MATTOS, C. L. C. Recurrent gaussian processes and robust dynamical modeling. 2017. 189 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2017. / Submitted by Renato Vasconcelos (ppgeti@ufc.br) on 2017-09-09T02:26:38Z No. of bitstreams: 1 2017_tes_clcmattos.pdf: 5961013 bytes, checksum: fc44d8b852e28fa0e1ebe0c87389c0da (MD5) / Rejected by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br), reason: Prezado César; Prezado Pedro: Existe uma orientação para que normalizemos as dissertações e teses da UFC, em suas paginas pré-textuais e lista de referencias, pelas regras da ABNT. Por esse motivo, sugerimos consultar o modelo de template, para ajudá-lo nesta tarefa, disponível em: http://www.biblioteca.ufc.br/educacao-de-usuarios/templates/ Vamos agora as correções sempre de acordo com o template: 1. A partir da folha de aprovação as informações devem ser em língua inglesa. 2. A dedicatória deve ter a distancia até o final da folha observado. Veja no guia www.bibliotecas.ufc.br 3. A epígrafe deve ter a distancia até o final da folha observado. Veja no guia www.bibliotecas.ufc.br 4. As palavras List of Figures, LIST OF ALGORITHMS, List of Tables, Não devem ter caixa delimitando e nem ser na cor vermelha. 5. O sumário Não deve ter caixa delimitando e nem ser na cor vermelha. Nas seções terciárias, os dígitos também ficam em itálico. Os Apêndices e seus títulos, devem ficar na mesma margem da Palavra Referencias e devem iniciar com APENDICE A - Seguido do titulo. Após essas correções, enviaremos o nada consta por e-mail. Att. Marlene Rocha mmarlene@ufc.br on 2017-09-11T13:44:25Z (GMT) / Submitted by Renato Vasconcelos (ppgeti@ufc.br) on 2017-09-11T20:04:00Z No. of bitstreams: 1 2017_tes_clcmattos.pdf: 6102703 bytes, checksum: 34d9e125c70f66ca9c095e1bc6bfb7e7 (MD5) / Rejected by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br), reason: Lincoln, Falta apenas vc colocar no texto em português a palavra RESUMO (nesse caso não é traduzido pois se refere ao resumo em língua portuguesa) pois vc colocou ABSTRACT duas vezes para o texto em português e inglês. on 2017-09-12T11:06:29Z (GMT) / Submitted by Renato Vasconcelos (ppgeti@ufc.br) on 2017-09-12T14:05:11Z No. of bitstreams: 1 2017_tes_clcmattos.pdf: 6102699 bytes, checksum: 0a85b8841d77f0685b1153ee8ede0d85 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2017-09-12T16:29:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_tes_clcmattos.pdf: 6102699 bytes, checksum: 0a85b8841d77f0685b1153ee8ede0d85 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-12T16:29:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_tes_clcmattos.pdf: 6102699 bytes, checksum: 0a85b8841d77f0685b1153ee8ede0d85 (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / The study of dynamical systems is widespread across several areas of knowledge. Sequential data is generated constantly by different phenomena, most of them we cannot explain by equations derived from known physical laws and structures. In such context, this thesis aims to tackle the task of nonlinear system identification, which builds models directly from sequential measurements. More specifically, we approach challenging scenarios, such as learning temporal relations from noisy data, data containing discrepant values (outliers) and large datasets. In the interface between statistics, computer science, data analysis and engineering lies the machine learning community, which brings powerful tools to find patterns from data and make predictions. In that sense, we follow methods based on Gaussian Processes (GP), a principled, practical, probabilistic approach to learning in kernel machines. We aim to exploit recent advances in general GP modeling to bring new contributions to the dynamical modeling exercise. Thus, we propose the novel family of Recurrent Gaussian Processes (RGPs) models and extend their concept to handle outlier-robust requirements and scalable stochastic learning. The hierarchical latent (non-observed) structure of those models impose intractabilities in the form of non-analytical expressions, which are handled with the derivation of new variational algorithms to perform approximate deterministic inference as an optimization problem. The presented solutions enable uncertainty propagation on both training and testing, with focus on free simulation. We comprehensively evaluate the proposed methods with both artificial and real system identification benchmarks, as well as other related dynamical settings. The obtained results indicate that the proposed approaches are competitive when compared to the state of the art in the aforementioned complicated setups and that GP-based dynamical modeling is a promising area of research. / O estudo dos sistemas dinâmicos encontra-se disseminado em várias áreas do conhecimento. Dados sequenciais são gerados constantemente por diversos fenômenos, a maioria deles não passíveis de serem explicados por equações derivadas de leis físicas e estruturas conhecidas. Nesse contexto, esta tese tem como objetivo abordar a tarefa de identificação de sistemas não lineares, por meio da qual são obtidos modelos diretamente a partir de observações sequenciais. Mais especificamente, nós abordamos cenários desafiadores, tais como o aprendizado de relações temporais a partir de dados ruidosos, dados contendo valores discrepantes (outliers) e grandes conjuntos de dados. Na interface entre estatísticas, ciência da computação, análise de dados e engenharia encontra-se a comunidade de aprendizagem de máquina, que fornece ferramentas poderosas para encontrar padrões a partir de dados e fazer previsões. Nesse sentido, seguimos métodos baseados em Processos Gaussianos (PGs), uma abordagem probabilística prática para a aprendizagem de máquinas de kernel. A partir de avanços recentes em modelagem geral baseada em PGs, introduzimos novas contribuições para o exercício de modelagem dinâmica. Desse modo, propomos a nova família de modelos de Processos Gaussianos Recorrentes (RGPs, da sigla em inglês) e estendemos seu conceito para lidar com requisitos de robustez a outliers e aprendizagem estocástica escalável. A estrutura hierárquica e latente (não-observada) desses modelos impõe expressões não- analíticas, que são resolvidas com a derivação de novos algoritmos variacionais para realizar inferência determinista aproximada como um problema de otimização. As soluções apresentadas permitem a propagação da incerteza tanto no treinamento quanto no teste, com foco em realizar simulação livre. Nós avaliamos em detalhe os métodos propostos com benchmarks artificiais e reais da área de identificação de sistemas, assim como outras tarefas envolvendo dados dinâmicos. Os resultados obtidos indicam que nossas propostas são competitivas quando comparadas ao estado da arte, mesmo nos cenários que apresentam as complicações supracitadas, e que a modelagem dinâmica baseada em PGs é uma área de pesquisa promissora.

Este trabalho tem o intuito, de apresentar alguns conceitos, relativos à identifi cação de sistemás, tanto lineares quanto não linearep, além da ideia de referência virtual para, em conjunto com a teoria de projeto "de controladores baseados em dados, propor uma forrha de projeto de controladores não lineares baseados em identificação de sistemas. A utilização de referência virtual para a obtenção dos sinais necessários para a caracterização do controlador ótimo de um sistema e utilizado no método VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning). Este método serve como base para o desenvolvimento da proposta deste trabalho que, em conjunto com a teoria de identificação de sistemas não lineares, permite a obteriçãci do controlador ótimo que leva o sistema a se comportar como especificado em malha fechada. Em especial optou-se pela caracterização do controlador utilizando estrutura de modelos racional, por esta ser uma classe bastante abrangente no que - diz respeito à quantidade de sistemas reais que ela é capaz de descrever. Fara demonstrar o potencial do método proposto para projeto de controladores, são apresentados ecemplos ilustrativos em situações onde o controlador ideal consegue ser representado pela classe de modelos, e quando isso não é possível. / This work aims to present some concepts related to linear and nonlinear system identification, as well as the •concept of virtual reference that, together with data based controller design's theory, provides design framework for nonlinear controllers. The Virtual Reference Feedback Tuning method (VRFT) is used as a basis for the current proposal, where we propose to unite nonlinear system identification algorithms and virtual reference to obtain the ideal controller: the one which makes the system behave as desired in closed loop. It was choosen to model the controller as a rational model due the wide variety of practical systems that can be represented by this model structure. For rational system identification we used an iterative algorithm which, based on the signal from input and output of the pIant, allows to identify the parameters of the pre defined controller structure with the signals obtained by virtual reference. To demonstrate the operation of the proposed identification controller methodology, illustrative examples are presented in situations where the ideal controller can be represented by the class of modeIs, and also when it is not possible.

Esta tese foca no problema de estimação de estado e de identificação de parâametros para modelos afins por partes. Modelos afins por partes são obtidos quando o domínio do estado ou da entrada do sistema e particionado em regiões e, para cada região, um submodelo linear ou afim e utilizado para descrever a dinâmica do sistema. Propomos um algoritmo para estimação recursiva de estados e um algoritmo de identificação de parâmetros para uma classe de modelos afins por partes. Propomos um estimador de estados Bayesiano que utiliza o filtro de Kalman em cada um dos submodelos. Neste estimador, a função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a distribuição a posteriori do estado assim como a probabilidade de cada submodelo. Já o método de identificação proposto utiliza o algoritmo EM (Expectation Maximization algorithm) para identificar os parâmetros do modelo. A função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a probabilidade de cada submodelo a partir da medida do sistema. Em seguida, utilizamos o filtro de Kalman suavizado para estimar o estado e calcular uma função substituta da função likelihood. Tal função e então utilizada para identificar os parâmetros do modelo. O estimador proposto foi utilizado para estimar o estado do modelo não linear para vibrações causadas por folgas. Foram realizadas simulações, onde comparamos o método proposto ao filtro de Kalman estendido e o filtro de partículas. O algoritmo de identificação foi utilizado para identificar os parâmetros do modelo do jato JAS 39 Gripen, assim como, o modelos não linear de vibrações causadas por folgas. / This thesis focuses on the state estimation and parameter identi cation problems of piecewise a ne models. Piecewise a ne models are obtained when the state domain or the input domain are partitioned into regions and, for each region, a linear or a ne submodel is used to describe the system dynamics. We propose a recursive state estimation algorithm and a parameter identi cation algorithm to a class of piecewise a ne models. We propose a Bayesian state estimate which uses the Kalman lter in each submodel. In the this estimator, the cumulative distribution is used to compute the posterior distribution of the state as well as the probability of each submodel. On the other hand, the proposed identi cation method uses the Expectation Maximization (EM) algorithm to identify the model parameters. We use the cumulative distribution to compute the probability of each submodel based on the system measurements. Subsequently, we use the Kalman smoother to estimate the state and compute a surrogate function for the likelihood function. This function is used to estimate the model parameters. The proposed estimator was used to estimate the state of the nonlinear model for vibrations caused by clearances. Numerical simulations were performed, where we have compared the proposed method to the extended Kalman lter and the particle lter. The identi cation algorithm was used to identify the model parameters of the JAS 39 Gripen aircraft as well as the nonlinear model for vibrations caused by clearances.

Métodos de controle baseado em dados utilizam dados de operação da planta para minimizar algum critério de desempenho, tipicamente quadrático, sem que seja necessário o conhecimento de um modelo da planta. O Iterative Feedback Tuning (IFT) é um destes métodos, utilizando dados obtidos da operação da planta em malha fechada para gerar uma estimativa não-polarizada do gradiente do critério de desempenho, que é então minimizado através de algum variante do método de Newton. Alguns resultados da literatura tratam da aplicação do IFT em sistemas não-lineares, sempre sob a condição de diferenciabilidade da não-linearidade (linearização em torno do ponto de operação). Um exemplo prático da aplicação do método na sintonia do controlador de um servomotor com folga é o único resultado encontrado. Este trabalho investiga, através de casos simulados e práticos, a aplicabilidade do método IFT em sistemas com não-linearidades não-diferenciáveis comumente encontradas em sistemas mecânicos, como a folga e a zona-morta, e a saturação, presente em todo e qualquer sistema físico. / Data based control methods use data collected from a plant’s “regular” operation to minimize a performance criterion, typically in quadratic form, without any information about a system’s model. Iterative Feedback Tuning (IFT) is one such method that uses closed-loop operating data to generate an unbiased estimate of the cost criterion gradient, which is then minimized with some form of the Newton method. Results in the literature for IFT applied to non-linear systems require that the non-linearity is differentiable (basically, linearizing the system around an operating point). One practical application of the algorithm to tune a controller for a servomotor system with backlash is the only result found. This work investigates, using simulated and practical examples, the suitability of the use of IFT in systems with non-differentiable non-linearities commonly found in mechanical systems, such as backlash and dead-zone, and saturation, found in every physical system.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-07-01Bitstream added on 2014-06-13T18:49:54Z : No. of bitstreams: 1 araujo_mt_me_sjrp.pdf: 1105011 bytes, checksum: 8882d04f0f922d97e919cd8dd4e66abb (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho versa sobre difusão anômala, especificamente a proposição e solução exata e aproximada de um conjunto de equações não lineares de difusão. Primeiramente é apresentada a solução de dois sistemas sujeitos a difusão normal para explicitar a restrição que há em métodos de solução para a equação de difusão não linear. Em seguida, focamos o trabalho em processos anômalos mostrando, inicialmente a solução estacionária que maximiza a entropia de Tsallis. Sua solução exata é uma gaussiana generalizada que unifica o comportamento tipo lei de potência e exponencial alongada. Para um dos casos solucionados é incluído na equação um termo de fonte dependente da parte temporal da probabilidade. As soluções analíticas encontradas são analisadas para diferentes valores de não linearidade, caracterizando processos sub ou super difusivos, embora ao se considerar uma equação não linear, uma escolha conveniente na dependência temporal dos coeficientes também conduz a esses processos. Neste caso, equações não lineares com solução não gaussiana podem conduzir à difusão usual, da mesma forma que surgem anomalias em processos descritos por equações lineares e solução gaussiana. Por fim, a equação do tipo Fokker- Planck não linear é solucionada através do emprego de método numérico visando uma forma alternativa para analisar sistemas que não permitem obter uma solução exata da equação / This work describes anomalous diffusion, specifically the proposition and exact and approximate solution of a set of nonlinear equations of diffusion. First is shown the solution solve of two systems subject to normal diffusion to exhibit the restriction that exist in solution methods for nonlinear diffusion equation. After, we focus on the work showing anomalous processes, initially stationary solution which maximizes the entropy purpose of Tsallis. Its exact solution is a generalized Gaussian that unifies behavior power law and stretched exponential. For one of the solved cases is included in the equation a source term dependent on the temporal part of probability. The analytical solutions found are analyzed for different values of nonlinearity characterizing diffusion processes under or over, although when considering a nonlinear equation, a convenient choice in the time dependence of the coefficients also leads to these processes. In this case, nonlinear equations with non-Gaussian solution can lead to the usual diffusion, similar anomalies that arise in processes described by linear equations and Gaussian solution. Finally, the equation of nonlinear Fokker-Planck is solved by employing numerical method seeking an alternative way to analyze systems that do not achieve an exact solution of the equation

Submitted by Vasti Diniz (vastijpa@hotmail.com) on 2017-09-12T12:40:16Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 10835500 bytes, checksum: 1e6ccb78ae2f66141a0c4ac238f0245c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-12T12:40:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 10835500 bytes, checksum: 1e6ccb78ae2f66141a0c4ac238f0245c (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / This work is a computational mapping of the phase space of iterated maps. Initially, a review of the real Hénon map is presented, aiming at the identification of patterns in the stability regions of the parameter space. Then, the algorithm developed is extended to allow complex variables, while still requiring parameters to be real. This procedure permits the observation of different stable loci in phase space. Finally, developed tools and observations are applied in a comparative study of the generalized cubic Hénon map. / Este trabalho lida com o mapeamento computacional do espaço de fase de mapas iterativos. Inicialmente é feita uma revisão sobre o mapa de Hénon real, tendo por objetivo a identificação de padrões nas regiões de estabilidade de seu espaço de parâmetros. Em seguida, o algoritmo desenvolvido para tal intento é estendido para o caso em que as variáveis da transformação são considerados como números complexos. Os parâmetros, contudo, serão mantidos no domínio dos reais durante esse processo. Esse procedimento permitirá a observação de áreas estáveis antes não encontradas no espaço de fase. Por fim, as ferramentas e observações feitas serão utilizadas para o estudo do mapa generalizado de Hénon de ordem cúbica.

Esta tese foca no problema de estimação de estado e de identificação de parâametros para modelos afins por partes. Modelos afins por partes são obtidos quando o domínio do estado ou da entrada do sistema e particionado em regiões e, para cada região, um submodelo linear ou afim e utilizado para descrever a dinâmica do sistema. Propomos um algoritmo para estimação recursiva de estados e um algoritmo de identificação de parâmetros para uma classe de modelos afins por partes. Propomos um estimador de estados Bayesiano que utiliza o filtro de Kalman em cada um dos submodelos. Neste estimador, a função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a distribuição a posteriori do estado assim como a probabilidade de cada submodelo. Já o método de identificação proposto utiliza o algoritmo EM (Expectation Maximization algorithm) para identificar os parâmetros do modelo. A função distribuição cumulativa e utilizada para calcular a probabilidade de cada submodelo a partir da medida do sistema. Em seguida, utilizamos o filtro de Kalman suavizado para estimar o estado e calcular uma função substituta da função likelihood. Tal função e então utilizada para identificar os parâmetros do modelo. O estimador proposto foi utilizado para estimar o estado do modelo não linear para vibrações causadas por folgas. Foram realizadas simulações, onde comparamos o método proposto ao filtro de Kalman estendido e o filtro de partículas. O algoritmo de identificação foi utilizado para identificar os parâmetros do modelo do jato JAS 39 Gripen, assim como, o modelos não linear de vibrações causadas por folgas. / This thesis focuses on the state estimation and parameter identi cation problems of piecewise a ne models. Piecewise a ne models are obtained when the state domain or the input domain are partitioned into regions and, for each region, a linear or a ne submodel is used to describe the system dynamics. We propose a recursive state estimation algorithm and a parameter identi cation algorithm to a class of piecewise a ne models. We propose a Bayesian state estimate which uses the Kalman lter in each submodel. In the this estimator, the cumulative distribution is used to compute the posterior distribution of the state as well as the probability of each submodel. On the other hand, the proposed identi cation method uses the Expectation Maximization (EM) algorithm to identify the model parameters. We use the cumulative distribution to compute the probability of each submodel based on the system measurements. Subsequently, we use the Kalman smoother to estimate the state and compute a surrogate function for the likelihood function. This function is used to estimate the model parameters. The proposed estimator was used to estimate the state of the nonlinear model for vibrations caused by clearances. Numerical simulations were performed, where we have compared the proposed method to the extended Kalman lter and the particle lter. The identi cation algorithm was used to identify the model parameters of the JAS 39 Gripen aircraft as well as the nonlinear model for vibrations caused by clearances.

Este trabalho aborda o problema de análise de estabilidade e estabilização de sistemas não-lineares racionais sujeitos a saturação. A abordagem utilizada neste estudo é baseada em representações algébricas diferenciais (DAR) de sistemas racionais e na versão modificada da condição de setor generalizada para lidar com a saturação. Inicialmente, métodos para caracterizar a estabilidade de sistemas em tempo discreto sujeitos a perturbações são propostos. Neste contexto, apresentam-se abordagens na forma de desigualdades matriciais lineares (do inglês, Linear Matrix Inequalities) para o cálculo de estimativas da região de atração do sistema, bem como limites para uma classe de perturbações admissíveis ℓ2 de forma a garantir que as trajetórias sejam limitadas e estimativas do ganho ℓ2 do sistema. Duas abordagens são consideradas: a primeira é baseada em uma única função de Lyapunov quadrática e a segunda considerando funções de Lyapunov quadráticas por partes. Em seguida, técnicas para síntese de compensadores anti-windup são propostas com o objetivo de aumentar a região de atração de sistemas em tempo contínuo. As condições são desenvolvidas e incorporadas em um algoritmo iterativo, sendo que a cada iteração é resolvido um problema de otimização convexa com restrições na forma de LMIs. Tais resultados são estendidos para lidar com sistemas incertos e sistemas sujeitos a perturbações. Com o objetivo de evitar métodos iterativos e facilitar a aplicação em sistemas multivariáveis propõe-se uma nova abordagem para sintetizar este tipo de compensador (diretamente na forma de LMIs). Extensões dos resultados são apresentadas para tratar sistemas em tempo discreto. Por fim, é apresentada uma abordagem para síntese de realimentação estática de estados. Estes métodos são baseados em condições de estabilização local permitindo, simultaneamente, calcular o ganho de realimentação de estados e uma função de Lyapunov que leva a uma estimativa maximizada da região de atração do sistema em malha fechada. Propõe-se também uma extensão dos resultados abordando sistemas em tempo discreto. Exemplos numéricos são apresentados com o objetivo de ilustrar a aplicação e verificar a eficiência dos métodos propostos. / This work addresses the problem of stability analysis and stabilization of nonlinear rational systems subject to saturation. The approach used in this study is based on the differential algebraic representation (DAR) of rational systems and on a modified version of the generalized sector condition to deal with saturation. First, methods to characterize the stability of discrete-time systems subject to disturbances are proposed. In this context, approaches based on linear matrix inequalities to compute estimates of the region of attraction of the system, as well as limits for a class of admissible ℓ2 disturbances to ensure bounded trajectories and estimates of the ℓ2-gain of the system are presented. Two approaches are considered: the first one based on a single quadratic Lyapunov function and the second one considering piecewise quadratic Lyapunov functions. Then, techniques for the synthesis of anti-windup compensators are proposed in order to enlarge the region of attraction of continuous-time systems. The conditions are developed and incorporated into an iterative algorithm, where at each iteration, a convex optimization problem with LMI constraints is solved. These results are extended to deal with uncertain systems and systems subject to disturbances. In order to avoid iterative methods and facilitate the application to multivariable systems, a new approach to synthesize this type of compensator (directly in terms of LMI) is proposed. Extensions of the results are also presented to deal with discrete-time systems. Finally, a method for the synthesis of static state feedback gains is proposed. This method is based on local stabilization conditions which allow to calculate the state feedback gain and a Lyapunov function leading to a maximized estimate of the region of attraction of the closed-loop system. The extension of these results for the case of discrete-time systems is also addressed. Numerical examples are presented in order to illustrate the application and to verify the efficiency of the proposed methods.

Este trabalho tem o intuito, de apresentar alguns conceitos, relativos à identifi cação de sistemás, tanto lineares quanto não linearep, além da ideia de referência virtual para, em conjunto com a teoria de projeto "de controladores baseados em dados, propor uma forrha de projeto de controladores não lineares baseados em identificação de sistemas. A utilização de referência virtual para a obtenção dos sinais necessários para a caracterização do controlador ótimo de um sistema e utilizado no método VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning). Este método serve como base para o desenvolvimento da proposta deste trabalho que, em conjunto com a teoria de identificação de sistemas não lineares, permite a obteriçãci do controlador ótimo que leva o sistema a se comportar como especificado em malha fechada. Em especial optou-se pela caracterização do controlador utilizando estrutura de modelos racional, por esta ser uma classe bastante abrangente no que - diz respeito à quantidade de sistemas reais que ela é capaz de descrever. Fara demonstrar o potencial do método proposto para projeto de controladores, são apresentados ecemplos ilustrativos em situações onde o controlador ideal consegue ser representado pela classe de modelos, e quando isso não é possível. / This work aims to present some concepts related to linear and nonlinear system identification, as well as the •concept of virtual reference that, together with data based controller design's theory, provides design framework for nonlinear controllers. The Virtual Reference Feedback Tuning method (VRFT) is used as a basis for the current proposal, where we propose to unite nonlinear system identification algorithms and virtual reference to obtain the ideal controller: the one which makes the system behave as desired in closed loop. It was choosen to model the controller as a rational model due the wide variety of practical systems that can be represented by this model structure. For rational system identification we used an iterative algorithm which, based on the signal from input and output of the pIant, allows to identify the parameters of the pre defined controller structure with the signals obtained by virtual reference. To demonstrate the operation of the proposed identification controller methodology, illustrative examples are presented in situations where the ideal controller can be represented by the class of modeIs, and also when it is not possible.

Neste trabalho, apresentamos em primeiro lugar um estudo de dois trabalhos de J. P. LaSalle, abordando o comportamento assintótico de sistemas discretos. Em segundo lugar, estudamos a dinâmica de um sistema discreto que depende de um parâmetro l em L, da forma x(n+1) = f(x(n), l). Como uma parte deste objetivo geral, desenvolvemos técnicas para obter estimativas uniformes (em relação ao parâmetro l em L) do atrator quando o sistema for globalmente dissipativo. Esses métodos são baseados em funções auxiliares tipo Liapunov. No final deste trabalho, apresentamos algumas simulações envolvendo sistemas discretos caóticos, como os sistemas de Chua, Hénon, Ikeda, Lorenz e Rössler. / Firstly, in this work, we present a study of part of two works by J. P. LaSalle, concerning with asymptotic behavior of discrete systems. Secondly, we study the dynamics of a discrete system that depends on a parameter l in L, of the form x(n+1) = f(x(n), l). As part of this general purpose, we develop tecniques to obtain uniform estimates (with respect to the parameter l in L) of the attractor when the system is globally dissipative. These methods are based on auxiliary functions of Liapunov type. In the last part of this work we present some simulations envolving chaotic discrete systems, namely: Chua, Hénon, Ikeda, Lorenz and Rössler.