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l progetto presenta lo sviluppo, la linearizzazione e l'implementazione in ambiente MATLAB di un sistema avanzato di Controllo Predittivo (Model Predictive Control - MPC) per il controllo di assetto tridimensionale di un piccolo satellite (es. CubeSat). A differenza dei controllori classici (come PID o LQR puro), l'architettura MPC qui sviluppata è in grado di "guardare nel futuro" e calcolare in tempo reale i comandi ottimali tenendo rigorosamente conto dei limiti fisici invalicabili dell'hardware spaziale, come la saturazione di coppia erogata dai motori di reazione (Reaction Wheels).
L'articolo esplora le criticità dell'implementazione pratica dei Controllori Predittivi (MPC) in ambito avionico, focalizzandosi sul problema dell'aliasing causato da vibrazioni strutturali e rumore sensoristico ad alta frequenza. Attraverso lo sviluppo di un ambiente di simulazione ibrido continuo-discreto per un velivolo F-16, il progetto dimostra l'impatto letale del campionamento spurio sulla stabilità del sistema. Per risolvere la problematica, viene introdotta e validata un'architettura che integra un filtro analogico passa-basso di Bessel prima della conversione A/D. Mediante un tool di analisi parametrica sviluppato ad hoc, l'articolo documenta la ricerca del compromesso matematico (trade-off) ottimale tra l'attenuazione dell'aliasing e il margine di fase (ritardo di gruppo), garantendo un tracciamento fluido e preservando la convergenza asintotica del Costo di Lyapunov, senza violare i vincoli operativi del velivolo.
Un ambiente di sviluppo e analisi focalizzato sull'impatto distruttivo dell'aliasing nei sensori di volo, causato da disturbi e vibrazioni strutturali massicce (simulate al 20% della dinamica dell'aereo). Il cuore del lavoro verte sulla progettazione e validazione dei Filtri analogici di Bessel, scelti ingegneristicamente per il loro esclusivo ritardo di gruppo costante, in grado di tagliare i disturbi di alta frequenza senza distorcere le reali manovre d'assetto dell'F-16 (pitch, velocità e rateo).
Analisi attraverso un modello stocastico basato sul moto Browniano e sul lemma di ito, si analizza il comportamento dell'mpc ottenuto all'interno dell'articolo sulla Tesi Triennale valutando come il vento influenza la dinamica delle variabili di stato X=[theta,q,U,W]
Progetto svolto nell'anno 2025/2026