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		<title>Controle ótimo de sistemas dinâmicos: notas de aula e exemplos de aplicação</title>
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		<author>Rios Neto, Atair,</author>
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		<keywords>Palavras Chaves: Controle Ótimo, Controle de Sistemas Dinâmicos, Programação Dinâmica, Estimação de Estado, Filtro de Kalman, Estimação de Parâmetros, Controle Neural. Keywords: Optimal Control, Dynamical Systems Control, Dynamic Programming, State Estimation, Kalman Filter, Parameter Estimation, Neural Control.</keywords>
		<abstract>O livro apresenta uma abordagem didática, teórico aplicada, de controle otimizado de sistemas dinâmicos, contendo tanto o caso de controle em malha aberta como o de controle em malha fechada, fornecendo a necessária base conceitual e teórica, incluindo conteúdo de revisão de assuntos de fundamentação, assim como os elementos necessários de probabilidade, variáveis aleatórias e processos estocásticos. Os assuntos são tratados com a apresentação de exemplos de aplicação e referências a resultados de pesquisa e desenvolvimento tecnológico de utilidade prática. Contém tópicos com tratamento não usual e de utilidade destacada, compreendendo: Controle Subótimo; Estimação de Parâmetros; Estimação de Estado e Filtro de Kalman; Estimação de Parâmetros e Controle em Malha Fechada; Estimação de Parâmetros, Redes Neurais e Controle Neural. Parte do conteúdo é de divulgação didática em primeira mão de resultados de pesquisas, compreendendo: Contornos Múltiplos e Desigualdade de Estado; Estimação Adaptativa de Ruído de Estado; Estimação de Estado com Abordagem Virtual de Controle; Técnicas de Fatorização; Controle Sequencial de Sistemas Lineares Discretos; Controle Preditivo Neural de Sistemas Não Lineares Discretos. No conteúdo referenciado, relativo a pesquisas e desenvolvimentos de resultados feitos sob orientação do autor, destacam-se resultados de teoria aplicada de interesse amplo: Programação Linear para Gerar Soluções Subótimas de Controle; Método de Projeção do Gradiente Estocástico; Solução Sequencial de Sistemas Lineares; Solução em Paralelo de Sistemas Lineares; Estimação de Parâmetros de Sistemas Dinâmicos; Redes Neurais Combinadas com Estrutura de Integradores Numéricos para Modelar Sistemas Dinâmicos; Controle Preditivo Neural baseado em Algoritmos de Filtragem de Kalman; Sistemas Inerciais Não Giroscópicos. ABSTRACT: The book presents a theoretical and applied didactical approach of optimal control of dynamic systems, containing both the open and closed loop cases, giving the necessary conceptual and theoretical basis, including revision of fundaments as well as the necessary elements of probability, random variables and stochastic processes. The subjects are treated with the presentation of application examples and reference to results of research and technological development of practical interest. It contains topics which are not treated in the usual way and which are of great utility, including: Suboptimal Control, Parameter Estimation, State Estimation and Kalman Filter, Neural Networks and Neural Control. Part of the content is of first hand didactic presentation of research results, including: Multiple Boundaries and State Inequality, Adaptive Estimation of State Noise, State Estimation with a Virtual Control Approach, Factorization Technics, Sequential Control of Discrete Linear Systems, Neural Predictive  Control of Discrete Nonlinear Systems. In the referenced content relative to results of research and development done under the supervision of the author there are results of applied theory of great interest, including: Linear Programing go Generate Suboptimal Solutions of Control, Stochastic Projection of the Gradient Method, Sequential Solution of Algebraic Linear Systems, Parallel Solution of Algebraic Linear Systems, Parameter Estimation of Dynamic Systems, Neural Networks Combined with ODE Numerical Integrators to Model Dynamic Systems, Kalman Filtering Based Neural Predictive Control, Non Gyroscopic Inertial Systems.</abstract>
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