Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-02-09T12:08:18Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-09T14:46:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-09T14:46:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Luis Carlos Moreno.pdf: 1851298 bytes, checksum: f9907551df010d1d88bf2f0c7996d153 (MD5) / Para modelar o problema, é usada a abordagem de Euler-Lagrange. A qual se aplicou a um kit experimental nomeado Ball-Balancer, de modo que pudera-se obter um conjunto de equações dinâmicas que representem, no espaço de estados, seu comportamento dinâmico completo. Algumas suposições foram feitas sobre a situação experimental para evitar assim uma excessiva complexidade e ter que lidar posteriormente com fortes não linearidades que tornarem ao modelo num caso de estúdio difícil de aplicar. Um esquema de controle adaptativo direto é aplicado a um kit Ball-Balancer, usado como planta não linear. A estabilidade do sistema em malha fechada, e o seu desempenho no rastreamento são discutidos sob o enfoque de Lyapunov, também a obtenção de uma lei de controle adequada, assumindo parâmetros conhecidos, posteriormente, utilizando a mesma metodologia foi obtido um conjunto de equações de adaptação de parâmetros que procuram precisão no seguimento do sinal, em presença de não linearidades desconhecidas. A aplicabilidade e funcionamento do algoritmo de controle desenvolvido é implementado por meio de simulação, utilizando Matlab e Simulink para executar o controlador não linear sob uma abordagem de Controle Adaptativo por Modelo de Referência (MRAC), obtendo alguns resultados satisfatórios, como a teoria prever.