Orientador : Wagner Caradori do AmaralTese (doutorado) - Universidade Estadualde Campinas, Faculdade de Engenharia EletricaResumo: Neste trabalho os algoritmos de controle adaptativo para sistemas com múltiplas entradas e múltiplas saídas são analisados e discutidos. Inicialmente os preditores da saída do processo para um horizonte de previsão igualou maior que o atraso de transporte, utilizados por estes algoritmos de controle, são desenvolvidos. Demonstra-se que, para as mesmas entradas e perturbações, estes preditores apresentam o mesmo erro de previsão. A seguir, desenvolve-se o controlador auto-ajustável de variância mínima generalizada. Demonstra-se que este controlador, com o procedimento de ajuste "on-line" da matriz de ponderação do sinal de referência, elimina o erro em regime entre a saída e a referência para uma variação degrau. No caso particular onde o processo apresenta o mesmo número de entradas e saidas, matriz de ponderação do controle constante e matriz de ponderação da referência igual a matriz de ponderação da saída, o desempenho do algoritmo de controle proposto é equivalente ao algoritmo desenvolvido por Favier(1982). Posteriorment,e, desenvolve-se o controlador preditivo generalizado. Mostra-se como os parâmet,ros de sintonia deste controlador influenciam os polos do processo em malha fechada. O trabalho inclui resultados práticos da aplicação dos controladores adaptativos em uma coluna de dest,ilação binária de alta pureza. Dos resultados da aplicação verifica-se que o control e preditivo generalizado apresenta o melhor comportamento entre os algoritmos de controle avaliados, isto é, menor sobre elevação e menor tempo de estabilizaçãoAbstract: Adaptive control algorithms for multi-input multi-output are presented. Initially. output predictors for a prediction horizon igual to or greater than the time delay of the process to be controlled by those control algorithms are reviewed. It is shown that for the same inputs and disturbances, the predictions obtained have the same prediction error. A self-tuning controller based on the generalized minimum variance strategy is developed. To obtain zero steady-state error between the output and the reference signal. for a step change, an on-line method for adjusting the reterence weighting matrix is proposed. In the case of systems with the same number out inputs and outputs, constant control weighting matrix and reference weighting matrix igual to the output weighting matrix the performance of the control algoritm proposed is similar to the Favier . s aIgor ithm. The generalized predictive controller is then developed. It is also shown how the tuning parameters affect the closed-loop poles. Application of those adaptive control algorithms in a high-purity binary distillation column is included. Simulation results show that the generalized predicive controller presents a better performance when compared to others control algori thms, with less overshoot and less settling timeDoutoradoAutomaçãoDoutor em Engenharia Eletrica