Nello studio e nella progettazione di meccanismi e manipolatori (comunemente detti sistemi multibody MB) la sintesi di stimatori dello stato diviene un requisito indispensabile in molteplici applicazioni avanzate, quali ad esempio la fault detection, l'identicazione dei parametri, la sintesi di controllori, o il controllo attivo delle vibrazioni. Gli stimatori dello stato sono progettati per ottenere delle accurate stime di variabili non misurabili o non misurate. Le prestazioni di uno stimatore dipendono tanto dalla scelta di un opportuno algoritmo di stima, che deve essere capace di fronteggiare le nonlinearità dei sistemi MB, quanto dalla modellazione adottata per i sistemi stessi. In particolare, quest'ultima deve essere adatta al processo di stima, nel senso che deve fornire una descrizione accurata del sistema fisico ma al contempo essere efficiente computazionalmente. Al fine di ottimizzare le prestazioni degli stimatori sono stati sviluppati degli approcci di stima diversicati per i sistemi MB a membri rigidi ed a membri flessibili. In riferimento ai sistemi MB a membri rigidi è stato sviluppato un approccio di stima che rafforza significativamente il ruolo delle equazioni di chiusura cinematiche. Infatti esse, rispetto ai modelli dinamici sino ad ora ampiamente utilizzati, presentano alcuni vantaggi tra cui la minore complessità ed incertezza. Questo nuovo approccio permette non solo di ottenere stime dello stato più accurate ma anche di affrontare con successo il problema della stima delle forze incognite attraverso una formulazione del tutto innovativa, chiamata approccio a due stadi ("two-stage approach"). Per quanto concerne la modellazione dei sistemi MB a membri flessibili, essa presenta criticità alquanto diverse dal precedente ambito di indagine, tra cui la difficoltà di disaccoppiare l'analisi cinematica da quella dinamica, che impedisce l'adozione di un approccio cinematico per la stima delle variabili di stato, e le elevate dimensioni dei modelli che usualmente non permettono la sintesi di stimatori computazionalmente efficienti. Tali criticità hanno imposto preliminarmente lo sviluppo di una nuova strategia per la riduzione dei modelli dinamici non lineari configurazione-varianti dei sistemi MB a membri flessibili. Questa nuova strategia di riduzione permette di ottenere dei modelli dinamici di dimensioni significativamente ridotte, ma ugualmente capaci di descrivere accuratamente la dinamica dei sistemi MB a membri flessibili in un intervallo di frequenze d'interesse. La disponibilità di tali modelli ridotti ha reso possibile la successiva implementazione di più efficienti stimatori dello stato anche nonlineari. Nel presente lavoro di tesi sono inoltre raccolti i numerosi risultati derivanti da test sia numerici che sperimentali condotti per dimostrare la validità degli sviluppi teorici discussi.

State estimation in multibody systems with rigid or flexible links

PALOMBA, ILARIA
2016

Abstract

Nello studio e nella progettazione di meccanismi e manipolatori (comunemente detti sistemi multibody MB) la sintesi di stimatori dello stato diviene un requisito indispensabile in molteplici applicazioni avanzate, quali ad esempio la fault detection, l'identicazione dei parametri, la sintesi di controllori, o il controllo attivo delle vibrazioni. Gli stimatori dello stato sono progettati per ottenere delle accurate stime di variabili non misurabili o non misurate. Le prestazioni di uno stimatore dipendono tanto dalla scelta di un opportuno algoritmo di stima, che deve essere capace di fronteggiare le nonlinearità dei sistemi MB, quanto dalla modellazione adottata per i sistemi stessi. In particolare, quest'ultima deve essere adatta al processo di stima, nel senso che deve fornire una descrizione accurata del sistema fisico ma al contempo essere efficiente computazionalmente. Al fine di ottimizzare le prestazioni degli stimatori sono stati sviluppati degli approcci di stima diversicati per i sistemi MB a membri rigidi ed a membri flessibili. In riferimento ai sistemi MB a membri rigidi è stato sviluppato un approccio di stima che rafforza significativamente il ruolo delle equazioni di chiusura cinematiche. Infatti esse, rispetto ai modelli dinamici sino ad ora ampiamente utilizzati, presentano alcuni vantaggi tra cui la minore complessità ed incertezza. Questo nuovo approccio permette non solo di ottenere stime dello stato più accurate ma anche di affrontare con successo il problema della stima delle forze incognite attraverso una formulazione del tutto innovativa, chiamata approccio a due stadi ("two-stage approach"). Per quanto concerne la modellazione dei sistemi MB a membri flessibili, essa presenta criticità alquanto diverse dal precedente ambito di indagine, tra cui la difficoltà di disaccoppiare l'analisi cinematica da quella dinamica, che impedisce l'adozione di un approccio cinematico per la stima delle variabili di stato, e le elevate dimensioni dei modelli che usualmente non permettono la sintesi di stimatori computazionalmente efficienti. Tali criticità hanno imposto preliminarmente lo sviluppo di una nuova strategia per la riduzione dei modelli dinamici non lineari configurazione-varianti dei sistemi MB a membri flessibili. Questa nuova strategia di riduzione permette di ottenere dei modelli dinamici di dimensioni significativamente ridotte, ma ugualmente capaci di descrivere accuratamente la dinamica dei sistemi MB a membri flessibili in un intervallo di frequenze d'interesse. La disponibilità di tali modelli ridotti ha reso possibile la successiva implementazione di più efficienti stimatori dello stato anche nonlineari. Nel presente lavoro di tesi sono inoltre raccolti i numerosi risultati derivanti da test sia numerici che sperimentali condotti per dimostrare la validità degli sviluppi teorici discussi.
1-feb-2016
Inglese
state observer, kinematic estimation, unknown inputs, model reduction, multibody system,
TREVISANI, ALBERTO
PERSONA, ALESSANDRO
Università degli studi di Padova
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/172570
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIPD-172570