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Sistemi di Automazione
Automation Systems
Silvia Maria Zanoli

Sede Ingegneria
A.A. 2015/2016
Crediti 9
Ore 72
Periodo I
Lingua ITA

Prerequisiti
I principali contenuti di Automazione Indudtriale (Definizione di sistemi ad eventi discreti - Petri nets)

Risultati di apprendimento attesi
Apprendere a valutare le prestazioni di un sistema di produzione automatizzato, tramite l’impiego di modelli Stocastici ad Eventi Discreti ; 2) acquisire l’abilità di usare adeguati programmi di simulazione.

Programma
Lo studente che avrà seguito con successo il corso avrà appreso a modellare un Sistema di Produzione Automatizzato o Automated Manufacturing System-AMS- (un sistema ad eventi discreti, complesso, distribuito, casuale) al fine di prevederne/ valutarne le prestazioni in condizioni operative reali, e perciò incerte. I modelli che imparerà a sviluppare ed analizzare sono Reti di Petri Stocastiche( SPN) e SPN Generalizzate (GSPN). Inoltre avrà informazioni su architetture avanzate di controllori industriali di variabili di processo Nell’ ambito del corso si imparerà:: 1- La descrizione delle prestazioni e gli indici di prestazione di AMS 2- Reti di Petri Temporizzate, stati, condizioni di abilitazione e di scatto delle transizioni, metodi di analisi 3- Informazioni di base su i modelli statistici detti processi di Markov ( sia a stato discreto che continuo) e le caratteristiche dei Processi di Markov generalizzati -GSMP, 4- Le caratteristiche delle SPN e GSPN e i risultati relativi al loro impiego per la valutazione/ previsione delle prestazioni dei sistemi in studio. 7 - L’ impiego di SW di analisi e simulazione dei modelli in studio, nell’ ambito degli argomenti precedenti e si avranno informazioni su: 8. Tecniche di controllo avanzato. Strutture di controllo di processi industriali: controllo in cascata, controllo feedforward,Override, controllo di rapporto (ration control), controllo Split range. Esempi di controllori industriali commerciali. Metodi di taratura automatica dei regolatori industriali tempo continuo. Problematiche implementative: wind-up dell’integratore, commutazione manuale/automatico e automatico/manuale. Elementi di controllo predittivo, applicazioni a semplici casi di studio ed esempi tratti da processi industriali.

Modalità di svolgimento dell'esame
METODI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in due prove volte a valutare le competenze teoriche (una prova scritta ed una prova orale) ed una prova pratica di modellazione ed analisi delle prestazioni di un sistema ad eventi discreti mediante modelli temporizzati stocastici. La prova scritta e quella pratica sono propedeutiche alla prova orale. Nel caso di esito negativo per la prova orale, lo studente deve ripetere anche la prova scritta.

CRITERI DI VALUTAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
La valutazione dell'apprendimento tiene conto dei risultati delle prove di verifica/misurazione dell'apprendimento e delle competenze acquisite e della capacità di recuperare eventuali lacune emerse dai risultati delle prove di verifica.

CRITERI DI MISURAZIONE DELL'APPRENDIMENTO
La misura dell'apprendimento mediante prova scritta ha lo scopo di verificare le competenze teoriche di modellazione di sistemi dinamici di tipo stocastico e delle tecniche di controllo avanzato con controllori industriali. Alla prova scritta sarà assegn

CRITERI DI ATTRIBUZIONE DEL VOTO FINALE
Al fine del superamento dell'esame con votazione minima lo studente deve possedere il bagaglio completo delle conoscenze. Ulteriore punteggio sarà attribuito dimostrando una conoscenza approfondita dei contenuti del corso nell'ambito delle prova scritta e di quella orale. La lode è riservata agli studenti che, avendo svolto tutte le prove in modo corretto e completo, abbiano dimostrato una particolare brillantezza nella esposizione orale e nella redazione degli elaborati scritti e nell'attività di progettazione.

Testi consigliati
- Dispense del corso a cura del docente- Ajmone Marsan M. et alii: “Modelling with Generalised Stochastic Petri Nets” John Wiley, 1994Per approfondimenti si consigliano i seguenti testi :- Carlucci D., Menga G. “Teoria dei Sistemi ad eventi discreti” .UT

Corsi di laurea

• Ingegneria Informatica e dell'Automazione (Corso di Laurea Magistrale (DM 270/04))