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Alessandro Bosso

Professore a contratto

Dipartimento di Ingegneria Industriale

Assegnista di ricerca

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Tutor didattico

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Temi di ricerca

Parole chiave: Controllo Adattativo Model Predictive Control Sistemi Non-Lineari

Tecniche adattative applicate al controllo sensorless di macchine elettriche: con l'attuale diffusione su larga scala di tecnologie sostitutive ai tradizionali sistemi di propulsione a combustione, oltre alla estesa presenza di sistemi di generazione basata sul controllo complesso di macchine elettriche come le turbine eoliche, sempre più stringenti richieste di performance e robustezza sono imposte agli azionamenti utilizzati. Queste motivazioni rendono il controllo sensorless, ovverosia senza sensori di posizione/velocità, molto attraente per questioni di robustezza, costo e ingombri. L'attività di ricerca in questo contesto si muove nella direzione di soluzioni efficienti che soddisfino rigorose proprietà di stabilità, robustezza e soddisfacimento dei vincoli, il tutto tramite l'uso della teoria dei controlli adattativi.

Controllo di sistemi non-lineari soggetti a vincoli: un tema a cui viene dedicata significativa attenzione nel campo dei controlli automatici, vista la diffusione della problematica, consiste nell'inclusione in maniera ottima, durante il design degli algoritmi, dei vincoli a cui sono tipicamente soggette le variabili di stato e di controllo. In questo contesto, e in particolare per i sistemi lineari, si è vista l'affermazione delle strategie legate al controllo predittivo (Model Predictive Control), a cui appartengono anche categorie, come i Reference Governor, interamente focalizzate sulla gestione dei vincoli e utilizzate come supervisori su controllori di basso livello che trascurano i vincoli operativi. Il tema di ricerca, in luce di queste tematiche, consiste nell'estensione dei Reference Governor a sistemi non-lineari, con particolare interesse nella ricerca di soluzioni esplicite: queste infatti offrono i benefici di una maggiore efficienza computazionale, pur soddisfacendo in maniera approssimata la qualità di un algoritmo di ottimizzazione implicito.

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