Dalmine, 22-02-2017 Dipartimento di Ingegneria Ingegneria dei sistemi di Controllo Università degli Studi di Bergamo Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Ermidoro Michele
About myself 25-10-1987 Nato a Bergamo 2006 Diploma di Ragioniere Programmatore Michele Ermidoro 2009 Laurea Triennale in Ingegneria Informatica 2011 Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica (Curriculum industriale) PhD(s) 2013 PhD student @ UniBg
About myself 25-10-1987 Nato a Bergamo 2006 Diploma di Ragioniere Programmatore Michele Ermidoro 2009 Laurea Triennale in Ingegneria Informatica 2011 Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica (Curriculum industriale) PhD(s) 2013 2015 PhD student PhD@ UniBg
About myself 25-10-1987 Nato a Bergamo 2006 Diploma di Ragioniere Programmatore 2009 Laurea Triennale in Ingegneria Informatica 2011 Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica (Curriculum industriale) Michele Ermidoro Email: michele@ermidoro.net Cell: 3298937973 PhD(s) 2013 2015 PhD student PhD@ UniBg 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 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. y z x 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 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. y z x 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. mean of distance mean of distance 4 2 x 10 4 mean dtw freq CLOSING 0 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 # of test x 10 4 mean dtw time CLOSING 2 1 0 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 # of test FAULT
Cosa facciamo alcuni progetti AIM: Detect the impact of the gate with an human (or other object) as fast as possible. Threshold c TH 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 Extended Kalman c α c α OFF c TH ON Activation Logic Real time estimation of friction coefficient
Cosa facciamo alcuni progetti
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SKIN EXTRACTION Cosa facciamo alcuni progetti Best-Case-Scenario Neutral Background Worst-Case-Scenario Complex Background SKIN
ACNE EXTRACTION SKIN EXTRACTION Cosa facciamo alcuni progetti Best-Case-Scenario Neutral Background Worst-Case-Scenario Complex Background Clustered ACNE SKIN
Cosa facciamo alcuni progetti
Cosa facciamo alcuni progetti
CONTROLLO ANALISI DEI DATI FILTRAGGIO MODELLIZZAZIONE SIMULAZIONE MATEMATICA
Altri Corsi Controlli automatici IMAD (Identificazione dei modelli ed analisi dei dati) Laboratorio di automatica
Calendario Lezioni ref + e u Sistema y Controllore reale - Sensore
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Calendario Lezioni ref + e u Sistema y Controllore reale - Sensore Come scegliamo il sensore giusto?
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Calendario Lezioni In che modo possiamo agire sul sistema reale? ref + e u Sistema y Controllore reale - Sensore
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Calendario Lezioni Come si realizza un Controllore? ref + e u Sistema y Controllore reale - Sensore
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: michele.ermidoro@unibg.it Telefono: 3298937973
Modalità d esame TO BE DEFINED