Os sistemas de controle são essenciais em diversos setores da engenharia, desempenhando uma função crucial na supervisão e na regulação de processos. Diante disso, o controlador, componente essencial do sistema de controle, é responsável por ajustar as variáveis e manter a operação dentro dos parâmetros desejados. No entanto, à medida que os processos evoluem, eles se tornam inerentemente mais complexos devido a fatores como não linearidade, atraso de transporte e variações paramétricas no tempo. Assim, torna-se mais desafiador para o controlador a adequação da dinâmica do processo às condições desejadas, como tempo de estabilização do sinal, sobressinal máximo e erro em regime permanente. Nesse cenário, as técnicas de controladores adaptativos surgem como uma estratégia essencial para lidar com essas complexidades, permitindo a adaptação iterativa dos parâmetros do controlador. Assim, o controlador é capaz de ajustar-se em tempo real às características dinâmicas do processo, proporcionando um controle mais preciso e eficiente. Diante dessas considerações, o objetivo central desta dissertação é o projeto de controladores adaptativos integrados ao algoritmo de otimização de enxame de partículas, buscando otimizar a resposta de acordo com os critérios de desempenho estabelecidos. Para isso, foram empregadas duas estratégias adaptativas: o Regulador Auto-Sintonizável e o Controle por Modelo de Referência, aplicados em um sistema real de uma planta de nível, sendo essa desenvolvida durante a pesquisa para permitir uma avaliação e comparação mais significativa dos resultados, dada sua natureza experimental. Os resultados obtidos demonstraram que o algoritmo de otimização é uma alternativa viável no contexto de controladores adaptativos, devido à sua eficácia computacional, facilidade de implementação e compreensão teórica.