Resumo.Este trabalho apresenta a aplicação da teoria de algoritmos meméticos (AM) a identificação de sistemas e sintonização de controladores do tipo Proporcional-IntegralDerivativo (PID). O AM proposto coleta a saída do sistema a ser identificado e realiza a estimação de parâmetros da função de transferência que melhor descrevem o comportamento do sistema. Após a identificação dos parâmetros do sistema, o AM efetua a sintonia dos parâmetros de um controlador PID, dada as especificações de um determinado projeto.Palavras-chave. Estimação de Parâmetros, Algoritmos Meméticos, Sintonização de PID, Controle Clássico IntroduçãoPara analisar um sistemaé necessário que se conheça o modelo matemático que melhor representa a dinâmica deste sistema. Obtendo-se o devido modelo, sinais de testes são aplicadosà entrada do mesmo e as características da saída devem ser analisadas a partir da direta comparação com as características dos sinais de saída esperados.O desempenho dinâmico de um sistemaé avaliado observando-se a resposta transitória e o erro de regime permanente do sinal de saída. Se estas características não forem as desejáveis, um controlador deve ser projetado de forma a se obter uma resposta cujo comportamento atenda especificações pré-determinadas.Os controladores do tipo proporcional-integral-derivativo (PID) são amplamente utilizados para o controle de diversos processos devido a sua simplicidade e robustez. Eles 1 alana

This work proposes an alternative way of tuning the parameters of PID controllers using the Particle Swarm Optimization (PSO) population metaheuristic. For this, a computer program was developed in the Scilab software to run the PSO, with the objective of calculating the parameters of PID controllers for models of real didactic plants that emulate physical processes found in the industry, so that the system error signal closed loop and the magnitude of the control signal are minimal for a single step reference. The results obtained were evaluated from the quadratic performance indexes based on the integral of the error (IAE, ISE, ITAE, ITSE) and the control signal (ISU) and showed that the PSO achieved satisfactory performances for the tuning of PID controllers with minimal magnitude control action.Resumo: Este trabalho propõe uma maneira alternativa de sintonizar os parâmetros de controladores PID utilizando a metaheurística populacional de Otimização por Enxame de Partículas (PSO -Particle Swarm Optimization). Para tanto, desenvolveu-se um programa computacional no softwere Scilab para executar o PSO, com o objetivo de calcular os parâmetros de controladores PID para modelos de plantas didáticas reais que emulam processos físicos encontrados na indústria, de modo que o sinal de erro do sistema em malha fechada e a magnitude do sinal de controle sejam mínimos para uma referência degrau unitário. Os resultados obtidos foram avaliados a partir dos índices de desempenho quadrático baseados na integral do erro (IAE, ISE, ITAE, ITSE) e do sinal de controle (ISU) e mostraram que o PSO atingiu desempenhos satisfatórios para a sintonia de controladores PID com ação de controle de magnitude mínima.