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Arduino & Matlab: real time plot

By Francesco Celiberti | maggio 23rd, 2012 | SHOW COMMENTS (18)

 

Con questo mini post scopriremo come plottare con Matlab i dati ricevuti da un pin dell’Arduino. Specialmente nei progetti Meccatronici, risulta inevitabile acquisire i dati, processarli e generare un’uscita da inviare ad esempio ad un motore elettrico. Nonostante la sua semplicità, la capacità di calcolo dell’Arduino è ridotta, non si può di certo pensare alla creazione di matrici ed operazioni ad esse annesse, risulta quindi molto conveniente sfruttare le capacità di un software di calcolo numerico come Matlab.

COME INIZIARE

Innanzitutto occorre stabilire una comunicazione client-server tra Arduino e Matlab (altro…)

Il controllo nei sistemi eolici

By Vincenzo Cicogna | gennaio 16th, 2012 | SHOW COMMENTS (7)

 

Le fonti non rinnovabili sono le prime fonti di energia utilizzate nel mondo, ma come sappiamo esistono diverse alternative, che a volte o per scelte politiche o per interessi economici non vengono sviluppate. Nel corso degli anni, l’andamento incerto del mercato del barile, ha portato le grandi potenze economiche mondiali ad adottare politiche indirizzate verso il rinnovabile.

Lo sviluppo di sistemi in grado di catturare energia dal vento, dal sole, dalle maree, dal calore geotermico e così via, ha portato un cambiamento radicale anche al pensiero di ogni singolo cittadino.

L’energia eolica copre una grossa fetta del rinnovabile nel mondo. Sofisticate tecniche di costruzione, materiali all’avanguardia e studi sulla aerodinamicità, sono fattori che hanno portato uno sviluppo non solo commerciale ma anche efficiente. Prima di decidere se un determinato luogo è adatto a poter accogliere un parco eolico, per anni vengono effettuate milioni e milioni di prelievi di dati da sensori. Se l’esito dell’elaborazione di tutti questi prelievi risulta positivo vengono avviate tutte le pratiche per la messa in opera dell’impianto. Un parco eolico è composto da un numero determinato di pale eoliche, ossia strutture dotate di un generatore, a cui sono collegati da 2 a più pale, posto ad una determinata altezza di una torre.
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System Identification Toolbox parte 3/3

By Francesco Celiberti | luglio 30th, 2011 | LEAVE A COMMENT


Se hai perso la prima parte clicca su: system identification toolbox parte 1/3
Se hai perso la seconda parte clicca su: system identification toolbox parte 2/3
Note: Clicca sulle immagini per ingrandirle

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4) VALIDAZIONE
Effettuata la stima con diversi modelli, è possibile analizzarne le prestazioni, verificando che il modello riproduca il comportamento del sistema con accuratezza. Il toolbox offre diversi approcci per validare i modelli:

Model Output
Compara l’uscita del predittore del modello (stimato minimizzando l’errore di predizione secondo il criterio “best fit”) con l’uscita del processo misurata; viene quindi effettuata una simulazione del modello atta a confrontare le uscite partendo dagli stessi ingressi. (altro…)

System Identification Toolbox parte 2/3

By Francesco Celiberti | luglio 11th, 2011 | SHOW COMMENTS (7)

Se hai perso la prima parte clicca su: system identification toolbox parte 1/3

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2. ANALISI E PREPARAZIONE DEI DATI

Raramente i dati sperimentali sono pronti per essere utilizzati immediatamente per le fasi successive del processo di identificazione, a causa di:

[*] Offset e disturbi a bassa frequenza
[*] Disturbi ad alta frequenza, al di là delle frequenze di interesse del sistema dinamico
[*] Outliers(dati anomali), mancanti o non continui

Il primo passo di tale fase consiste sempre nell’ispezione visiva dei dati.
Di conseguenza prima di cominciare la stima dai dati, occorre controllare che essi non abbiano caratteristiche indesiderate. A tale proposito è possibile graficarne gli andamenti per identificare derive e valori anomali ed operare ad eventuali correzioni.

Nel Toolbox sono presenti i seguenti data plots:

[*] Grafico Tempo (Time Plot) visualizza i valori dei dati in funzione del tempo
[*] Grafico dello spettro (Data Spectra)
[*] Risposta in frequenza (Frequency function)

Per visualizzare gli andamenti dei dati basta spuntare in basso a sinistra il grafico che si desidera visualizzare (altro…)

System Identification Toolbox parte 1/3

By Francesco Celiberti | giugno 27th, 2011 | SHOW COMMENTS (3)

 

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L’identificazione è una disciplina che permette di risalire dai dati sperimentali al modello matematico che li descrive. Col passare del tempo il ricorso ai modelli è divenuto essenziale sia in fase di analisi che in ambito di progettazione, in diversi campi.

Ident è una GUI (graphical user interface) del System Identification Toolbox, che permette di costruire modelli di sistemi dinamici dalla misurazione di dati di input/output. Questo approccio è ampiamente utilizzato nella prartica, specialemente quando non è semplice ricavare il modello da principi fisici, o quando ciò implica il ricorso a complesse e numerose equazioni. I modelli ottenuti con questo Toolbox sono adatti per la simulazione, predizione ed il controllo per mezzo dei corrispondenti toolbox (Control System Toolbox e Model Predictive Control Toolbox).

CARATTERISTICHE CHIAVE DEL TOOLBOX

[*] identificazione di modelli lineari non lineari da un data set appartenente al dominio del tempo o della frequenza
[*] semplice identificazione di modelli a tempo continuo di primo, secondo, terzo ordine
[*] fornisce strumenti per il detrending, filtraggio e ricostruzione dei dati mancanti
[*] sono disponibili blocchi simulink per la simulazione dei modelli identificati
[*] è possibile trasferire i dati da/al workspace di matlab
[*]fornisce un’interfaccia per l’uso dei modelli lineari nel Control System Toolbox (disponibile separatamente)

FUNZIONAMENTO
L’identificazione di un sistema con la GUI avviene per mezzo dei seguenti passi:

1)Importazione dati nella GUI
2)Analisi e Preprocessing dei dati (preparazione dei dati alla stima)
3)Stima dei modelli basati sul data-set
4)Analisi dei modelli
5)Esportazione dei risultati nel workspace di Matlab

Per aprire il toolbox di identificazione, basta lanciare il comando IDENT dalla command window di matlab. Esso si compone di diverse parti evidenziate nella seguente figura: (altro…)