IntroduçãoO entendimento de um processo físico, químico, econômico, etc. pode ser obtido através do estudo das variáveis envolvidas no processo. A relação das variáveis pode ser expressa por meio de equações analíticas que compõem o modelo e que permitem analizar as relações causa-efeito entre as variáveis. A modelagem física é sempre uma atividade que demanda um grande tempo de análise e entendimento do processo. A dificuldade de obter um modelo é diretamente proporcional à complexidade do fenómeno em estudo. A modelagem é um trabalho árduo e pode levar, dependendo do processo, anos para sua conclusão. Por outro lado durante o desenvolvimento de um modelo matemático existem complexidades que não possuem fácil solução analítica. Isto pode levar a soluções numéricas que demandem grande esforço computacional [1].Na maioria das vezes modelos físicos de processos apresentam características não lineares que dificultam a aplicação em sistemas de controle e de supervisão "online". A primeira porque a aplicação da teoria de controle clássico exige modelos lineares, e a segunda, porque modelos complexos que proporcionam valores de simulação para supervisionar um processo podem requerer de solução numérica com grande esforço computacional.Frequentemente não é possivel obter uma relação direta entre um parâmetro A (causa) e uma função B (efeito). No entanto pode-se as vezes correlacionar experimentalmente o parâmetro A com valores das derivadas da função B (efeito).Considere uma função não linear dado pela eq. (1). Para obter um modelo matemático linear supõe-se que as variáveis variam muito pouco dentro de uma condição de operação.