Sistemi e metodi adattativi per controlli in tempo reale
type: CreativeWork
description: Il problema della stabilizzazione dei sistemi dinamici ha assunto sempre più interesse con l'estensione dell'automatizzazione in campo industriale a sistemi di complessità sempre crescenti. Il controllo di un processo fisico ha origine dalla necessità di ottenere un certo comportamento in termini di stabilità, precisione, velocità e risposta alle perturbazioni. Uno dei metodi più classici richiede la realizzazione di un modello matematico dell'impianto; questa si presenta spesso come la fase più complessa e delicata del progetto di un controllore, sia perché non esistono regole precise, sia perché da essa dipende in gran parte il risultato del sistema di controllo. Nel controllo tradizionale si passa dal modello, spesso di tipo non lineare, ad un sistema semplificato linearizzando le equazioni che descrivono l'impianto. Esistono varie procedure di progetto che si basano sulla linearizzazione e che spesso portano a buoni risultati finché il sistema non si allontana troppo dal punto di equilibrio. Se, a causa delle non idealità, il comportamento del processo si differenzia eccessivamente da quello previsto, il controllore lineare non adattativo non è più efficace. In molte applicazioni si ricorre ad un approccio differente che non si basa sulla linearizzazione ma prevede lo sviluppo di un controllo non lineare ottimizzato attraverso metodi adattivi quali le reti neurali, la logica fuzzy e gli algoritmi genetici. Una rete neurale è una struttura costituita da un certo numero di unità di calcolo operanti in parallelo e organizzate su diversi strati, che permette di eseguire trasformazioni non lineari sugli ingressi. Una caratteristica importante di questa struttura è quella di potersi adattare, durante una fase di apprendimento, in modo da ricostruire la relazione che lega gli ingressi alle uscite a partire da una serie di esempi disponibili. Le reti neurali possono quindi essere utilizzate sia per l'identificazione della caratteristica ingresso-uscita d…
abstract: Il problema della stabilizzazione dei sistemi dinamici ha assunto sempre più interesse con l'estensione dell'automatizzazione in campo industriale a sistemi di complessità sempre crescenti. Il controllo di un processo fisico ha origine dalla necessità di ottenere un certo comportamento in termini di stabilità, precisione, velocità e risposta alle perturbazioni. Uno dei metodi più classici richiede la realizzazione di un modello matematico dell'impianto; questa si presenta spesso come la fase più complessa e delicata del progetto di un controllore, sia perché non esistono regole precise, sia perché da essa dipende in gran parte il risultato del sistema di controllo. Nel controllo tradizionale si passa dal modello, spesso di tipo non lineare, ad un sistema semplificato linearizzando le equazioni che descrivono l'impianto. Esistono varie procedure di progetto che si basano sulla linearizzazione e che spesso portano a buoni risultati finché il sistema non si allontana troppo dal punto di equilibrio. Se, a causa delle non idealità, il comportamento del processo si differenzia eccessivamente da quello previsto, il controllore lineare non adattativo non è più efficace. In molte applicazioni si ricorre ad un approccio differente che non si basa sulla linearizzazione ma prevede lo sviluppo di un controllo non lineare ottimizzato attraverso metodi adattivi quali le reti neurali, la logica fuzzy e gli algoritmi genetici. Una rete neurale è una struttura costituita da un certo numero di unità di calcolo operanti in parallelo e organizzate su diversi strati, che permette di eseguire trasformazioni non lineari sugli ingressi. Una caratteristica importante di questa struttura è quella di potersi adattare, durante una fase di apprendimento, in modo da ricostruire la relazione che lega gli ingressi alle uscite a partire da una serie di esempi disponibili. Le reti neurali possono quindi essere utilizzate sia per l'identificazione della caratteristica ingresso-uscita d…
author: CHIABERGE, MARCELLO
language: ita
keywords: Sistemi di controllo adattativi, reti neurali, sistemi fuzzy Tesi di dottorato n. TDR.1997.000604, Settore ING-INF/01 - Elettronica
date published: 1997
date modified: 2026-07-24T03:51:03Z
provider: Politecnico di Torino
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Politecnico di Torino

PropertyValue
property ID: Handle
value: http://hdl.handle.net/11583/2497241

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.6092/polito/porto/2497241