Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-06-10T00:04:43Z No. of bitstreams: 1 AdersonJamierSantosReis_TESE.pdf: 1500247 bytes, checksum: 6d795ea9ba38b8e04975c65cedf74f94 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-06-10T22:16:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AdersonJamierSantosReis_TESE.pdf: 1500247 bytes, checksum: 6d795ea9ba38b8e04975c65cedf74f94 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-10T22:16:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AdersonJamierSantosReis_TESE.pdf: 1500247 bytes, checksum: 6d795ea9ba38b8e04975c65cedf74f94 (MD5) Previous issue date: 2015-06-12 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico (CNPq) / O presente trabalho insere-se no ?mbito dos sistemas de controle duais adaptativos. O controle dual contempla uma solu??o ?tima formulada para um problema na teoria de controle estoc?stico no qual envolve incertezas e varia??es de par?metros no tempo. Este trabalho prop?e uma modifica??o em um controlador dual sub?timo para sistemas discretos no tempo. O controlador dual ?timo almeja um balanceamento ?timo que busca, ao mesmo tempo, manter um bom controle e obter pequenos erros de estimativas. O sinal de controle ? calculado de maneira a minimizar a varia??o da sa?da do sistema com base num valor de refer?ncia um passo adiante. A ideia deste controlador dual sub?timo ? adicionar termos simples na matriz de covari?ncia dos par?metros estimados dois passos adiante. Um algoritmo adaptativo ? utilizado para o ajuste do par?metro de projeto l a cada passo do sistema. O desempenho do controlador proposto ? avaliado atrav?s do m?todo de simula??es Monte Carlo. / This work concerns a refinement of a suboptimal dual controller for discrete time systems with stochastic parameters. The dual property means that the control signal is chosen so that estimation of the model parameters and regulation of the output signals are optimally balanced. The control signal is computed in such a way so as to minimize the variance of output around a reference value one step further, with the addition of terms in the loss function. The idea is add simple terms depending on the covariance matrix of the parameter estimates two steps ahead. An algorithm is used for the adaptive adjustment of the adjustable parameter lambda, for each step of the way. The actual performance of the proposed controller is evaluated through a Monte Carlo simulations method.