Dipartimento di Ingegneria
Ingegneria dei sistemi di
Controllo
Ermidoro Michele
Dalmine, 22-02-2017
Università degli Studi di Bergamo
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
2013
PhD student @ UniBg
About myself
2009
Laurea Triennale in Ingegneria
Informatica
25-10-1987
Nato a Bergamo
2006
Diploma di Ragioniere Programmatore
Michele
Ermidoro
2011
Laurea Specialistica in Ingegneria
Informatica (Curriculum industriale)PhD(s)
2013
PhD student @ UniBg
2015
PhD
About myself
2009
Laurea Triennale in Ingegneria
Informatica
25-10-1987
Nato a Bergamo
2006
Diploma di Ragioniere Programmatore
Michele
Ermidoro
2011
Laurea Specialistica in Ingegneria
Informatica (Curriculum industriale)PhD(s)
2013
PhD student @ UniBg
2015
PhD
About myself
2009
Laurea Triennale in Ingegneria
Informatica
25-10-1987
Nato a Bergamo
2006
Diploma di Ragioniere Programmatore
Michele
Ermidoro
2011
Laurea Specialistica in Ingegneria
Informatica (Curriculum industriale)PhD(s)
Email:
Cell: 3298937973
2017
Professore a contratto
Consulente Freelance
Perchè io?
Perchè io?
Il dottorato l’ho svolto nel Control and Automation Lab dell’università
Perchè io?
Il dottorato l’ho svolto nel Control and Automation Lab dell’università
Cosa facciamo – alcuni progetti
Cosa facciamo – alcuni progetti
Cosa facciamo – alcuni progetti
x
z
y
AIM: Obtain an estimation of the working condition of a medium
tension circuit breaker
A tri-axial accelerometer has been placed on the structure, in order
to analyze the vibrations during the Closing and Opening operations.
The data are then analyzed using an algorithm called DTW-
Dynamic Time Warping.
Mainly used in speech recognition, it analyzes the difference
between two time series.
Cosa facciamo – alcuni progetti
x
z
y
AIM: Obtain an estimation of the working condition of a medium
tension circuit breaker
A tri-axial accelerometer has been placed on the structure, in order
to analyze the vibrations during the Closing and Opening operations.
The data are then analyzed using an algorithm called DTW-
Dynamic Time Warping.
Mainly used in speech recognition, it analyzes the difference
between two time series.
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 180000
2
4
x 104
mean
of di
stanc
e
# of test
mean dtw freq CLOSING
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 180000
1
2
x 104
mean
of di
stanc
e
# of test
mean dtw time CLOSING FAULT
Cosa facciamo – alcuni progetti
AIM: Detect the impact of the gate with an human
(or other object) as fast as possible.
An accelerometer has been placed on the gate. The
acceleration is the fastest signal that identifies the
impact.
A Kalman filter mixes the accelerometer data with the
motor torque in order to identify even slow speed
impact.
Accel.
Torque
ExtendedKalman ONOFF
ActivationLogic
𝑐𝛼 ≥ 𝑐𝑇𝐻
Threshold 𝒄𝑻𝑯
𝒄𝜶
Real time
estimation of friction
coefficient
Cosa facciamo – alcuni progetti
Cosa facciamo – alcuni progetti
Cosa facciamo – alcuni progetti
Best-Case-ScenarioNeutral Background
Worst-Case-ScenarioComplex Background
SK
IN
EX
TR
AC
TIO
N
SKIN
Cosa facciamo – alcuni progetti
Best-Case-ScenarioNeutral Background
Worst-Case-ScenarioComplex Background
SK
IN
EX
TR
AC
TIO
N
AC
NE
EX
TR
AC
TIO
N
Clustered ACNE SKIN
Cosa facciamo – alcuni progetti
Cosa facciamo – alcuni progetti
CONTROLLO
MODELLIZZAZIONE
SIMULAZIONE
FILTRAGGIO
ANALISI DEI
DATI
MATEMATICA
Altri Corsi
• Controlli automatici
• IMAD (Identificazione dei modelli ed analisi dei dati)
• Laboratorio di automatica
Calendario Lezioni
Sistemareale
Controllore
Sensore
+
-
ref e u y
Calendario Lezioni
Sistemareale
Controllore
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+
-
ref e u y
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+
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Come scegliamo il sensore giusto?
Calendario Lezioni
Sistemareale
Controllore
Sensore
+
-
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Calendario Lezioni
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In che modo possiamo agire sul sistema reale?
Calendario Lezioni
Sistemareale
Controllore
Sensore
+
-
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Calendario Lezioni
Sistemareale
Controllore
Sensore
+
-
ref e u y
Come si realizza un Controllore?
Calendario Lezioni
• Argomento 1 – Come scegliere un sensore.
- Esempio applicativo: Impact prevention Dissuasore
• Argomento 2 – Attuatori Elettrici
- Classificazione motori
- Descrizione struttura motori
- Controllo motori
• Argomento 3 – Scelta del controllore
- Esempio applicativo: Carroponte
- Esempio applicativo: ABS
• Argomento 4 – Machine Learning
• Laboratorio – MATLAB & SIMULINK
Varie eventuali
ORARI
• Martedì: 8:30 – 11
• Giovedì: 8:30 – 10
• Ricevimento: Martedì dale 11 alle 12 presso il laboratorio di automatica.
Richiedete comunque un appuntamento in anticipo via mail
CONTATTI
• Mail: [email protected]
• Telefono: 3298937973
Modalità d’esame
• TO BE DEFINED