Programmi LM AUT - Ingegneria Catania · Energia e sistemi! conservativi.! ......

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI CATANIA

Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Modellistica e simulazione dei sistemi meccanici Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei

sistemi complessi Anno accademico: 2010/2011 Anno di corso: 1° Semestre: 1° CFU: 9 Settore scientifico disciplinare (SSD):

ING-‐IND/13 -‐ Meccanica applicata alle macchine

Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: 1. Cinematica dei corpi rigidi: 2. Cenni di dinamica analitica. 3. Analisi cinematica di meccanismi piani: 4. Analisi cinematica dei meccanismi spaziali: 5. Analisi dinamica di sistemi articolati: 6. Analisi dinamica dei sistemi multicorpo 7. Metodi ed applicazioni delle tecniche multibody 8. Soluzione numerica di equazioni differenziali 9. Modelli lineari ad 1 g.d.l. 10. Modelli lineari a due o più g.d.l. 11. Introduzione ai robot 12. Richiami di Algebra Lineare 13. Cinematica e dinamica di manipolatori seriali. 14. Cinematica e dinamica dei manipolatori complessi. 15. Applicazioni ai sistemi robotici delle tecniche multibody 16. Soluzione numerica di equazioni differenziali Capacità di studiare ed analizzare un sistema meccanico semplice e i sistemi robotici semplici e complessi. Testi di riferimento: • E. Pennestrì, Dinamica e Tecnica computazionale, Vol. 1 e 2, Casa Editrice Ambrosiana, Milano. • J. Angeles, Fundamentals of Robotic Mechanical Systems, Springer Metodi di valutazione: Stesura e discussione di un elaborato. Prova orale Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Microelettronica Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei


ING-‐INF/01 -‐ Elettronica

Ore di didattica in aula: 60 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Comparatori. Parametri di prestazione statici e dinamici. Schemi di Comparatori integrati. Tecniche di compensazione dell'offset. Comparatori ad isteresi. Filtri Filtri attivi tempo continui. Realizzazioni RC-‐Attive di una cella bilineare invertente, noninvertente e passa tutto. Funzioni passa basso e passa banda del secondo ordine. Celle biquadratica di Tow-‐Thomas, Ackerberg-‐Mossberg, Sallen-‐Key e Delyannis-‐Friend. Sintesi di filtri di ordine elevato. Filtri tempo discreti. Campionamento e mantenimento. Approccio a condensatore commutato (SC). Approccio Mosfet-‐C. Approccio Gm-‐C (OTA-‐C). Giratore. Esempi di transconduttori. Schemi di Tuning automatico. Circuiti Sample and Hold. Convertitori A/D e D/A. Principi di base della conversione A/D e D/A e parametri prestazionali. Architetture di convertitori D/A e A/D. Risultati di apprendimento previsti: Conoscenza di strumenti avanzati per la modellistica l'analisi e la progettazione di blocchi circuitali e sistemi per il processamento analogico. Testi di riferimento: • Schaumann, Van Valkemburg, Design of Analog Filters, Oxford University Press, 2001. • D. Johns, K. Martin, Analog Integrated Circuit Design, Wiley&Sons, 1997. Metodi di valutazione: Prova orale e Stesura e discussione di un eleborato Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Sensori e sistemi di misura avanzati Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei


ING-‐INF/07 -‐ Misure elettriche ed elettroniche

Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 30 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Metodi per la caratterizzazione dei sistemi di misura. Sistemi automatici di misura: Sistemi di acquisizione dati, sistemi distribuiti di strumenti di misura e sensori. Sensori resistivi: Potenziometri, SG, RTD. Circuiti di condizionamento per sensori resistivi Sensori basati su variazione di impedenza: capacitivi, Induttivi, LVDT Circuiti di condizionamento per sensori a variazione di impedenza Sensori attivi: Termocoppie, sensori Piezoelettrici e Ferroelettrici Amplificatore di carica e amplificatore di misura Sistemi per la misura di grandezze assolute (spostamento, velocità ed accelerazione) Cenni su sistemi per la misura di altre grandezze (Forza, pressione, flusso, portata volumetrica, densità, portata di massa) Cenni su altre tipologie di sensori (encoder, digitali, ultrasuoni, etc.) Sistemi multisensoriali, smart sensors, (wireless)sensor networks, power harvesting Sensori basati su materiali innovativi Cenni sulle tecnologie per la realizzazione di sensori Risultati di apprendimento previsti: Conoscenza delle metodologie e delle tecnologie per la realizzazione di sensori, sistemi di misura e circuiti di condizionamento. Testi di riferimento: • E. Doebelin: Strumenti e metodi di misura, Mc Graw Hill; • Pallas-‐Areny J.G. Webster: Sensors and Signal Conditioning; Metodi di valutazione: Prova orale/ Stesura e discussione di un eleborato Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Controllo robusto Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei


ING-‐INF/04 -‐ Automatica

Ore di didattica in aula: 60 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Verranno sviluppati argomenti di controllo ottimo e di controllo robusto. Introduzione al controllo avanzato, concetti fondamentali sulla stabilità e strumenti per lo studio del controllo di sistemi incerti. Decomposizione ai valori singolari di una matrice e tecniche numeriche per l'analisi dei sistemi. Decomposizione di Kalman. Realizzazione bilanciata a catena aperta, modelli di ordine ridotto. Aspetti essenziali del controllo ottimo e bilanciamento a catena chiusa. Proprietà dei sistemi passivi e dei sistemi bounded real. Controllo H∞. Tecniche per la risoluzione di problemi di controllo robusto e la parametrizzazione dei controllori stabilizzanti. Tecniche LMI (Linear Matrix Inequalities) per la progettazione dei sistemi di controllo. Sono previste esercitazioni in Matlab e Mathematica e sperimentazioni applicative su sistemi di controllo. Risultati di apprendimento previsti: Apprendimento delle tecniche di controllo ottimo e per la realizzazione di compensatori con caratteristiche di robustezza. Progettazione di sistemi di controllo per sistemi incerti. Testi di riferimento: • L. Fortuna, M. Frasca, Complementi di Teoria dei Sistemi e di Controlli Automatici, Franco Angeli

2010. • P. Dorato, L. Fortuna, G. Muscato, Robust Control for Unstructured Perturbations-‐ An Introduction,

Springer Verlag 1991 Metodi di valutazione: Prova scritta anche con il supporto del PC e prova orale. Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Modellistica e controllo dei sistemi elettromeccanici Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei


ING/IND-‐32 -‐ Convertitori, macchine e azionamenti elettrici

Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Sistemi elettromeccanici. Energia e sistemi conservativi. Calcolo delle forze e delle coppie elettromagnetiche. Generalità sulle macchine elettriche: materiali, perdite, rendimento, comportamento termico e tipi di servizio. Trasformatore: Principio di funzionamento. Trasformatori HF. Macchina asincrona. Avvolgimenti ed equazioni. Riporto. Coppie polari. Circuito equivalente in regime sinusoidale. Scorrimento. Coppia elettromagnetica. Prova a vuoto e a rotore bloccato. Avviamento. Motore asincrono monofase. Macchina sincrona. Avvolgimenti smorzatori. Circuito equivalente. Angolo di carico. Coppia sincrona e di riluttanza. Parallelo. Macchine sincrone speciali. Motori a magneti permanenti. Motore sincrono a riluttanza. Motori stepper. Motori switched reluctance. Macchine in CC e brushless. Forza elettromotrice indotta. Funzionamento a carico. Motori in CC. Commutazione. Dinamo a eccitazione derivata. Motore a eccitazione serie. Motore universale. Controllo dei sistemi elettromeccanici. Schema generale di un azionamento elettrico. Convertitori per azionamenti in continua e in alternata. Raddrizzatori. Chopper. Tecniche di modulazione PWM e Space vector. Inverter VSI e CSI. Azionamenti con motori in corrente continua. Controllo scalare. Controllo sulla tensione di armatura e di eccitazione. Controllo di corrente. Azionamenti con motori asincroni. Controllo V/f costante. Controllo di scorrimento. Controllo di motori stepper. Convertitori per motori unipolari. Controllo del motore switched reluctance. Cenni sul controllo vettoriale di macchine asincrone, sincrone e a magneti permanenti. Risultati di apprendimento previsti: Conoscenza delle caratteristiche costruttive e di funzionamento degli attuatori elettromeccanici più comuni e delle loro modalità di controllo più diffuse. Testi di riferimento: • Mohan: "Elettronica di Potenza", Hoeply. • Fitzgerarld: "Electric Machinery", Mc Graw Hill. Metodi di valutazione: Prova orale Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Fondamenti di bioingegneria Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei


ING-‐INF/06 -‐ Bioingegneria elettronica e informatica

Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Fondamenti di Strumentazione Biomedica -‐ Strumentazione Biomedica -‐ Valutazione delle performance della strumentazione -‐ Criteri di Progettazione -‐ Biostatistica-‐ Strumentazione per l'acquisizione di biopotenziali (Elettrocadiografia, Elettro /Magnetoencelografia)-‐ Immagine radiologica (RX)-‐ Tomografia Computerizzata -‐ Immagine Ecografia-‐ Risonanza Magnetica. Lab on a Chip: Principi, Metodi e Tecnologie -‐ Teoria fluido meccanica per microsistemi (effetto capillare, elettro-‐osmosi, di elettroforesi e magetoforesi) -‐ Sistemi microfluidici bifase. Dinamiche non lineari in microfluidica (droplet formation e chaotic advection) -‐ Modellazione multi fisica e implementazione numerica -‐ Metodi e tecnologie per il sensing e l'attuazione (microscopia, spettrofotometria, optofluidica). Tecniche di fabbricazione per Lab on a Chip -‐ Caratterizzazione e controllo sperimentale di flussi -‐Sistemi logici microfluidici (logica a bolle). Diagnosi e Tecnologie basate sull'Analisi di Biopotenziali -‐ Sistema nervoso -‐ neuroni ed origine e trasmissione dell'impulso nervoso, modellazione elettrica, attività elettrica dell'encefalo (EEG ed MEG), ritmi encefalici -‐ Metodi di l'analisi e la classificazione di segnali EEG/MEG (Event-‐Related Potentials, Seizure Signal Analysis, Sleep EEG) -‐ Tecnologie per il Brain Computer Interfacing. Sistema circolatorio -‐ parametri sistemici (pressione cardiaca, velocità e flusso, cardiac output), modellazione elettrica -‐Metodi per l'analisi e la classificazione di segnali ECG -‐ Tecnologie per lo sviluppo di sistemi portatili di diagnosi tempo reale. Risultati di apprendimento previsti: Conoscenze di base per l'interazione con sistemi biologici e medici, con riferimento all'applicazione di metodologie e tecnologie per l'automatizzazione delle procedure di acquisizione ed analisi e controllo dell'informazione da strumentazione biomedicale . Testi di riferimento: • John G. Webster, Medical Instrumentation: application and design, WILEY • Henrik Bruus, Theoretical Microfluidics, Oxford Metodi di valutazione: Stesura e discussione di un elaborato e Prova Orale Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Sistemi complessi adattativi e Biorobotica Nome modulo: Sistemi complessi adattativi Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei



Ore di didattica in aula: 60 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: I sistemi complessi adattativi: esempi. Dalla Scienza dei sistemi complessi alla Tecnologia dei sistemi complessi. Dinamica dei sistemi non lineari e controllo delle biforcazioni. Dinamiche di sistemi e circuiti elettronici con comportamento caotico. Controllo del Caos. Sincronizzazione di sistemi non lineari. Osservatori non lineari. Oscillazioni non lineari, autoonde, controllo di solitoni. Reti dinamiche e modelli tramite Reti Cellulari Non lineari. Reti con capacità di autorganizzazione. Circuiti a rete. Adattatività, diversità strutturale, incertezza e rumore. Creazione di pattern adattativi. Adattatività e sistemi localmente attivi. Risultati di apprendimento previsti: Capacità da parte degli allievi di realizzare circuiti e sistemi con caratteristiche di adattamento. Testi di riferimento: • Steven H. Strogatz, Nonlinear Dynamic and Chaos, Perseus 1998 • Fortunato Arecchi, Caos e Complessità nel vivente, IUSS Press, Pavia 2004 Metodi di valutazione: Discussione di un elaborato di corso con prova orale. Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Sistemi complessi adattativi e Biorobotica Nome modulo: Biorobotica Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei



Ore di didattica in aula: 60 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Introduzione alla Biorobotica e agli aspetti interdisciplinari; studio approfondito delle dinamiche non lineari nei sistemi neurali biologici; modellistica del neurone biologico e studio nel piano delle fasi; modelli delle sinapsi e della loro modulazione; modelli computazionalmente efficienti delle reti neurali biologiche; esempi di simulazione in riferimento a casi di studio. Paradigmi neurali biologici per la generazione ed il controllo di sistemi di locomozione; il Generatore Centrale di Pattern (CPG) ed il controllo decentralizzato: studio approfondito e confronti in relazione ad animali presi come riferimento; implementazione dei paradigmi di controllo della locomozione tramite sistemi e circuiti non lineari (implementazione analogica e digitale); studio di esempi reali di robot biologicamente ispirati, controllati da modelli di reti neurali biologiche (implementazione di dinamiche ondulatorie "worm-‐like", implementazione di reti CPG e controllori decentralizzati su robot esapodi, quadrupedi e bipedi). Il ruolo dei sistemi dinamici complessi nella modellistica e nel controllo di dinamiche percettive, con applicazione alla biorobotica: studio di dinamiche complesse per il controllo di sistemi percettivi per la biorobotica. Verso il modello computazionale del cervello di un robot insettoide. Risultati di apprendimento previsti: Capacità di introspezione nei fenomeni neurobiologici (locomozione e percezione) dal punto di vista dei sistemi dinamici non lineari; capacità di modellizzazione di tali fe nomeni attraverso sistemi di calcolo analogico e digitale; applicazione di queste conoscenze alla robotica biologicamente ispirata Testi di riferimento: • G. N. Orlovsky, T. G. Deliagina and S. Grillner "Neuronal Control of Locomotion: From Mollusc to

Man", Oxford University Press • P. Arena "Dynamical Systems, Wave-‐Based Computation and Neuro-‐Inspired Robots", Springer Metodi di valutazione: Stesura e discussione di un eleborato, prova orale Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Modellistica e controllo dei processi Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei



Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Identificazione. Modelli dei processi controllati e dei sistemi di regolazione: equazione ingresso-‐uscita ed ingresso-‐stato-‐uscita. Caratteristiche dei sistemi lineari e linearizzazione dei sistemi non lineari. Modelli dinamici di processi industriali. Criteri di identificazione: deterministici e statistici. Metodi di tipo non-‐parametrico: deconvoluzione della risposta impulsiva, sistemi SISO e MIMO. Modelli parametrici: forma canonica, modello ARMA. Metodo dei Minimi Quadrati. Variazione della struttura, test dell'ordine. Identificazione in-‐linea. Filtraggio di dati rumorosi: minimi quadrati pesati, minimi quadrati generalizzati. Identificazione statistica, metodi spettrali e di correlazione. Schemi strutturali dei sistemi di controllo. Generalità sulle caratteristiche dei sistemi di regolazione e sulle variabili di disturbo. Classificazione: a catena aperta, a controreazione, a compensazione diretta ed indiretta, ad invarianza, ad azione in avanti, in cascata, a rapporto, selettivo, autoadattativo, autosintonizzante. Schemi misti. Metodi generali per il controllo dei sistemi a grandi dimensioni. Controllo a più strati. Gerarchia delle funzioni di controllo, criteri di decomposizione. Controllo a più livelli: decomposizione strutturale e problemi del coordinamento tramite modello e funzione obiettivo. Risultati di apprendimento previsti: Conoscenza delle metodologie fondamentali per la formulazione dei modelli teorici e sperimentali dei processi: modellistica ed identificazione. Analisi delle strutture complementari di controllo e delle tecniche di controllo gerarchico nei processi industriali. Testi di riferimento: • Dispense delle lezioni • Testi di consultazione Metodi di valutazione: Prova orale Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Automazione industriale Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei



Ore di didattica in aula: 90 Ore di altre attività: 0 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Modellistica e analisi di processi industriali mediante reti di Petri. Introduzione ai sistemi ad eventi discreti: modelli e rappresentazioni . Definizione e proprietà delle Reti di Petri: raggiungibilità, limitatezza e liveness . Analisi mediante rappresentazione matriciale. Analisi mediante grafo Controllo di processi industriali. Il controllore logico programmabile (PLC). Architettura hardware e software. La norma IEC 61131-‐3. Linguaggi di programmazione dei PLC. Macchine a stati e SequentialFunctionalChart. Microcontrollori. Architettura. Implementazione di un controllore in forma digitale. Sistemi hardware in the loop Sistemi e protocolli di comunicazione. Elementi della comunicazione in ambito industriale: schemi generali di interconnessione e definizione di bus di campo. Standard internazionali. Criteri di classificazione dei diversi ambiti industriali e relative esigenze di comunicazione. Criteri di scelta dei protocolli: velocità, precisione, determinismo. I principali bus di campo industriali. Bus di comunicazione per l'automazione civile e domestica. Risultati di apprendimento previsti: Conoscenza su: Struttura dei sistemi di automazione industriale ; Sensori ed attuatori per l'automazione ; Programmazione dei PLC ; Modellistica dei sistemi ad eventi discreti Testi di riferimento: • Sistemi di automazione industriale. Architettura e controllo, Claudio Bonivento, Luca Gentili e

Andrea Paoli, McGraw-‐Hill Companies, 2006 • "Sistemi ad eventi discreti", DI Febraro A. Giua A. Mc-‐HILL COMPANIES Metodi di valutazione: Prova orale e stesura e discussione di un eleborato Propedeuticità: Nessuna


Facoltà di Ingegneria Nome insegnamento: Robotica Nome modulo: Codice insegnamento: Corso di studio: Laurea Magistrale in Ingegneria dell'Automazione e del controllo dei



Ore di didattica in aula: 60 Ore di altre attività: 30 Docente: E-‐mail: Ricevimento: Programma: Introduzione: Sviluppi storici, Classificazione dei robot, Componenti di un robot. Applicazioni e Mercato della robotica. Cinematica e dinamica: Trasformazione cinematica diretta, Matrici di rotazione, Rappresentazione di Denavit-‐Hartenberg, Equazioni cinematiche dei manipolatori, Trasformazione cinematica inversa, Cinematica differenziale, Matrice Jacobiana, Statica, Rigidità e Cedevolezza, Ellissoidi di manipolabilità. Analisi della ridondanza. Equazioni della dinamica del Braccio di un Robot. Calcolo delle traiettorie di un manipolatore: Pianificazione della traiettoria, Traiettorie nello spazio dei giunti e nello spazio operativo. Controllo: Controllo in catena chiusa di un servomeccanismo di posizione, Regolatore P.I.D., Controllo decentralizzato; Controllo centralizzato, Controllo robusto, controllo adattativo. Controllo nello spazio operativo. Controllo dell'interazione, Controllo di forza, Controllo ibrido. Sensori e attuatori per la robotica: Sistemi di attuazione dei giunti, Azionamenti elettrici, idraulici e pneumatici, Sensori propriocettivi, Sensori esterocettivi. Visione per la robotica: Acquisizione delle immagini, Geometria dell'immagine, Relazioni di base tra i pixel, Preelaborazione, Segmentazione, Descrizione, Riconoscimento, Interpretazione. Controllo visuale di un robot. Service robot: Definizione di service robot, Applicazioni di Service robot. I robot mobili. Navigazione di un robot mobile, Dead Reckoning, Odometria, Map-‐Building, Map-‐Matching. Controllo di traiettorie di robot mobili. Robot non-‐olonomi. Esempi di Service robot. Laboratorio di robotica: Esperienze di programmazione e controllo di robot manipolatori e mobili. Risultati di apprendimento previsti: Acquisizione delle conoscenze e dei metodi per la modellistica ed il controllo di robot manipolatori e di robot mobili. Testi di riferimento: • B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo,"Robotica", Mc Graw-‐Hill Italia • R. Siegwart, I. Nourbakhsh, "Introduction to Autonomous Mobile Robots", MIT Press Metodi di valutazione: Prova orale e Stesura e discussione di un elaborato Propedeuticità: Nessuna

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