Existem diversos métodos de Estimação Ótima de Parâmetros. Em identificação de sistemas é necessário um sinal de excitação rico, que excite suficientemente o sistema. Se a relação entrada/saída não for capaz de gerar informação suficiente, qualquer técnica de Estimação Ótima de Parâmetros (OPE) falhará. O processo de identificação de sistemas em malha fechada é fundamental para situações em que a planta possui não linearidades e comportamentos que são difíceis de prever e com estabilidade não garantida para malha aberta. Este trabalho apresenta uma análise da metodologia SOESGOPE para a estimação dos parâmetros de um sistema em malha fechada e a geração de sinal de excitação para o experimento. Para a identificação de sistemas não lineares em malha fechada é necessário um controlador simples que mantenha o sistema estável e que permita a passagem de frequências que sensibilizem adequadamente o sistema. A metodologia SOESGOPE é responsável pela busca de um sinal de excitação para o experimento que seja compatível com o controlador, de modo que a excitação do sinal fornecido seja suficiente para estimar os parâmetros. Para os casos em que as incertezas sobre os parâmetros dificultam o projeto do controlador, foi proposta uma nova abordagem da metodologia, visando sintonizar um controlador simples e eficiente para a estimação de parâmetros. A nova abordagem proposta busca, a partir do processo de otimização em duas camadas, um conjunto de controladores para manter o sistema estável e que seja compatível com o sinal de excitação para o processo de estimação de parâmetros. A nova abordagem da metodologia SOESGOPE apresenta resultados positivos para aplicação em VANTs, sendo seu desempenho satisfatório na estimação dos parâmetros em todos os cenários considerados. O erro obtido nas estimativas dos parâmetros chegou a diminuir até 1,5% em um dos parâmetros, na nova abordagem, o tempo de convergência do novo algoritmo chegou a reduzir na faixa de 100 segundos e a entropia dos sinais utilizados para a estimação paramétrica chegou a ter um aumento de 3,3646 quando comparado a metodologia original, garantindo que a informação para a estimação paramétrica não seja perdida quando o sinal de excitação é filtrado pelo controlador do sistema.

In order for UAVs to be able to operate satisfactorily, robust control methods must be employed, and these are dependent on a faithful mathematical model of the system. This work presents an analysis of the SOESGOPE methodology for estimation of the parameters of a quadrotor and excitation signal generation for the experiment. The methodology consists of two layers of optimization: one internal, responsible for the optimal estimation of the parameters, and based on safety barrier interior point algorithm; and the outer, responsible for obtaining a (sub)optimal signal of excitation, with respect to metrics such as duration, space, excitation persistence and state space constraints. The outer layer is based on an algorithm similar to the Particle Swarm. In order to receive an excitation signal, a simple PID controller is proposed for the aircraft, tuned via the Twiddle method. Three simulation scenarios are analyzed, regarding the importance of knowledge of initial parameters, the uncertainty of the plant parameters, and finally a sensitivity analysis of the methodology with respect to its weighting gains. The SOESGOPE methodology presents positive results for application in VAANTS, being effective in the estimation of the parameters in all the scenarios. Resumo: Para que os VAANTs possam operar satisfatoriamente, robustos métodos de controle devem ser empregados, e estes são dependentes de um modelo matemático fiel do sistema. Este trabalho apresenta uma análise da metodologia SOESGOPE para estimação dos parâmetros de um quadrotor e geração de sinal de excitação para o experimento. A metodologia consiste de duas camadas de otimização: uma interna, responsável pela estimaçãoótima dos parâmetros, e baseada em algoritmo de pontos interiores com barreira de segurança; e a externa, responsável pela obtenção de um sinal (sub)ótimo de excitação, com relação a métricas como duração, espaço, persistência de excitação e restrições no espaço de estados. A camada externaé baseada em um algoritmo similar ao Particle Swarm. Para que possa receber um sinal de excitação,é proposto um controlador PID simples para a aeronave, sintonizado através do método twiddle. São analisados 3 cenários em simulação, relativos a importância de conhecimento de parâmetros iniciais,à incerteza dos parâmetros da planta, e por fim uma análise de sensibilidade da metodologia com relação a seus ganhos de ponderação. A metodologia SOESGOPE apresenta resultados positivos para aplicação em VAANTS, sendo eficaz na estimação dos parâmetros em todos os cenários.