This article coupled the Recursive Least Squares Method with Forgetting Factor (RLS-FF) to a Model Reference Adaptive Control (MRAC) system and described an analysis for a second-order plant with variable and unknown parameters. In the industrial context, manufacturing processes demand to be controlled, however there are variant and even unknown parameters, a consequence of non-modeled dynamics. Thus, an algorithm capable of estimating the controller gains from the RLS-FF was proposed. Next, the MRAC simulation was carried out and the numerical results were obtained, regarding the target parameters of the control system. Through mathematical description and computational simulation, the results were promising, such as the convergence of controller gains. Therefore, this article aims to contribute with students and professionals in the field of Control and Automation, who are looking for models of adaptive control systems, in order to check, compare and implement new embedded technologies.

Helicopters are high cost and safety systems with a strong control system designed to maintain the helicopter performance, stability, and ight qualities. However, there exist faults that negatively a_ect the helicopter desirable behaviour; therefore, fault detection and isolation must be done to early detect, isolate and eliminate these faults. Because of helicopters are strongly nonlinear systems, and are a_ected by uncertainties and by external disturbances as wind bursts, robust residuals generation is required to correctly detect and isolate faults in the helicopter actuators and sensors. This paper leads with the robust fault detection and isolation of a six-degree of freedom helicopter benchmark using the disturbance decoupling method and the unknown input observer robust residuals generator. A generalized observer scheme is employed for fault isolation purposes.

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