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- Mattia Grassi
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29 Aumento di 1 di nell anno 1 8(+#.%09:;%DU%
30 8(+#.%09:;%JW% 4"H]F())"%')%,"G/).%O5'%.H.GV'%:`JP!!!! Le variabili sono reali a tempo continuo!! I modelli matematici sono costituiti da equazioni differenziali!! I modelli matematici sono stati determinati a partire dalle proprietà fisiche del sistema
31 8(+#.%09:;%J:% 4F.%V.,/5'(+'.#_%F())"%O5'%.H.GV'%L9Q%P!!!! Le variabili sono reali ma a tempo discreto!! I modelli matematici sono costituiti da equazioni alle differenze!! I modelli matematici sono stati determinati a partire dalle proprietà fisiche del sistema
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34 8(+#.%09:;%JL% 6VV+",,'"%Z(%H,(#"5(%N'(),([%V.+%5(%,"H#+/3'").%1'% G"1.55'%1')(G','I!! Leggi fisiche, conoscenze a priori, leggi euristiche, statistiche, ecc. Approccio modellistico a scatola trasparente Modelli dinamici (tempo continuo, tempo discreto)
35 8(+#.%09:;%JQ% 6VV+",,'"%1'**.+.)#.%X1(#(`N(H.1Y%Z(%H,(#"5(%).+([I!! Dati sperimentali, misure fornite da sensori, dati storici, ecc. Approccio modellistico a scatola nera Le variabili d ingresso, di uscita e di disturbo non saranno più rappresentate tramite funzioni continue del tempo ma tramite successioni numeriche i cui elementi sono i dati da utilizzare per determinare il modello dinamico
36 8(+#.%09:;%JR% 6VV+",,'"%G"1.55'H#',"%(%ZH,(#"5(%).+([% 01.)#'2',(3'").%1'%/)%H'H#.G(%1')(G',"% Dati: Modello a tempo discreto:!! sistema a tempo continuo e dati ottenuti per campionamento di variabili continue!! sistema a tempo discreto e dati ottenuti da variabili inerentemente discrete
37 8(+#.%09:;%JS% 8+'G"%.H.GV'"% Dati di un impianto da 120 MW per la produzione di energia a Pont-sur-Sambre (Francia) Fonte: De Moor B.L.R. (ed.), DaISy: Database for the Identification of Systems, Department of Electrical Engineering, ESAT/SISTA, K.U.Leuven, Belgium
38 8(+#.%09:;%JT%
39 6),"+(%/)%.H.GV'"% 8(+#.%09:;%JU% Un ora di traffico Internet tra il Lawrence Berkeley Laboratory ed il resto del mondo Fonte: De Moor B.L.R. (ed.), DaISy: Database for the Identification of Systems, Department of Electrical Engineering, ESAT/SISTA, K.U.Leuven, Belgium
40 ^)%(5#+"%.H.GV'"% 8(+#.%09:;%LW%!+!% /096:612;,0<:,0/=,603123::;/-./17>/28!+!$!+!#!+!"!!+!"!+!#!+!$! "! #! $! %! &! '! (! )! *! "!!,-./0.,12, !+#!+"& 56-,=,603123::/15/::/1748!+"!+!&!!+!&!+"!+"&!+#! "! #! $! %! &! '! (! )! *! "!!,-./0.,12, G%5(0%//,&5(-%(7$(.'.)"*%(4%&&(s(4"%*Z(%$#,&,(-X'$/&'$%W',$"(-"&&X%.)%(B0%-M(A.(+,.'W',$"(-"&&%(+%&&%(.7&&X%.)%(B*M;( ( f,$)"z(-%)%4%."(g%t!t;(
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55 8(+#.%09:;%QQ% N! *,-"&&,(>%(./%),&%($"0%?('$(F%)&%4(U9%(!#3$C0#-<67*<'-$8'')5'IV(! load dryer2 % esperimento eseguito su dispositivo Feedback PT326! % riferimento: Ljung, "System Identification: Theory for the User", pag. 525!! z_ident = dati(1:300); % uso i primi 300 dati per identificare un modello! figure;plot(z_ident); % vediamoli!! 64*.- 7.-*.-89,-, '()*(+,-.+, & %"# % #"# # $"# %"# 23-(45, % #"# # $"# $!"#! # /0 /# 10 1# ':)(8;<(=34><? /,$5$7%Y(
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57 8(+#.%09:;%QS% % valuto il modello sui nuovi dati (applico l'algoritmo del modello sulla! % nuova sequenza u ed ottengo la risposta del modello)! ( #&" ' #!&"!!&" # ()*+,*-.'/01'2,/011, ()*+,*-.'2)*3(.-. #&" '! "! #!! #"! $!! $"! %!!
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