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O surgimento de novas plantas industriais com grande complexidade e a necessidade de melhorar a opera‡Æo das plantas já existentes tem fomentado o desenvolvimento de sistemas de controle de alto desempenho, estes sistemas devem atender nÆo só as especifica‡äes de projeto, tal como: figuras de mérito, mas também operar com um custo mínimo e sem causar impactos desastrosos para o meio ambiente. Motivados por esta demanda, apresenta-se neste trabalho o desenvolvimento de métodos para sintonia online dos parâmetros dos sistemas de controle, ie, apresenta-se uma metodologia para a sintonia online de controladores PID adaptativo e ótimo via Redes Neurais Artificiais (RNAs). A abordagem desenvolvida ao longo do livro tem por base as a‡äes dos controladores PID, redes neurais artificiais com fun‡äes de base radial e Controle Preditivo Baseado em Modelo (MPC - Model Predictive Control), a partir da uniÆo destas abordagens elabora-se a formula‡Æo geral do controlador PID Adaptativo-àtimo via redes neurais artificiais, com sintonia online.

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Santos, Hilton Seheris da S.
Graduado em Engenharia Mecânica (UEMA, 2011) e Químico Industrial (UFMA, 2011), com especializa‡Æo em Automa‡Æo de Processos Industriais pela (UFPI, 2014) e mestrado em Automa‡Æo e Controle (UFMA, 2017). Foi professor da UFMA e UEMA. Com experiência nas áreas de manuten‡Æo industrial, montagens mecânicas e sistemas de controladores industriais.

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