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Objetivo Geral:

Aplicar conceitos básicos e métodos de controles estocásticos aos problemas de engenharia de controle e automação.

- Conceitos fundamentais sobre sistemas estocásticos
- Identificação de sistemas a partir de medidas com ruídos aleatórios
- Filtro passa-baixa
- Filtro de variáveis de estado
- Filtro de Kalman
- Estimação de parâmetros com algoritmo Least Squares (caso escalar)
- Estimação de parâmetros com algoritmo Least Squares (caso vetorial)
- Controle por Realimentação de Estados Estimados
- Regulador Linear Quadrático Gaussiano
- Estudos de Caso

Bibliografia Básica:

• BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. Campinas: Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, 1996. 239 p.
• SPRINGERLINK (ONLINE SERVICE). Fundamentals of the New Artificial Intelligence: Neural, Evolutionary, Fuzzy and More. Second Edition. XI, 256 p (Texts in Computer Science).
• HAYKIN, Simon. Redes neurais princípios e prática. 2. Porto Alegre Bookman 2011 1 recurso online ISBN 9788577800865.

Bibliografia Complementar:

• WELLSTEAD, P.E. - Introduction to Physical System Modelling. London, Academic Press, 1979.
• JOHANSSON, R. - System Modeling & Identification. NJ, Prentice-Hall, 1993.
• ADADE Fº., A. - Análise de Sistemas Dinâmicos. S. José dos Campos-SP, CTA-ITA-IEMP,1992.
• DORNY, C.N. - Understanding Dynamic Systems: Approaches to Modeling, Analysis, and Design. NJ, Prentice-Hall, 1993.
• KARNOPP, D. et alii - System Dynamics: a Unified Approach. NY, Wiley, 1990.
• SINHA, N.K. & KUSZTA, B. - Modeling and Identification of Dynamic Systems. NY, Van Nostrand Reinhold Co., 1983.