L’analisi del comportamento dinamico e la sintesi di sistemi di controllo per dispositivi meccanici e meccatronici richiede un approccio altamente interdisciplinare. È infatti necessaria una conoscenza profonda di aspetti meccanici, matematici, elettrici, elettronici ed informatici fortemente interrelati.
L’applicazione di strategie di controllo avanzate (ad esempio algoritmi adattativi, fuzzy, sliding-mode, genetici, backstepping, basati su modello, su calcolo frazionario, su reinforcement learning, su rete neurale, e le loro possibili combinazioni) può migliorare notevolmente le prestazioni globali dei sistemi in ciclo chiuso. Questo miglioramento può essere quantificato in termini di prontezza, precisione, stabilità, reiezione ai disturbi esterni, adattabilità a condizioni operative variabili, efficienza energetica.
Purtroppo, esiste ancora un grande gap tra lo stato dell’arte della ricerca e lo scenario industriale, e necessariamente, per permettere un effettivo trasferimento tecnologico delle cutting-edge techniques, anche gli aspetti di interfaccia uomo-macchina, connettività in ambito Industria 4.0, sicurezza, affidabilità e costi devono essere attentamente considerati.
I ricercatori del DIME hanno una lunga esperienza nell’analisi teorica di macchine e meccanismi, nella simulazione dinamica multibody di sistemi complessi e nella realizzazione sperimentale di meccanismi e sistemi meccanici controllati in ciclo chiuso.
Nelle figure sono riportati alcuni esempi:
Fig. 1 – Banco prova per ruote dentate non circolari, a rapporto di trasmissione variabile in funzione dell’angolo
Fig. 2 – Banco prova per il controllo di un rotore azionato da motore brushless con algoritmo basato sul calcolo frazionario
Ricercatori
- Pietro Fanghella
- Luca Bruzzone
- Matteo Zoppi
Laboratori
- Mechanical Computer Aided Engineering (MCAELab)
- Progettazione Meccanica per l’Automazione e la Robotica (PMARLab)
Pubblicazioni
- Luca Bruzzone, Pietro Fanghella, Mario Baggetta, Experimental assessment of fractional-order PDD1/2 control of a brushless DC motor with inertial load, Actuators, 9(1), 13, 2020.
- Luca Bruzzone, Pietro Fanghella, Giovanni Berselli, Reinforcement Learning control of an onshore oscillating arm Wave Energy Converter, Ocean Engineering, 206, Article number 107346, 2020.
- Pietro Fanghella, Luca Bruzzone, Stefano Ellero, Roberto Landò, Kinematics, efficiency and dynamic balancing of a planetary gear train based on nutating bevel gears, Mechanics Based Design of Structures and Machines, 44(1-2), pp. 72-85, 2016.
- Luca Bruzzone, Pietro Fanghella, Fractional-Order Control of a Micrometric Linear Axis, Journal of Control Science and Engineering, Article ID 947428, 2013.
- Luca Carbonari, Luca Bruzzone, Massimo Callegari, Impedance Control of a Spherical Parallel Platform, International Journal of Intelligent Mechatronics and Robotics, 1(1), pp. 40-60, 2011.
