Gain scheduling: differenze tra le versioni

Versione delle 23:41, 25 giu 2011

Versione attuale delle 23:33, 26 ago 2022

(6 versioni intermedie di 5 utenti non mostrate)

Riga 1:

Il '''''gain scheduling''''' (in italiano: '''pianificazione dei guadagni''') è una soluzione empirica per rendere un [[controllo adattativo|controllore adattativo]], cheutilizzata hanei riscossosistemi undi notevolecontrollo successoin nell'ambito dellediverse applicazioni aeronautichecome equelle successivamente[[aeronautica|aeronautiche]], in quelle [[automobilistica|automobilistiche]] e nei sistemi di produzione e conversione dell'energia elettrica. Attualmente,Più grazierecentemente agli studi sui controlli robusti hanno fornito strumenti come la definizione della [[Stabilità interna|stabilità secondo Lyapunov]] e la [[teoria dell'iperstabilità]], con cui è possibile sintetizzare per via analitica algoritmi di controllo adattativi chesuperiori garantisconoo maggiorealtrettanto [[controlloperformanti. robusto|robustezza]]Tuttavia enonostante questi metodi siano promettenti i metodi di gain scheduling sono ancora prestazionimolto miglioriutilizzati.

== Principio di funzionamento ==

Riga 9:

Il ''gain scheduling'' si applica su sistemi non lineari, per i quali un controllo lineare classico non riesce a soddisfare le specifiche in termini di stabilità e prestazioni.

Il primo passo consiste nell'individuazione di una cosiddetta '''variabile di scheduling''', ovvero un parametro che caratterizza le variazioni del sistema, ad esempio per un [[motore a combustione interna]] si sceglie la [[velocità di rotazione]].

La scelta della ''variabile di scheduling'' determina in maniera determinanteimportante le prestazioni del controllore e viene effettuata attraverso considerazioni sulla natura del sistema da controllare.

Il sistema viene linearizzato in un numero ''N'' di punti, che rappresentano ''N'' valori della ''variabile di scheduling''. Si ottengono ''N'' rappresentazioni lineari, valide localmente al valore della ''variabile di scheduling'', sulle quali è possibile [[Taratura|tarare]] un controllore lineare (ad esempio [[ControlloreControllo PID|PID]] o [[Controllo lineare quadratico gaussiano | LQG]]). Il set di parametri ottenuto viene interpolato per ricavare delle leggi (continue) di variazione dei parametri del controllore.

Successivamente, il controllore viene sottoposto a prove sperimentali per accertare il rispetto delle specifiche di progetto. In genere si ottiene il rispetto delle specifiche solo per condizioni di regime sulla ''variabile di scheduling'', mentre durante i transitori è difficile garantire il rispetto delle specifiche in modo stringente. Infatti, durante i transitori sulla ''variabile di scheduling'' compaiono delle dinamiche aggiuntive non considerate in ambito progettuale.

Riga 17:

== Vantaggi ==

Le soluzioni in ''gain scheduling'' permettono l'utilizzo delle tecniche di controllo lineare anche per sistemi non lineari e ciò ha decretato il successo di tale approccio, quando non erano disponibili strumenti matematici per la trattazione di sistemi non lineari.

Inoltre i parametri del controllore sono noti a priori e non soffrono di fenomeni di deriva o divergenza, e ciò soprattutto per sistemi critici (come un [[aeromobile]]) può rappresentare un vantaggio.

== Svantaggi ==

Riga 26:

== Bibliografia ==

* J. J. Slotine, Weiping Li. ''Applied Nonlinear Control'', Prentice Hall, 1991.

{{Portale|Controlli automatici}}

[[Categoria:Teoria del controllo]]

[[ar:غاين سكاديولينغ]]

[[en:Gain scheduling]]

[[es:Planificación de ganancias]]

[[fr:Séquencement de gain]]

[[pl:Harmonogramowanie wzmocnienia]]