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B010314 - STIMA E IDENTIFICAZIONE
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Prerequisiti
Metodi Didattici
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2019-20
Anno di corso
Primo Anno - Secondo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Ingegneria dell'Informazione
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
ING-INF/04 - AUTOMATICA
Crediti Formativi
9
Ore Didattica
72
Periodo didattico
02/03/2020 ⇒ 12/06/2020
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Lingua Insegnamento
Italiano o, su richiesta, inglese.
Contenuto del corso
Il corso si propone di fornire strumenti statistici per
l'analisi e l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi
di stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Il programma consiste di 4 parti:
1. SEGNALI E SISTEMI DINAMICI STOCASTICI
2. TEORIA DELLA STIMA
3. FILTRAGGIO RICORSIVO E SUE APPLICAZIONI
4. IDENTIFICAZIONE DI MODELLI
l'analisi e l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi
di stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Il programma consiste di 4 parti:
1. SEGNALI E SISTEMI DINAMICI STOCASTICI
2. TEORIA DELLA STIMA
3. FILTRAGGIO RICORSIVO E SUE APPLICAZIONI
4. IDENTIFICAZIONE DI MODELLI
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
Appunti dalle lezioni.
Materiale didattico disponibile all’indirizzo http://www.dsi.unifi.it/user/chisci/.
Altro materiale:
S. Bittanti: Teoria della Predizione e del Filtraggio, Pitagora Ed., Bologna, 1993.
B.D.O. Anderson, J.B. Moore: Optimal Filtering, Prentice Hall, 1979.
T. Sodestrom: Discrete-Time Stochastic Systems Estimation and Control, Prentice Hall, 1994.
Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan: Estimation with Applications to Tracking and Navigation – Theory, Algorithms and Software, J. Wiley & Sons, 2001.
B. Ristic, S. Arulampalam, N. Gordon: Beyond the Kalman Filter – Particle Filters for tracking Applications, Artech House, 2004.
S. Bittanti: Identificazione dei Modelli e Controllo Adattativo, Pitagora Ed., Bologna, 1997.
L. Ljung: System Identification - Theory for the User, Prentice Hall, 1999.
T. Sodestrom, P. Stoica: System Identification, Prentice Hall, 1989.
Materiale didattico disponibile all’indirizzo http://www.dsi.unifi.it/user/chisci/.
Altro materiale:
S. Bittanti: Teoria della Predizione e del Filtraggio, Pitagora Ed., Bologna, 1993.
B.D.O. Anderson, J.B. Moore: Optimal Filtering, Prentice Hall, 1979.
T. Sodestrom: Discrete-Time Stochastic Systems Estimation and Control, Prentice Hall, 1994.
Y. Bar-Shalom, X. R. Li, T. Kirubarajan: Estimation with Applications to Tracking and Navigation – Theory, Algorithms and Software, J. Wiley & Sons, 2001.
B. Ristic, S. Arulampalam, N. Gordon: Beyond the Kalman Filter – Particle Filters for tracking Applications, Artech House, 2004.
S. Bittanti: Identificazione dei Modelli e Controllo Adattativo, Pitagora Ed., Bologna, 1997.
L. Ljung: System Identification - Theory for the User, Prentice Hall, 1999.
T. Sodestrom, P. Stoica: System Identification, Prentice Hall, 1989.
Obiettivi Formativi
Fornire agli studenti strumenti statistici per l'analisi e
l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi di stima
di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Utilizzo di tecniche di analisi ed elaborazione dei dati per la stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Si riportando si seguito le capacità acquisite nonché le conoscenze e competenze attese secondo i descrittori di Dublino.
CA2: La capacità di applicare la propria conoscenza e la propria comprensione per analizzare e ottimizzare apparati e sistemi meccanici, nonché di innovare i medesimi anche attraverso lo sviluppo ed il miglioramento dei metodi di progettazione, confrontandosi con continuità con la rapida evoluzione propria dell’ambito dell’ingegneria meccanica.
CA5: La capacità approfondita di scegliere e utilizzare attrezzature, strumenti, procedure e metodi appropriati, conoscendone i limiti e le potenzialità; in particolare la capacità di condurre esperimenti anche complessi, gestire ed impiegare strumentazione e software avanzati, con capacità di analisi adeguata.
CA6: La capacità di identificare, localizzare e ottenere dati e informazioni necessari alla valutazione.
CA12: La capacità adeguata di comprensione delle fonti in lingua inglese.
CC10: La conoscenza del settore dell’automazione e della controllistica. La conoscenza di sistemi meccatronici.
l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi di stima
di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Utilizzo di tecniche di analisi ed elaborazione dei dati per la stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Si riportando si seguito le capacità acquisite nonché le conoscenze e competenze attese secondo i descrittori di Dublino.
CA2: La capacità di applicare la propria conoscenza e la propria comprensione per analizzare e ottimizzare apparati e sistemi meccanici, nonché di innovare i medesimi anche attraverso lo sviluppo ed il miglioramento dei metodi di progettazione, confrontandosi con continuità con la rapida evoluzione propria dell’ambito dell’ingegneria meccanica.
CA5: La capacità approfondita di scegliere e utilizzare attrezzature, strumenti, procedure e metodi appropriati, conoscendone i limiti e le potenzialità; in particolare la capacità di condurre esperimenti anche complessi, gestire ed impiegare strumentazione e software avanzati, con capacità di analisi adeguata.
CA6: La capacità di identificare, localizzare e ottenere dati e informazioni necessari alla valutazione.
CA12: La capacità adeguata di comprensione delle fonti in lingua inglese.
CC10: La conoscenza del settore dell’automazione e della controllistica. La conoscenza di sistemi meccatronici.
Prerequisiti
Elementi di teoria della probabilita'.
Algebra lineare.
Elementi di automatica.
Algebra lineare.
Elementi di automatica.
Metodi Didattici
Lezioni ed esercitazioni in aula.
Modalità di verifica apprendimento
L'esame consiste di un elaborato facoltativo e di una prova orale, volte ad accertare le capacità acquisite nonché le conoscenze e competenze riportate negli obiettivi formativi.
L'elaborato, assegnato a gruppi di 1-4 studenti, è finalizzato a verificare le capacità di utilizzare strumenti informatici di elaborazione dei dati per risolvere problemi pratici relativi a stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
La prova orale ha lo scopo di accertare, mediante esercizi e domande teoriche, le conoscenze acquisite su: strumenti statistici per l'analisi e
l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi di stima
di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
L'elaborato, assegnato a gruppi di 1-4 studenti, è finalizzato a verificare le capacità di utilizzare strumenti informatici di elaborazione dei dati per risolvere problemi pratici relativi a stima di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
La prova orale ha lo scopo di accertare, mediante esercizi e domande teoriche, le conoscenze acquisite su: strumenti statistici per l'analisi e
l'elaborazione dei dati con particolare riferimento a problemi di stima
di parametri, segnali e modelli di sistemi dinamici.
Programma del corso
1. SEGNALI E SISTEMI DINAMICI STOCASTICI
Processi stocastici. Momenti di un processo stocastico. Analisi in frequenza di processi stocastici. Risposta dei sistemi dinamici ad ingressi stocastici: analisi a regime. Fattorizzazione spettrale. Processi AR, MA e ARMA. Modellizzazione di processi stocastici non stazionari (processi di Wiener e ARIMA). Statistiche del primo e del secondo ordine (correlogrammi e periodogrammi). Risposta dei sistemi dinamici ad ingressi stocastici: analisi in transitorio.
2. ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA
Stima puntuale in un contesto Bayesiano. Stima a minimo errore quadratico medio. Stima ottima lineare. Stima di segnali stazionari tramite il filtro di Wiener. Predizione a minimo errore quadratico medio. Filtro di Wiener causale.
3. FILTRAGGIO RICORSIVO
Stima dello stato di un sistema dinamico lineare. Il filtro di Kalman come osservatore ottimo (a minimo errore quadratico medio). Il filtro di Kalman stazionario. Dualità con il problema del regolatore ottimo LQ. Predizione e regolarizzazione. Applicazioni del filtro di Kalman. Filtraggio nonlineare.
4. IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI
La procedura di identificazione e le sue fasi. Classificazione dei modelli.
Identificazione non parametrica: analisi di correlazione ed analisi spettrale.
Identificazione parametrica: classi di modelli; identificabilita' strutturale; criterio di adeguatezza del minimo errore di predizione; progetto dell'esperimento ed identificabilita' sperimentale; identificazione ad anello chiuso; scelta della struttura e validazione.
Processi stocastici. Momenti di un processo stocastico. Analisi in frequenza di processi stocastici. Risposta dei sistemi dinamici ad ingressi stocastici: analisi a regime. Fattorizzazione spettrale. Processi AR, MA e ARMA. Modellizzazione di processi stocastici non stazionari (processi di Wiener e ARIMA). Statistiche del primo e del secondo ordine (correlogrammi e periodogrammi). Risposta dei sistemi dinamici ad ingressi stocastici: analisi in transitorio.
2. ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA
Stima puntuale in un contesto Bayesiano. Stima a minimo errore quadratico medio. Stima ottima lineare. Stima di segnali stazionari tramite il filtro di Wiener. Predizione a minimo errore quadratico medio. Filtro di Wiener causale.
3. FILTRAGGIO RICORSIVO
Stima dello stato di un sistema dinamico lineare. Il filtro di Kalman come osservatore ottimo (a minimo errore quadratico medio). Il filtro di Kalman stazionario. Dualità con il problema del regolatore ottimo LQ. Predizione e regolarizzazione. Applicazioni del filtro di Kalman. Filtraggio nonlineare.
4. IDENTIFICAZIONE DEI MODELLI
La procedura di identificazione e le sue fasi. Classificazione dei modelli.
Identificazione non parametrica: analisi di correlazione ed analisi spettrale.
Identificazione parametrica: classi di modelli; identificabilita' strutturale; criterio di adeguatezza del minimo errore di predizione; progetto dell'esperimento ed identificabilita' sperimentale; identificazione ad anello chiuso; scelta della struttura e validazione.