Lo scopo di questa tesi è studiare le tecniche di Data-Driven Control, in particolare viene studiato il problema di controllo attraverso il Data Driven Predictve Control. Questa è l'unione delle tecniche Model Predictive Control e la modellazione Data Driven e in questa tesi verrà sviluppata attraverso lo studio di un sistema deterministico lineare tempo invariante il cui modello fisico è non noto e che si vuole controllare. Si parte dallo studio e la descrizione della teoria dei controlli, sistemi e modelli, passando poi per l'ottimizzazione e le tecniche MPC e arrivando al Machine learning, il controllo basato sui dati e al caso di studio di interesse.
Data-Driven Control: teoria e applicazioni
OLIVIERO, ALESSANDRA
2021/2022
Abstract
Lo scopo di questa tesi è studiare le tecniche di Data-Driven Control, in particolare viene studiato il problema di controllo attraverso il Data Driven Predictve Control. Questa è l'unione delle tecniche Model Predictive Control e la modellazione Data Driven e in questa tesi verrà sviluppata attraverso lo studio di un sistema deterministico lineare tempo invariante il cui modello fisico è non noto e che si vuole controllare. Si parte dallo studio e la descrizione della teoria dei controlli, sistemi e modelli, passando poi per l'ottimizzazione e le tecniche MPC e arrivando al Machine learning, il controllo basato sui dati e al caso di studio di interesse.File | Dimensione | Formato | |
---|---|---|---|
Oliviero_Alessandra.pdf
accesso aperto
Dimensione
806.93 kB
Formato
Adobe PDF
|
806.93 kB | Adobe PDF | Visualizza/Apri |
The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License
https://hdl.handle.net/20.500.12608/34651