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Como consequência à grande demanda das indústrias por controladores, o algoritmo de controle PID (Proporcional, Integral e Derivativo), por ser de fácil entendimento, é o mais difundido em todo o mundo. No entanto, estimativas mostram que apenas 20% das malhas de controle industriais funcionam adequadamente na tentativa de minimizar os efeitos da variabilidade do processo. No intuito de contribuir para um melhor desempenho dessa classe de controladores, este trabalho busca inserir a metodologia de identificação de ARMAX (“AutoRegressive Moving Average with eXogeneus variable”), em tempo real, para geração do modelo recursivo do processo, o qual será utilizado na técnica de autossintonia de controladores PID. A identificação foi realizada utilizando o método dos mínimos quadrados estendido com predição de erros, aplicado a um sistema de separação de metanol e água, através de um vaso Flash. As malhas de controle de nível, temperatura e pressão também compõem o sistema. Tal procedimento foi implementado em plataforma Visual Basic for Applications (VBA) utilizando a comunicação Object Linking and Embedding (OLE) com o Aspen Dynamics®. A ferramenta desenvolvida mostra desempenho satisfatório quanto a atingir melhor ajuste em relação à diferença entre o modelo e processo.