En aquest treball fem una proposta d’implementació de controladors amb estimació de paràmetres, adaptativa i dispersa, enfocada a sistemes no lineals amb incertesa i variants en el temps. A diferència de les tècniques de control que fan servir PID tradicionals, en el mètode proposat no cal renunciar a prestacions del controlador per
estabilitzar sistemes d’aquestes característiques. En el plantejament fet, fem servir un observador d’alt guany per estimar les variables d’estat i la incertesa del sistema. Aquestes estimacions les realimentem a la planta a través del controlador; així cancel·lem les no linealitats i la incertesa. Per estabilitzar sistemes desconeguts i canviants, necessitem un control considerablement robust a la incertesa. És per això que, en el mètode proposat, paral·lelament al control del sistema, estimem els paràmetres desconeguts de la planta. Aquesta estimació de paràmetres es caracteritza per ser adaptativa, per ajustar-se a possibles canvis del sistema, i dispersa, per modelitzar de manera simple la planta desconeguda. En els algorismes amb aprenentatge hi ha una dicotomia entre “aprenentatge” i “execució”. L’aprenentatge és l’etapa en la qual l’algorisme estima les equacions i la incertesa de la planta, i l’execució és l’etapa en la qual l’algorisme controla la planta per complir uns objectius preestablerts. Per decidir de forma autònoma en quina etapa s’ha de trobar el sistema, hem dissenyat un indicador que permet a l’algorisme prendre aquesta decisió. Aquest algorisme ha estat validat per simulació en una planta sintètica i en una planta real
