, PC industriali, PLC, caratteristiche, architettura e linguaggi di programmazione dei PLC PLC Twido caratteristiche Hardware e programmazione, esempi di applicazioni, software di sviluppo, MMI Sensori e attuatori: Prestazioni dei sensori, Interruttori meccanici e di prossimità, sensori di temperatura,sensori di posizione, sensori di forza, pressione e portata, motori in continua Robotica: Automazione e Robot. Il mercato dei robot - Caratteristiche generali dei manipolatori. Strutture tipiche di manipolatori. Polso. End effector. Cinematica Posizione ed orientamento di un corpo rigido. Traslazioni. Rotazioni. Composizione di Rotazioni. Rappresentazioni minime: Angoli di Eulero e di RPY. Trasformazioni Omogenee. Convenzione di Denavit-Hartenberg. Determinazione del modello cinematico diretto di strutture tipiche di manipolazione. Spazio dei giunti. Spazio di lavoro. Accuratezza. Ripetibilita’. Ridondanza. Cinematica inversa. Determinazione del modello cinematico inverso di strutture tipiche di manipolazione. Cinematica differenziale. Jacobiano analitico, Jacobiano geometrico. Calcolo dello Jacobiano geometrico di strutture tipiche di manipolazione. Dinamica. Formulazione di Lagrange. Calcolo dell’energia cinetica. Calcolo dell’energia potenziale. Equazioni del moto. Determinazione del modello dinamico di strutture tipiche di manipolazione. Identificazione dei parametri dinamici. Dinamica inversa. Modello dinamico nello spazio operativo. Pianificazione di traiettorie Definizione di percorso e traiettoria. Traiettorie nello spazio dei giunti. Traiettorie nello spazio operativo. Scalatura di traiettorie. Controllo del moto Controllo nello spazio dei giunti e nello spazio operativo. Controllo indipendente ai giunti: Controllo in retroazione, Controllo in retroazione con compensazione predittiva. Controllo centralizzato: controllo con compensazione di gravità, Controllo a dinamica inversa. Unità di governo. Service robot Identificazione dei sistemi:Identificazione a scatola nera, grigia e trasparente - Modelli lineari e non lineari - Fasi del processo di identificazione - Scelta degli esperimenti e dei dati -Scelta del tempo di campionamento - Scelta della variabili - Preprocessamento dei dati - Tipi di modelli - Modelli FIR, ARX, ARMAX, OE -Predittori ad un passo _ Identificazione dei parametri con il metodo dei minimi quadrati - Validazione dei modelli - Criteri per la stima dell'ordine (FPE, AIC, analisi del residuo) - Modelli non lineari NFIR, NARX, NARMAX - Modelli polinomiali - Modelli basati sulle reti neurali - Rete neurale MLP - Algoritmi di apprendimento - Validazione dei modelli - Uso dei modelli come sensori virtuali per processi industriali - Esempi di applicazioni in ambito industriale