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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

K'H#.G'%1')(G','%(%#.GV"%,")#')/"!! 8(+#.%09:;%JD%!'.)"*%@(H0,/"..,@(T*+'%$),( H%0%*")0'(-"&(!'.)"*%( 3%0'%4'&"(-X7./')%(U17$W',$"(/,$5$7%(-"&()"*+,V( 3%0'%4'&"(-'(/,$)0,&&,(U17$W',$"(/,$5$7%(-"&()"*+,V( 3%0'%4'&"(-'(-'.)704,(U17$W',$"(/,$5$7%(-"&()"*+,V(

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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)

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

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

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

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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

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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,-, '()*(+,-.+, & %"# % #"# # $"# $./0'+)(>".+"0'*"$),G08"0;*?( @)*A:-.>(!"#!& %"# 23-(45, % #"# # $"# $!"#! # /0 /# 10 1# ':)(8;<(=34><? /,$5$7%Y(

8(+#.%09:;%QR%!! model = arx(zid, [2 2 3]);% identifico un modello ARX! % na=2, nb=2, nk=3 (che cosa sono? cfr. Parti 9-12 e 19 del materiale)!!! /,$5$7%Y(

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(.-. #&" '! "! #!! #"! $!! $"! %!!

8(+#.%09:;%QT% 6+O"G.)#'%#+(##(#'%.%)")%(**+")#(#'%')%8(+#.%0% N! %0#,*"$5()0%O%5( =! '(+0'$/'+%&'(*"),-'(+"0(&X'-"$5_/%W',$"(-'(.'.)"*'(-'$%*'/'(&'$"%0'Z( *'$'*'WW%W',$"(-"&&X"00,0"(-'(+0"-'W',$"@(*%..'*%( A"0,.'*'#&'%$W%@(.'%(,^j&'$"(U*"),-'(4%)/9V(/9"(,$j&'$"(U*"),-'( 0'/,0.'A'V( =!./"&)%(-'(7$%(.)07O70%(0%#',$"A,&"(+"0('&(*,-"&&,("()".)(+"0(&%( A%&'-%W',$"(-"&(*,-"&&,()0,A%),( =! +'%$'_/%W',$"(-"#&'(".+"0'*"$5@('$#0"..'(*%$'+,&%4'&'( +"0.'.)"$)"*"$)"("//')%$5(

8(+#.%09:;%QU% N! %0#,*"$5($,$(%^0,$)%5( =! '-"$5_/%W',$"(%(/'/&,(/9'7.,(-'(.'.)"*'(-'$%*'/'(&'$"%0'( =! '-"$5_/%W',$"(-'(.'.)"*'(%(+%0%*")0'(-'.)0'47'5@(-'(.'.)"*'($,$j &'$"%0'( =! '-"$5_/%W',$"($"&(-,*'$',(-"&&%(10"R7"$W%( =!.5*%(-'(+%0%*")0'(+"0(.'.)"*'(-'$%*'/'(%()"*+,(/,$5$7,(