REVISÃO E COMPARAÇÃO DE ESTRATÉGIAS DE CONTROLE – CONTROLE CLÁSSICO, MODERNO, ADAPTATIVO, NÃO LINEAR E INTELIGENTE

Este artigo apresenta uma revisão abrangente das principais estratégias de controle utilizadas no âmbito da automação industrial, robótica e sistemas energéticos, com foco no período de 2022 2025. O objetivo é comparar os métodos clássicos (PID, técnicas de domínio da frequência como diagrama de Bode e lugar das raízes), modernos (representação em espaço de estados, LQR e observadores), adaptativos (controle L1, MRAC e escalonamento de ganhos), não lineares (controle por modo deslizante e backstepping) e inteligentes (lógica fuzzy, redes neurais, controle neuro fuzzy e aprendizado por reforço). Para cada categoria são discutidos fundamentos, formulações matemáticas e casos de aplicação recentes, destacando vantagens, limitações e tendências de pesquisa. A revisão evidencia que, embora o controle clássico permaneça amplamente utilizado devido à simplicidade, as crescentes exigências de desempenho e robustez, aliadas à presença de incertezas e sistemas altamente não lineares, motivam o uso de técnicas modernas, adaptativas e inteligentes. Métodos como LQR com observador de Kalman têm demonstrado melhor tempo de acomodação em aplicações veiculares, enquanto estratégias adaptativas como o controle L1 melhoram o desempenho de helicópteros de pequeno porte sob incertezas. Técnicas inteligentes, incluindo controladores fuzzy, neuro fuzzy e aprendizado por reforço, permitem automação e autoajuste em situações onde o modelo é impreciso. Conclui se que a integração de abordagens híbridas, combinando métodos clássicos e modernos com algoritmos de aprendizado, é promissora para sistemas ciberfísicos e a Indústria 4.0.