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Controllo Avanzato di Processo – Pisa

Università di Pisa · Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Gabriele Pannocchia Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Chimica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-22) · esame facoltativo · 6 CFU

Pisa · Dipartimento di Ingegneria Civile e Industriale · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Chimica – sede di Pisa · 2º anno · 2º semestre ›

Libri di testo

Babatunde – Ray Process DynamicsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
João – Linear Systems TheoryCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
James – Model Predictive ControlCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Jan – Predictive Control with ConstraintsCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Identification – Theory for the UserCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Yucai Zhu. Multivariable System Identification for Process ControlCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Brambilla – Distillation Control and OptimizationCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Le slide che coprono l'intero programma del corso, le esercitazioni numeriche ed eventuale altro materiale (articoli scientifici) sono resi disponibili agli studenti sulla piattaforma elearning.

Argomenti del programma: - Approfondimento su analisi frequenziale dei sisemi lineari e robustezza dei sistemi di controllo di base - Dinamica dei sistemi multivariabili - Progetto e analisi di sistemi di controllo decentralizzati per processi multivariabili - Controllo Predittivo basato su Modello (MPC) - Identificazione dei sistemi dinamici - Cenni di soft sensing e controllo inferenziale

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