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Focus

L’attività di ricerca è suddivisa in tre sotto-aree.
  • Progetto di sistemi di controllo
    Vengono presi in considerazione tutti gli aspetti del progetto di un sistema di controllo: metodologie, tecniche computazionali, simulazione, e sviluppi teorici. L’ambito di ricerca include il progetto con vincoli sul controllore, gli schemi di controllo decentralizzato, distribuito e gerarchico, il controllo predittivo (MPC), il controllo periodico, il controllo LPV, le tecniche di stabilizzazione basate su retroazione dell’uscita, il controllo robusto, il controllo adattativo, la stabilizzazione e il controllo ottimo di sistemi a commutazione, il controllo di sistemi ibridi stocastici, la sintesi del controllore in presenza di possibili rotture della strumentazione. Vengono sviluppate tecniche di stima distribuita basate su stimatori di tipo “moving horizon” per reti di sensori e per sistemi partizionati.
  • Identificazione dei modelli e analisi dei dati
    Gli ambiti di ricerca spaziano dal filtraggio in sistemi stocastici all’identificazione a sottospazi, dalle tecniche a predizione dell’errore all’identificazione per il controllo, dall’identificazione di modelli intervalli per la predizione alla stima di parametri, dal data-mining all’apprendimento. I metodi di system-identification sono inoltre usati nello sviluppo di tecniche di controllo diretto (model-free) data-driven. Oltre agli aspetti teorici, numerosi sono gli studi applicativi, in particolare nei settori automobilistico e aerospaziale, nelle scienze della vita, nei sistemi di produzione di energia “pulita” e nel campo dei sistemi informatici.
  • Automazione dei veicoli e dei sistemi di trasporto
    L’ambito comprende il controllo di sistemi automobilistici, imbarcazioni, e sistemi aerospaziali, spaziando dal controllo nel singolo veicolo al coordinamento di flotte di veicoli. L’area automotive si concentra sul controllo di sospensioni, sistemi frenanti e di trazione, controllo di stabilità di motocicli, stima delle variabili dinamiche nei veicoli, controllo della trasmissione, controllo di veicoli articolati, modelli di motori a combustione interna, controllo di veicoli elettrici e ibridi, con particolare enfasi su veicoli leggeri per uso in ambito urbano e metropolitano. L’area riguardante il controllo di imbarcazioni è focalizzata sulla identificazione black-box delle performance ottime e del controllo automatico di imbarcazioni a vela (http://move.dei.polimi.it/). L’area aerospaziale comprende l’identificazione e il controllo della dinamica di elicotteri e UAV, il controllo d’assetto, il controllo orbitale e i connessi problemi di stima per la dinamica di veicoli spaziali (con particolare riferimento ai satelliti in orbita bassa), e i sistemi automatici per il controllo del traffico aereo.

Risutati principali della ricerca


Progetto di sistemi di controllo
  • Controllo Predittivo (MPC). La ricerca ha riguardato l’analisi e la sintesi di algoritmi MPC per la stabilizzazione robusta mediante retroazione di stato e di uscita per sistemi non-lineari a tempo continuo, a tempo discreto e a segnali campionati.
  • Controllo distribuito. Sono stati sviluppati algoritmi di controllo decentralizzato, distribuito e di tipo gerarchico per sistemi interconnessi. La metodologia impiegata si basa sull’approccio MPC, mentre l’approccio a orizzonte mobile è stato impiegato per il progetto di metodi di stima distribuita, sia per sistemi lineari che non lineari.
  • Controllo periodico. I risultati più importanti conseguiti riguardano la descrizione ingresso-uscita polinomiale anti-commutativa, la modellistica nel dominio della frequenza, il controllo periodico robusto, e la realizzazione nello spazio di stato a partire da risposte impulsive e dati di covarianza su finestra finita.
  • Stabilizzazione tramite retroazione statica dell’uscita (SOF). Risultati teorici e nuovi algoritmi sono stati sviluppati; è stato inoltre stabilito un legame tra la SOF e la teoria della realizzazione di sistemi positivi.
  • Controllo di sistemi a commutazione. Sono state sviluppate tecniche di analisi di stabilità per sistemi positivi con ritardo e di progetto a retroazione dello stato, basate sulla sovrapposizione di funzioni di Lyapunov locali definite su una opportuna partizione dello spazio di stato.
  • Stabilità stocastica. Sono stati ottenuti nuovi risultati nell’analisi della stabilità quasi-certa e nella stabilizzazione mediante retroazione di sistemi lineari a commutazione Markoviana.
  • Controllo robusto. Sono state sviluppate e studiate in dettaglio delle tecniche basate sulla randomizzazione (approccio a scenario) per risolvere in modo efficiente problemi di ottimizzazione semi-infinita e problemi di ottimizzazione vincolati in probabilità. Questo, da un lato, ha fornito un approccio ad alto livello per risolvere problemi di progetto robusto per generiche forme di incertezza; dall’altro, ha permesso di affrontare efficacemente il problema della modulazione della robustezza a favore delle prestazioni.
  • Controllo adattativo. E’ stato proposto un approccio al progetto basato sull’impiego di tecniche randomizzate per la selezione del controllore.
  • Sistemi ibridi stocastici: E’ stato definito un metodo per la soluzione di problemi di regolazione ad orizzonte finito tramite retroazione statica dello stato, basata sulla programmazione dinamica.
  • Controllo affidabile. Enunciazione di condizioni sufficienti e necessarie e sufficienti per l’esistenza di un regolatore in grado di assicurare la stabilità e la regolazione asintotica a zero degli errori in condizioni nominali e anche quando la strumentazione (attuatori e sensori) va fuori servizio. Il sistema di controllo è soggetto a segnali esogeni persistenti di varia natura e il regolatore può essere vincolato ad avere una struttura decentralizzata. Vengono anche fornite espressioni esplicite per tale regolatore.
  • Controllo in presenza di vincoli. E’ stato proposto un approccio randomizzato per la sintesi del controllore per sistemi lineari affetti da disturbi stocastici, in presenza di vincoli sulle variabili di controllo/controllate. L’approccio si basa sul metodo a scenario per la soluzione di problemi di ottimizzazione convessa semi-infiniti.

Identificazione dei modelli e analisi dei dati
  • Stima H-infinito. Sono stati sviluppati algoritmi efficienti per il progetto di un filtro regolarizzatore a ritardo fissato capace di garantire un livello desiderato di attenuazione del disturbo, evitando la soluzione di equazioni di Riccati ad elevate dimensioni.
  • Identificazione di modelli mediante metodi a sottospazi. Gli ultimi sviluppi di ricerca in quest’area hanno portato a nuovi algoritmi per l’identificazione di modelli lineari tempo-invarianti a tempo continuo a partire da dati campionati.
  • Sviluppo di modelli lineari frazionari orientati al controllo. E’ stata messa a punto una metodologia per la derivazione automatica da simulatori non lineari di modelli in forma lineare frazionaria, orientati al controllo robusto e LPV.
  • Identificazione di modelli LPV. Sono stati sviluppati metodi per l’identificazione di modelli parametro-varianti, sia mediante l’approccio locale (interpolazione di modelli identificati per valori costanti dei parametri) sia mediante l’approccio globale (eccitazione simultanea dell’ingresso di controllo e dei parametri). Sono state studiate numerose applicazioni, tra le quali il problema della modellistica orientata al controllo della qualità di servizio delle applicazioni Web.
  • Metodi a predizione dell’errore. Il gruppo di ricerca ha dimostrato che le regioni di incertezza asintotiche dei parametri identificati di un modello possono essere inaffidabili, ed ha proposto opportuni rimedi.
  • Identificazione di modelli intervallari per la predizione. E’ stato messo a punto un metodo per l’identificazione di modelli che a fronte di un ingresso restituiscono un intervallo di confidenza per il futuro valore dell’uscita. L’analisi di tale metodo ha permesso di quantificare esattamente la confidenza dell’intervallo a partire dal numero di osservazioni utilizzate, cosicché il modello ottenuto possa essere utilizzato in sicurezza per valutare il comportamento futuro del sistema.
  • Metodi di stima di parametri fisici. Sono state messe in luce le criticità degli esistenti metodi di stima (specialmente per quello che riguarda gli aspetti computazionali) ed è stato proposto un nuovo approccio basato sulla simulazione (metodo a due passi) che permette in molti casi di superare le criticità evidenziate.
  • Rivelazione di segnali sinusoidali. Un metodo efficace basato su un semplice filtro a spillo è stato progettato ed applicato alla riduzione del rumore nella tecnologia degli hard-disk.
  • Identificazione non-lineare. Sono stati sviluppati vari metodi per l'identificazione di modelli ARX non-lineari polinomiali, basati sulla minimizzazione dell'errore di simulazione. In particolare, è stato studiato l'uso di tecniche di regolarizzazione per la selezione (anche adattativa) della struttura dei modelli e di metodi basati sull'iterazione di predittori multi-stage per la stima parametrica.
  • Progetto di controllori basati su dati. E’ stato proposto il paradigma VRFT ("Virtual Reference Feedback Tuning") per il progetto del controllore, che riformula problemi di sintesi del controllo in problemi di identificazione. E’ stato sviluppato un toolbox Matlab a supporto del metodo proposto.

Automazione dei veicoli e dei sistemi di trasporto
  • Dinamica e controllo strada-veicolo. Sono stati sviluppati nuovi algoritmi per sospensioni semi-attive e proposta una visione unificante del controllo di frenata, trazione e stabilità. E’ stato brevettato (e concesso in uso a Pirelli) un metodo per la stima diretta delle forze di contatto mediante accelerometri integrati negli pneumatici.
  • Veicoli elettrici e ibridi: sono stati sviluppati sistemi di controllo per la gestione completa di motore elettrico e pacco batterie.
  • Pacchi batterie al litio: sono stati sviluppati modelli dinamici, algoritmi di stima dello stato di carica, e algoritmi di controllo per l’equalizzazione delle celle.
  • Veicoli innovativi: sono stati sviluppati veicoli innovativi elettrici per la mobilità indoor e di breve range.
  • Imbarcazioni a vela: è stato sviluppato un sistema per l’identificazione real-time della performace ottima di una barca.
  • Controllo di motori. Sono stati sviluppati modelli dinamici a valor medio di motori a benzina e Diesel; è stato proposto un algoritmo innovativo per la rilevazione e diagnostica di guasti.
  • Controllo di veicoli articolati. E’ stata proposta una tecnica basata su funzioni di Lyapunov per l’inseguimento di traiettorie rettilinee e circolari, per entrambe le direzioni di moto.
  • Identificazione e controllo del rotore di elicotteri. E’ stato proposto un approccio originale al problema del controllo attivo del rotore, che tiene conto dell’impatto sulla stabilità della periodicità del rotore e del controllore.
  • Identificazione della meccanica del volo di elicotteri. Nell’ambito del nuovo centro di ricerca congiunto AgustaWestland-Politecnico AWPARC e’ in corso di sviluppo un approccio integrato per il progetto di esperimenti, la stima dei parametri e la validazione di modelli orientati al controllo della meccanica del volo degli elicotteri, basato sullo stato dell’arte per l’identificazione di sistemi multivariabili.
  • Controllo di UAV in configurazione quadrotor. E’ stata messa a punto una nuova architettura ad alte prestazioni per il sistema di controllo di un UAV quadrotor, basata sulla proprietà di flatness delle equazioni di moto del velivolo.
  • Controllo orbitale e d’assetto di satelliti. Sono stati sviluppati nuovi metodi per il controllo d’assetto di satelliti equipaggiati con attuatori magnetici, ed è stato proposto un algoritmo innovativo per la stima dell’assetto, con migliori prestazioni rispetto ai risultati presenti in letteratura.
  • Guida e controllo per l’atterraggio in missioni interplanetarie. Sono state sviluppate nuove tecniche di generazione di traiettoria e controllo della discesa basate su tecniche di controllo non lineare.
  • Sistemi di gestione del traffico aereo. E’ stata sviluppata una metodologia per l’analisi di raggiungibilità di una classe di sistemi ibridi stocastici, con applicazione alla predizione del conflitto di traiettoria di aeromobili. Sono stati inoltre sviluppati nuovi metodi per valutare la complessità del traffico aereo, a supporto delle funzionalità di predizione di conflitto e pianificazione di traiettoria.