Descrizione
Interpretare un fenomeno a partire dalla sua osservazione sperimentale è un problema fondamentale delle scienze e dell’ingegneria.
All’iniziale speranza di poter descrivere il reale con leggi semplici e di universale validità, si è più recentemente contrapposta la consapevolezza che le situazioni che si incontrano possono esserc così complesse da richiedere il ricorso a tecniche empiriche di modellizzazione. Con tali tecniche, la deduzione di un modello matematico di un fenomeno può essere effettuata in via diretta dall’analisi dei dati disponibili e dalla loro opportuna elaborazione.
In altri casi, pur essendo il modello deducibile da leggi affidabili e di validità generale, permane incertezza sul valore di questo o quel parametro.
Le tecniche di identificazione consentono appunto di ricavare un modello matematico pronto per l’uso dall’elaborazione di dati sperimentali relativi al comportamento osservato di segnali misurabili.
In questo libro, si presentano i principali metodi per l’identificazione di modelli dinamici ingresso/uscita (modelli ARMA, ARMAX, ecc.) e di modelli di stato. Oltre ai problemi di costruzione diretta del modello dai dati, vengono anche presentate le tecniche di identificazione parametrica, che servono per individuare il valore di parametri incerti in modelli pre-assegnati.
L’attenzione è inizialmente focalizzata sui modelli lineari, ma poi viene trattato anche il caso non-lineare, con l’introduzione delle reti neurali artificiali e la presentazione delle relative tecniche di apprendimento.
Nel testo vengono trattati anche aspetti algoritmici importanti (forme ricorsive degli algoritmi, scelta della complessità del modello, metodi di analisi spettrale). L’impiego dei modelli nei problemi di controllo viene discusso con riferimento al contesto del controllo predittivo e del controllo adattativo. L’ultima parte del volume è dedicata ad una presentazione concisa dei sistemi di analisi dei dati basati sulla logica fuzzy.
Questa nuova edizione del volume del Prof. Bittanti è frutto dell’esperienza didattica e di ricerca maturata dall’autore presso il Politecnico di Milano.
Nell’Indice: Identificazione. Controllo predittivo. Sistemi adattativi. Reti neurali ed apprendimento. Analisi dei dati basata su logica sfocata. Appendici. (Si veda anche il volumetto “Serie temporali e processi casuali” dello stesso Autore).
