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Conhecer e aplicar técnicas de modelagem e projeto de controladores a partir de dados coletados em experimentos e avaliar seu desempenho durante a operação. 

Modelagem e identificação de parâmetros de sistemas dinâmicos a partir dos dados do processo. Métodos de projeto de controladores baseados em dados. Avaliação e monitoramento de desempenho em malhas de controle. 

ÅSTRÖM, K. J., HÄGGLUND, T. (2006). Advanced PID control (Vol. 461). Research Triangle Park: ISA-The Instrumentation, Systems, and Automation Society, 2006. (4)  KUO, B. C., Automatic Control Systems, Prentice-Hall do Brasil, 2003, 8a. ed. (18)  GARCIA, C. (2021). Controle de Processos Industriais. vol. 2: Estratégias modernas. Editora Blucher, 2021. 

AGUIRRE, L. A.. Introdução a identificação de sistemas–Técnicas lineares e nãolineares aplicadas a sistemas reais. Editora da UFMG. 3a edição, 2007 (8)  JELALI, M. Control performance management in industrial automation: assessment, diagnosis and improvement of control loop performance. Springer, 2012. (0)  SEBORG, Dale E.; EDGAR, Thomas F.; MELLICAMP, Ducan E.; DOYLE III, Francis J. Process Dynamics and Control, John Wiley & Sons, 3ª ed. 2011. (4)  PRECUP, R. E., ROMAN, R. C., & SAFAEI, A. (2021). Data-driven model-free controllers. CRC Press.  VISIOLI, A. (2006). Practical PID control. Springer Science & Business Media.  BAZANELLA, A. S., CAMPESTRINI, L., & ECKHARD, D. (2011). Data-driven controller design: the H2 approach. Springer Science & Business Media.