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Fabrizio PANCALDI
Ricercatore Universitario
Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria
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Insegnamento: Smart Systems for Data Acquisition
Digital Automation Engineering (Offerta formativa 2024)
Obiettivi formativi
Per gli obiettivi formativi, fare riferimento alla sezione sui risultati attesi
Prerequisiti
Conoscenze di base nei campi della teoria dei circuiti, dell'elettronica analogica e digitale. Conoscenze di base nel campo dell'analisi matematica.
Programma del corso
Il corso (6 CFU) mira a sviluppare competenze specifiche nell'acquisizione di dati per scenari industriali reali con particolare attenzione alle applicazioni IoT e IIoT. Il corso adotta un approccio bottom-up, partendo dalla trasduzione del sensore "sul campo" e arrivando all'acquisizione dei dati su un personal computer, sia locale che remoto.
In particolare, gli argomenti trattati nel corso sono i seguenti:
1. Introduzione su Smart Systems: Definizioni e caratteristiche principali dei sistemi intelligenti, esempi di sistemi di acquisizione dati in scenari industriali reali (0.15 CFU)
2. Sensori & Trasduttori: definizioni, principi di funzionamento dei principali sensori utilizzati in applicazioni industriali, calibrazione (0.85 CFU)
3. Circuiti elettronici per il condizionamento del segnale (1 CFU)
4. Convertitori Analogico-Digitale (ADC): Fondamenti di conversione A/D, topologie dei principali convertitori ADC e principi di funzionamento (0.75 CFU)
5. Fondamenti di Conversione Digitale-Analogico (DAC) (0.25 CFU)
6. Elaborazione del segnale: trasformata di Fourier discreta, filtri analogici (attivi e passivi), filtri digitali (1.5 CFU)
7. Sistemi di comunicazione dati e protocolli di comunicazione dati (cablati e wireless): protocolli USART (Universal Synchronous/Asynchronous Receiver/Transmitter), Bluetooth Low Energy e IEEE 802.15.4, bus di campo utilizzati in applicazioni industriali con focus su Control Area Network (CAN), (1.5 CFU)
Sulla base del feedback degli studenti e/o di eventuali attività aggiuntive (es. seminari di approfondimento) potrebbero esserci variazioni sulle ore di lezione dedicate ai singoli contenuti, ma non sui contenuti.
Metodi didattici
Il corso consiste sia in lezioni frontali che in attività di laboratorio dedicate alla comprensione degli aspetti progettuali necessari per implementare un moderno sistema intelligente per l'acquisizione dati da sensori
Durante il corso verranno utilizzate sia tecniche analitiche che software specifici come simulatori e CAD circuitali.
Il corso si tiene in lingua inglese.
Le lezioni saranno in presenza.
La frequenza non è obbligatoria, ma è consigliata.
Testi di riferimento
Oltre alle dispense del corso, ai manuali di riferimento e alle schede tecniche del dispositivo e a qualsiasi altro strumento di progettazione utilizzato durante il corso vengono proposti i seguenti libri di testo:
• J. Fraden, «Handbook of Modern Sensors – Physics, Design and Applications» 4th Ed., Springer, 2010, ISBN 978-1-4419-6465-6 e-ISBN 978-1-4419-6466-3
• G. Meijer, M. Pertijs, K. Makinwa, «SMART SENSOR SYSTEMS: EMERGING TECHNOLOGIES AND APPLICATIONS», John Wiley & Sons Ltd, 2014, ISBN 978-0-470-68600-3
• M. Pelgrom, «Analog-to-Digital Conversion», ISBN: 978-3-319-44970-8, ed. Springer
• J. F. Kurose, K. Ross «Computer Networking: A Top-Down Approach», 7th Edition, ISBN-13: 9780134310954, ed. Pearson
Le dispense del corso e il materiale di approfondimento saranno disponibili nella pagina Moodle del corso.
Verifica dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una discussione orale durante la quale vengono poste allo studente 4 domande. Le domande riguarderanno tutti gli argomenti trattati nel corso.
La durata tipica della prova orale è di 30 minuti.
Ogni domanda riceverà un punteggio da 0 a 8 punti. Complessivamente, la prova orale riceverà quindi una valutazione da 0 a 32 punti.
L’esame è superato se il punteggio ottenuto è maggiore o uguale a 18 punti. Con un risultato complessivo di oltre 30 punti, verrà assegnato la lode
Gli esami si terranno solo nelle date ufficiali, comunicate attraverso i normali canali. A seconda del numero di studenti iscritti, possono essere possibili più turni di esame per una determinata data.
Risultati attesi
Risultati attesi
Il corso intende fornire le competenze necessarie per gestire tutte le fasi di sviluppo di un sistema intelligente per l'acquisizione dati. Con riferimento ai descrittori di Dublino, i risultati di apprendimento attesi dal corso possono essere così riassunti:
Conoscenza e capacità di comprensione: comprendere e applicare i concetti di base relativi ai sistemi di acquisizione dati. Comprendere e applicare metodologie di progettazione e definizione delle specifiche di un sistema di acquisizione dati intelligente. Comprendere e analizzare i principali componenti hardware, i circuiti elettronici di base e i principali metodi di comunicazione utilizzati in un sistema di acquisizione dati reale. Comprendere e applicare i fondamenti di elaborazione del segnale
Applicare conoscenza e comprensione: analizzare, valutare e definire le specifiche funzionali di un sistema di acquisizione dati intelligente; progettare e realizzare circuiti elettronici analogici e digitali per il condizionamento e il processing del segnale fornito da sensori utilizzando simulatori, emulatori e CAD elettrici. Progettare sistemi efficienti di comunicazione dati.
Autonomia di giudizio: analizzare e valutare alternative progettuali anche in caso di specifiche incomplete. Organizzare le fasi di sviluppo di un sistema intelligente di acquisizioni dati (anche complesso), coerentemente con le specifiche di funzionamento richieste.
Abilità comunicative: comunicare chiaramente le conoscenze e i concetti. Utilizzare in modo corretto e appropriato il linguaggio tecnico, i concetti e i modelli acquisiti per poter presentare efficacemente le soluzioni riguardanti tutti gli aspetti di un sistema di acquisizione dati intelligente (anche complesso) sia ad un pubblico specializzato che non. Saper lavorare in team.
Capacità di apprendimento: applicare una metodologia di apprendimento efficace (adatta allo studio individuale e allo studio di gruppo) che permetta di affrontare e risolvere problemi (anche complessi). Auto-aggiornamento delle conoscenze e delle comprensioni relative ad aspetti specifici di un progetto anche in risposta a cambiamenti legati all'evoluzione tecnologica.