Sistem Kendali Adaptif · iii Buku ini selayaknya disitasi dengan kutipan berikut: Faizal Arya...
44
Transcript of Sistem Kendali Adaptif · iii Buku ini selayaknya disitasi dengan kutipan berikut: Faizal Arya...
Sistem Kendali Adaptif Desain, Pemodelan dan Simulasi Analog
Faizal Arya Samman
Universitas Hasanuddin
Lembaga Sains, Teknologi dan Seni
ii
Sistem Kendali Adaptif Desain, Pemodelan dan Simulasi Analog
Penulis: Faizal Arya Samman ISBN: 978-602-72676-9-5
Desain Sampul:
TRENSILICA
Penerbit:
Lembaga Sains, Teknologi dan Seni
(Institute of Sciences, Technolgies and Arts – IESTA)
Alamat Penerbit:
Jl. KH. Wahid Hasyim No. 246
Sungguminasa 92111
Kab. Gowa, Sulawesi Selatan, INDONESIA
e-mail: [email protected]
Distributor:
PT. Minasa Elektro-Sains Teknologi
Jl. KH. Wahid Hasyim No. 246
Sungguminasa 92111
Kab. Gowa, Sulawesi Selatan, INDONESIA
e-mail: [email protected]
Cetakan Pertama, November 2016
Hak Cipta © 2016 pada Faizal Arya Samman
Hak Cipta dilindungi oleh undang-undang.
Dilarang keras menguitp, menjiplak, menfotocopy sebagian atau seluruh isi buku ini tanpa mendapatkan izin tertulis
dari Penulis dan Penerbit Lembaga Sains, Teknologi dan Seni.
Dicetak di Makassar, Indonesia.
Tebal Isi Halaman Utama Buku: 219 halaman.
iii
Buku ini selayaknya disitasi dengan kutipan berikut:
Faizal Arya Samman. “Sistem Kendali Adaptif: Desain, Pemodelan dan Simulasi Analog”,
Buku Referensi, Penerbit Lembaga Sains, Teknologi dan Seni, 2016.
ISBN: 978-602-72676-9-5
iv
v
KATA PENGANTAR
Sistem kendali adaptif merupakan salah satu metodologi kendali yang modern yang
telah sukses digunakan dalam bidang industri pengolahan bahan kimia, industri
pengolahan produk-produk hasil bumi, industri otomotif, kedokteran, dan terutama di
bidang kendali pesawat terbang, baik untuk kendali pesawat terbang komersil maupun
pesawat militer. Latar belakang inilah yang menjadi alasan mengapa buku ini penting
untuk dipublikasikan.
Secara khusus, buku referensi ini disusun dengan tujuan untuk membantu
pembaca dalam memahami sistem kendali adaptif serta jenis-jenisnya melalui
contoh-contoh, dimulai dari contoh yang paling sederhana. Panduan dalam menyusun
proses komputasi adaptif dan aturan kendali adaptif hingga cara merealisasikanya
menjadi rangkaian elektronis disajikan secara sistematis. Untuk mencapai
tujuan-tujuan tersebut maka buku ini dibagi ke dalam beberapa bab.
Bab 1 memaparkan sekilas tentang Sistem Kendali Adaptif, termasuk di
dalamnya adalah bidang aplikasinya, alasan penggunaannya, serta jenis-jenisnya.
Selanjutnya, Bab 2, Bab 3 dan Bab 4 menjelaskan masing-masing klasifikasi dan
metode perancangan dari salah satu jenis sistem kendali adaptif yaitu Kendali Adaptif
Model Acuan atau dalam istilah asing disebut sebagai Model Reference Adaptive
Control (MRAC). Ada tiga jenis MRAC yang dibahas pada masing-masing bab tadi,
yaitu Bab 2 berisi materi MRAC berbasis Metode Gradient atau biasa juga disebut
Aturan MIT, Bab 3 berisi materi MRAC yang dirancang menggunakan Teori
Lyapunov, dan yang ketiga Bab 4 berisi materi tentang rancangan MRAC dengan
umpanbalik output. Bab 5 membahas tentang teknik-teknik untuk mengestimasi
parameter-parameter dalam sebuah kendali secara online. Paparan pada Bab 5 ini
merupakan landasan untuk memahami dengan baik jenis lain sistem kendali adaptif
yaitu Kendali Adaptif Swa-Tala yang dalam istilah asing dikenal sebagai Self-Tuning
Adaptive Control, sebagaimana dibahas pada Bab 6.
Selain itu, buku ini juga memaparkan teknik-teknik merancang kendali adaptif
untuk suatu proses kendalian tak linier seperti dibahas pada Bab 7 yang mengambil
kasus sistem pendulum terbalik, dan pada Bab 8 yang mengambil kasus model
kendalian tak linier histeresis terintegral yang biasanya ditemukan pada model aliran
vi
kalor dalam ruang tertutup. Pembaca juga mendapatkan gambaran dasar mengenai
cara mengimplementasikannya ke dalam perangkat elektronis khususnya pada
rangkaian elektronika analog yang berbasis pada pemanfaatan piranti penguat
operasional seperti dibahas pada Bab 9. Algoritma kendali adaptif pada kasus tertentu
merupakan algoritma komputasi yang sangat kompleks dan cukup rumit untuk
diimplementasi menjadi perangkat keras elektronik. Buku ini memaparkan teknik
untuk mendesain dan memodelkan algoritma kendali adaptif yang sederhana,
mensimulasikannya menggunakan software simulator komputer, dan cara
mengimplementasikannya ke dalam model rangkaian elektronika analog.
Bila Bab 1 s.d. Bab 6 memberikan konsep dan teori-teori dasar mengenai sistem
kendali adaptif untuk kendalian linier yang sebagaian besar kami ambil dari sumber
referensi utama [13, 16, 18], maka Bab 7 s.d. Bab 9 banyak menyajikan hasil riset
serta kontribusi terhadap ilmu pengetahuan dan teknologi kendali adaptif untuk
kendalian tak linier. Kontribusi ilmiah yang disajikan menyangkut penerapan sistem
kendali adaptif model acuan untuk kendalian tak linier dan teknik implementasinya ke
dalam rangkaian analog. Kontribusi ilmiah tersebut telah dipublikasikan pada
berbagai forum ilmiah nasional dan internasional maupun jurnal ilmiah [23, 24, 25,
26, 27, 28].
Buku Referensi ini diharapkan dapat bermanfaat dalam meningkatan kualitas
hasil riset dosen dan mahasiswa di bidang Sistem Kendali Adaptif. Selain itu, buku ini
disusun dengan tujuan untuk meningkatkan keahlian civitas academica
(dosen/peneliti dan mahasiswa) dalam meningkatkan keahliannya dalam merancang
dan menghasilkan produk elektronika, sehingga mampu meningkatkan kepercayaan
diri dosen, mahasiswa dan alumni dalam menjemput masalah yang dihadapi oleh
industri. Peningkatan keahlian tadi diharapkan diikuti oleh rencana sistematis dengan
sinergitas yang kuat oleh kalangan akademisi dalam memulai menjalankan wirausaha
berbasis teknologi dengan memanfaatkan dan mengembangkan hasil-hasil penelitian
dalam bentuk prototipe atau produk elektronika.
Gowa / Makassar, November 2016
Faizal Arya Samman
vii
DAFTAR ISI
KATA PENGANTAR .............................................................................. v
DAFTAR ISI ............................................................................................ vii
Bab 1: SEKILAS SISTEM KENDALI ADAPTIF ......................... 1
1.1. Model Penjadwalan Gain Secara Adaptif ....................... 2
1.2. Sistem Kendali Adaptif Model Acuan .............................. 2
1.3. Kendali Adaptif Swa-Tala ................................................ 4
1.4. Kendali Adaptif Fungsi Ganda ........................................ 5
1.5. Mengapa dan Bagaimana Merancang Sistem Kendali
Adaptif ............................................................................. 6
1.6. Bidang Aplikasi ................................................................ 8
1.7. Metodologi dan Alur Desain ............................................. 14
1.8. Implementasi Rangkaian Elektronik ............................... 16
A. Implementasi berbasis “Microcomputer” ................... 18
B. Implementasi berbasis “Embedded Programmable
Device”........................................................................... 18
C. Implementasi berbasis “Embedded System-on-a-Chip”
(SoC) ............................................................................ 19
1.9. Rangkuman ....................................................................... 20
Bab 2: KENDALI ADAPTIF MODEL ACUAN BERBASIS
METODE GRADIEN ................................................................. 23
2.1. Adaptasi Gain Umpan Maju ............................................. 24
2.2. Adaptasi untuk Sistem Orde-Satu ................................... 27
2.3. Adaptasi Untuk Sistem Orde-Dua ................................... 32
2.4. Rangkuman ....................................................................... 36
viii
Bab 3: KENDALI ADAPTIF MODEL ACUAN BERBASIS
TEORI LYAPUNOV .................................................................. 39
3.1. Adaptasi untuk Sistem Orde-Satu ................................... 39
3.2. Adaptasi Gain Umpan Maju ............................................. 48
3.3. Adaptasi Untuk Model Persamaan Ruang Keadaan ..... 52
3.4. Rangkuman ....................................................................... 59
Bab 4: KENDALI ADAPTIF MODEL ACUAN DENGAN
UMPANBALIK OUTPUT .......................................................... 61
4.1. Algoritma Adaptasi Berbasis Umpanbalik Output .......... 63
4.2. Struktur Pengendali ........................................................ 64
4.3. Model Galat (Kesalahan Pengukuran) ............................ 65
4.4. Aturan Adaptasi Parameter ............................................. 67
4.5. Realisasi Persamaan Pengendali ..................................... 68
4.6. Perancangan Parameter dan Pengetahuan Awal ............ 70
4.7. Rangkuman ....................................................................... 77
Bab 5: ESTIMASI PARAMETER SECARA ONLINE ......................... 79
5.1. Representasi Model Domain Waktu ............................... 80
5.2. Model Regresi dan Kuadrat Terkecil .............................. 82
5.3. Estimasi Parameter dengan Metode RLS ...................... 87
A. Metode Estimasi RLS dengan Forgetting
Eksponensial (Exponential Forgetting) ..................... 98
B. Metode Estimasi RLS dengan Algoritma Proyeksi .... 100
C. Estimasi Parameter dengan Metode LMS ................. 103
5.4. Estimasi Parameter dalam Model Waktu Kontinu ........ 104
A. Estimasi Parameter Model Sistem Orde-Satu .......... 104
B. Estimasi Parameter Model Ruang Keadaan ............. 107
5.5 Estimasi Parameter dalam Praktis ................................ 114
5.6. Rangkuman ....................................................................... 117
Bab 6: SISTEM KENDALI ADAPTIF SWATALA ............................... 119
6.1. Perancangan Kendali dengan Penempatan Kutub ......... 120
ix
A. Model Pengendali dan Proses Kendalian ................... 120
B. Perancangan Penempatan Kutub dengan Model
Ikutan (Model Following) ........................................... 123
6.2. Kendali Adaptif Swa-Tala Parameter Eksplisit ............. 126
6.3. Kendali Adaptif Swa-Tala Parameter Implisit .............. 127
6.4. Rangkuman ....................................................................... 127
Bab 7: APLIKASI SISTEM KENDALI ADAPTIF PADA PENDULUM
TERBALIK (INVERTED PENDULUM) ................................... 129
7.1. Pemodelan Sistem Pendulum Terbalik ........................... 129
A. Model Fisik .................................................................. 130
B. Model Matematis ........................................................ 132
C. Metode Analisis .......................................................... 134
7.2. Sistem Kendali Adaptif untuk Pendulum Terbalik ........ 135
A. Linierisasi Model Tak Linier ke dalam Bentuk
Model Linier ................................................................ 135
B. Stabilitasi Model Linier Tak Stabil ........................... 139
C. Perancangan Aturan Kendali Model Acuan dari
Bentuk Umum Persamaan Ruang Keadaan ............. 144
D. Penurunan dari Model Linier Pendulum Terbalik .... 146
E. Hasil Simulasi ............................................................ 150
7.3. Rangkuman ....................................................................... 155
Bab 8: APLIKASI KENDALI ADAPTIF PADA MODEL KENDALIAN
TAK LINIER HISTERESIS TERINTEGRAL ......................... 157
8.1. Pemodelan Sistem Integral Dengan Ketidaklinearan
Histeresis ........................................................................... 157
A. Model Fisik .................................................................. 157
B. Model Matematik ....................................................... 158
8.2. Sistem Kendali Adaptif Untuk Kendalian Tak Linier
Histeresis Terintegral ........................................................ 160
A. Penentuan Model dan Parameterisasi Sistem .......... 160
x
B. Perancangan Model Aturan Kendali Adaptif Model
Acuan .......................................................................... 165
C. Hasil Simulasi ........................................................... 169
8.3. Rangkuman ....................................................................... 174
Bab 9: IMPLEMENTASI SISTEM KENDALI ADAPTIF ..................... 177
9.1. Implementasi Dan Simulasi Model Acuan Berbasis
Op-Amp (Penguat Operasional) ...................................... 177
9.2. Implementasi Berbasis Op-Amp Untuk Sistem Kendali
Adaptif Model Acuan Berbasis Metode Gradient ............ 181
9.3. Pengujian dan Hasil Simulasi .......................................... 182
A. Pengujian Model Matematis Aturan Kendali Adaptif
dengan Simulator ...................................................... 182
B. Perbandingan Hasil Simulasi Model Matematis dengan
Rangkaian Analog ....................................................... 183
9.4. Soal-soal Latihan .............................................................. 189
9.5. Rangkuman ........................................................................ 189
Bab 10: PENUTUP ................................................................................ 191
10.1. Kesimpulan ..................................................................... 191
10.2. Kontribusi Penulis .......................................................... 192
10.2. Saran-saran .................................................................... 193
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................. 195
GLOSARIUM (SENARAI) .................................................................... 199
INDEKS ................................................................................................. 213
Biodata Singkat Penulis ........................................................................ 221
Ungkapan Terima Kasih ........................................................................ 223
xi
“Ilmu yang sesungguhnya paling sulit, tetapi mesti kita
pelajari dengan baik, adalah ilmu-ilmu amalan kebaikan
untuk meraih ridha-Nya, di antaranya: Ilmu Ikhlas, Ilmu
Sabar, Ilmu Tawadhu, Ilmu Sedekah, Ilmu Ibadah”.
Faizal Arya Samman
Bab 9. Penutup
195
DAFTAR PUSTAKA
[1] A.R. Benaskeur, A. Desbiens. “Backstepping-based Adaptive PID Control”.
Electronic paper from Decision Support Systems Section, Defence Research
Establishment Valcartier (DREV), Quebec, Canada.
[2] B. Gough, J. Kay. “Minimum Effort adaptive Control of Pulp Brightness”.
Electronic paper from R&D and Product Division, Universal Dynamics
Technologies Inc. Richmond, British Columbia, Canada.
[3] B. Wilson, B. Gough, J. Kay. “Adaptive Control of Sulphur Recovery Units”.
Electronic paper from Suncor, Fort McMurray, Alberta and Universal Dynamics
Technologies Inc. Richmond, British Columbia, Canada.
[4] C. Tai, T.-C. Tsao. “Adaptive Nonlinear Feedforward Control of an
Electrohydraulic Camless Velvetrain”. Proc. Of American Control Conference,
Chicago, Illinois, June 2000.
[5] D. H. Frakes, T. H. Healy, S. Sharma, J. W. Monaco, M. J. T. Smith, A. P.
Yoganathan. “Application of an Adaptive Control Grid Interpolation Technique
To Total Cavopulmonary Connection Blood Flow Image Reconstruction”. Prof.
Of Bioengineering Conference, ASME, BED-Vol 50, 2001.
[6] D. Wu, Q. Zhang, J. F. Rheid, H. Qiu. “Adaptive Control of Electrohydraulic
Steering System for Wheel-Type Agricultural Tractor”. Paper No. 993079, An
ASAE Meeting Presentation UILU-ENG-99-7018.
[7] F. Pourboghrat, I. Panahi. “Adaptive Control of Induction Motors with Unknown
Load and Rotor Resistance”. Electronic paper from Electrical Eng. Dept.
Southern Illinois University, and DSP Control Systems Applications, Texas
Instrument Inc.
[8] G. L. Plett. “Adaptive Inverse Control of Plants With Disturbances”. PhD
Dissertation at Electrical Eng. Dept. Stanford University, May 1998.
[9] J.-J. E. Slotine, Weiping Li. “Applied Nonlinear Control”. Prentice-Hall, 1991.
[10] J. Y. Cao, Z. Salcic, S. K. Nguang. “Digital Self-Tuning Regulator in a Single
FPLD Chip”. Electronic paper from Dept. Electrical Eng. The University of
Auckland. New Zealand.
Bab 10. Penutup
196
[11] J. Zhao, I. Kanellakopoulos. “Discrete-Time Adaptive Control of Output
Feedback Nonlinear Systems”. Proc. Of The 36th IEEE Conference on Decision
and Control, San Diego, CA, December 1997.
[12] K. Gianna Kopoulos, T. Deliyannis. “Complementary Transformation of One and
Two Op-Amp Biquads”. Recent Advances in Circuit and Systems. Pp. 37-42.
World Scientific Singapore, 1998.
[13] K. J. Astrom, B. Wittenmark. “Adaptive Control”.2nd ed. Addison Wesley, 1995.
[14] L. Sun, J. M. Krodkiewski, Y. Cen. “Control law Synthesis for Self-Tuning
Adaptive Control of Forced Vibration in Rotor Systems”. Electronic paper from
Dept. Of Mechanical and Manufacturing Eng. The University of Melbourne,
Australia.
[15] M. Bodson, J. E. Groszkiewicz. “Multivariabel Adaptive Algorithms for
Reconfigurable Flight Control”. IEEE Trans. On Control Systems Technology,
Vol. 5, No. 2, March 1997.
[16] P. J. Gawthrop. “Self-Tuning PID Controllers: Algorithms and Implementation”.
IEEE Trans. On Automatic Control, Vol. AC-31, No. 3, March 1986.
[17] P. R. Gray, R. G. Meyer. “Analysis and Design of Analog Integrated Circuit.” 2nd
ed. John Wiley and Sons, 1984.
[18] R. Isermann, K.-H. Lachman, D. Matko. “Adaptive Control Systems”. Prentice-
Hall, 1992.
[19] S.-M. Guo, L.-S. Shieh. C.-F. Lin, J. Chandra. “Adaptive Control for Nonlinear
Stochastic Hybrid Systems with Input Saturation”. Electronic paper from IEEE,
2001.
[20] W. H. Ray. “Advanced Process Control”. Butterworths, 1989.
[21] Y. Hong, H. O. Wang, L. G. Bushnell. “Adaptive Finite-Time Control of
Nonlinear Systems”. Electronic paper from Dept. Electrical Of Computer Eng.
Duke University, Durham.
[22] K. Nam, A. Arapostathis. “A Model Reference Adaptive Control Scheme for
Pure-Feedback Nonlinear Systems”. IEEE Transaction on Automatic Control,
Vol.33, No.9, September 1988.
[23] Faizal A. Samman. “Perancangan Kendali Adaptif dengan Model Umpanbalik
Input-Output (English: Adaptive Control System Design with Input-Output
Feedback Model), in Proc. of the 5th Seminar on Intelligent Technology and Its
Applications (SITIA 2004), pages 165-170, in Surabaya, May 2004. ISBN: 979-
95989-6-6.
Bab 9. Penutup
197
[24] Faizal A. Samman, Kamilina, Suharma and Rhiza S. Sadjad. “Sistem Kendali
Adaptif Model Acuan untuk Kendalian Pendulum Terbalik Tak Linier (English:
Model Reference Adaptive Control System for Non Linear Inverted Pendulum)”,
in Proc. of the 5th Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (SITIA
2004), pages 171-176, in Surabaya, May 2004. ISBN: 979-95989-6-6.
[25] Faizal A. Samman, Ruslan, Syafrida and Rhiza S. Sadjad. "Implementation of
Model Reference Adaptive Control based on Gradient Method on Analog
Electronic Circuit", INTEK-Informasi Teknologi, Jurnal Penelitian Teknologi
(Journal of Technological Research), vol. 10, No. 2, pp. 108-120, June 2004.
ISSN: 0653-1597.
[26] Faizal A. Samman and Rhiza S. Sadjad. “Model Reference Adaptive Control for
Non Linear Plant of Mini Room Temperature Control“, Jurnal Penelitian
Enjiniring (Journal of Enginering Research), vol. 10, No. 3, pp. 425-437, Sep-
Des. 2004. ISSN: 1411-6243.
[27] Faizal A. Samman. “Model Reference Adaptive Control Design For Non Linear
Plant with Parametric Uncertainty”, in Proc. of Int'l Conf. on Instrumentation,
Communications, and Information Technology (ICICI 2005), pages 289-295, in
Bandung, Aug. 2005. ISBN: 979-96520-1-4.
[28] Faizal A. Samman, Eddy Jaury, Elvira C. and Rhiza S. Sadjad. “Design and
Analysis of Model Reference Adaptive Control For Plant with Internal and
External Disturbances”, in Proc. of Int'l Conf. on Instrumentation,
Communications, and Information Technology (ICICI 2005), pages 419-424, in
Bandung, Aug. 2005. ISBN: 979-96520-1-4.
[29] B. Friedland. “Control System Design: An Introduction to State-Space Methods”.
McGraw-Hill, 1987.
[30] Dorf, R.C., Bishop, R.H.: Modern Control Systems, 9th edition, Prentice-Hall,
New Jersey, 2001.
Bab 10. Penutup
198
199
GLOSARIUM
Adaptif : Dapat berubah-ubah menyesuaikan kondisi
sekitarnya, atau kondisi yang ditetapkan
Adaptive Control : Diterjemahkan sebagai “Kendali Adaptif”
(Lihat Kendali Adaptif)
Adaptive Gain Scheduling : Diterjemahkan sebagai “Penjadwalan Gain
Kendali Adaptif” (Lihat Penjadwalan Gain
Kendali Adaptif)
ADC : Singkatan dari Analog-to-Digital Converter,
yaitu piranti elektronik yang berfungsi
mengubah isyarat analog ke isyarat digital
Algoritma : Sebuah alur perhitungan yang berlangsung
melalui serangkaian aturan, untuk menghasilkan
hasil perhitungan yang diinginkan
Algoritma Proyeksi : Sebuah bentuk penyederhaan dari algoritma
RLS, dimana hanya satu buah set matriks
parameter yang diadaptasi setiap waktu
sampling
Aljabar : Salah satu cabang ilmu matematika yang
menggambarkan hubungan variabel masukan
dan keluaran yang menggambarkan perilaku
sebuah proses atau model sistem
Amplitudo : Nilai tertinggi dari sebuah isyarat periodik
Aturan Adaptasi : Sebuah aturan matematis yang digunakan untuk
mengubah-ubah atau mengadaptasi parameter-
parameter dari sebuah unit pengendali
Aturan MIT : Salah satu jenis aturan adaptasi gain pengendali
yang dikembangkan di Massachussett Institute
of Technology, yang merupakan istilah lain dari
Aturan Adaptasi menggunakan Metode Gradien
(Lihat Metode Gradien)
GLOSARIUM
200
ARX : Singkatan dari Auto-Regressive with eXogenous
input, yaitu salah satu model persamaan
polinomial dari sistem yang luarannya
tergantung pada masukan dan keluarannya, serta
pada sinyal kesalahan pengukuran saat sampling
yang sedang berjalan
ARMAX : Singkatan dari Auto-Regressive Moving
Average with eXogenous input, yaitu salah satu
model persamaan polinomial dari sistem yang
luarannya tergantung pada masukan dan
keluarannya, serta pada sejarah sinyal kesalahan
pengukuran (estimasi model), yaitu sinyal
kesalahan pengukuran pada sampling waktu
yang telah berlalu
Auto-Regressive Moving Average
with eXogenous input : Lihat ARMAX
Auto-Regressive with eXogenous
input : Lihat ARX
Bagan Kotak : Bagan aliran sinyal dan sistem yang digunakan
untuk mengilustrasikan model sistem termasuk
sistem kendali
BIBO : Singkatan dari “Bounded-Input Bounded-
Output”, yang diterjemahkan sebagai “Input-
Terbatas Output Terbatas”, yaitu kondisi
kestabilan yang dijamin untuk setiap nilai sinyal
input dan output yang terbatas
CAD Software : Computer-Aided Design Software, yaitu
perangkat lunak yang digunakan untuk
membantu proses perancangan dan simulasi
suatu sistem rekayasa
Chip : Semacam serpihan rangkaian terpadu
Closed Loop : Diterjemahkan sebagai “Daur Tertutup” (Lihat
Daur Tertutup)
Completely Observable : Sebuah sifat atau derajat yang menggambarkan
bahwa seluruh variabel keadaan dapat
diobservasi dengan menggunakan unit state
observer yang didesain berdasarkan pada model
keadaan sistem (Lihat State Observer)
GLOSARIUM
201
Control System : Diterjemahkan sebagai “Sistem Kendali” (Lihat
Sistem Kendali)
Controller : Diterjemahkan sebagai Pengendali, yaitu unit
yang berfungsi untuk mengendalikan suatu
kendalian atau proses
CPLD : Singkatan dari Complex Programmable Logic
Device, yaitu piranti elektronika yang dapat
diprogram menggunakan bahasa HDL yang
banyak digunakan untuk mengimplementasikan
sistem-sistem digital
DAC : Singkatan dari Digital-to-Analog Converter,
yaitu piranti elektronik yang berfungsi
mengubah isyarat digital ke isyarat analog
Daur Tertutup : Suatu jalur sinyal yang bermula dari suatu titik
dan terhubung kembali ke titik tersebut
Diagram Kotak : Lihat Bagan Kotak
Definite-Negative : Diterjemhakan sebagai definit-negatif, yaitu
derajat ukuran nilai hitungan sebuah fungsi
yang sudah pasti negatif berapapun nilai
variabel-variabel yang ada didalamnya
Direct Self-Tuning : Diterjemahkan sebagai Swa-Tala Langsung,
yaitu salah satu jenis kendali adaptif swa-tala
dimana parameter-parameter kendali dihitung
langsung melalui sebuah mekanisme adaptasi
parameter kendali adaptif. Biasa juga disebut
sebagai Kendali Adaptif Swa-Tala Parameter
Implisit
DSP : Singkatan dari Digital Signal Processor, yaitu
suatu piranti elektronika yang dapat diprogram
menggunakan bahasa Assembly atau bahasa
tingkat tinggi lain (umumnya bahasa C/C++)
yang banyak digunakan untuk menjalankan
aplikasi pengolahan isyarat digital
Eksitasi Persisten : Lihat Persistent Exciting
Embedded System : Diterjemahkan sebagai Sistem Tersemat, yaitu
sistem komputasi digital yang disematkan dalam
aplikasi tertentu untuk menjalankan satu
aplikasi tertentu. Isitlah ini digunakan untuk
GLOSARIUM
202
membedakan sistem komputer yang umum
digunakan untuk menjalankan beragam aplikasi
Error Response Overshoot : Diterjemahkan sebagai “Overshoot Tanggapan
Sinyal Kesalahan” (Lihat Overshoot Tanggapan
Kesalahan)
Error Signal : Diterjemahkan sebagai Sinyal Kesalahan (Lihat
Sinyal Kesalahan)
Estimasi : Sebuah proses komputasi untuk menebak atau
memperkirakan besaran-besaran atau nilai-nilai
parameter tertentu
Estimasi Parameter : Sebuah proses untuk menebak nilai parameter
dari model persamaan matematis sebuah sistem
melalui serangkaian proses komputasi
Estimasi Parameter Onlline : Sebuah proses estimasi paramerter (Lihat
Estimasi Parameter) yang dilakukan ketika
sistem sedang bekerja (running) atau secara
bersamaan dengan proses komputasi lain yang
juga sedang berlangsung, misalnya, komputasi
sinyal kendali
Explicit Parameter Self-Tuning : Diterjemahkan sebagai Swa-Tala Parameter
Eksplisit, yaitu salah jenis kendali adaptif swa-
tala dimana parameter kendali dibangkitkan atau
diupdate secara eksplisit, yang disebut juga
sebagai Swa-Tala Tak-Lansung (Lihat Indirect
Self-Tuning)
Feedforward Gain : Diterjemahkan sebagai “Gain Umpanmaju”
(Lihat Gain Umpanmaju)
Finite Impulse Response : Diterjemahkan sebagai “Tanggapan Impulsa
Berhingga” yaitu sebuah model yang
menggambarkan bagaimana sebuah luaran yang
hanya tergantung pada sejarah sampling
masukannya atau masukan-masukan pada waktu
sampling telah berlalu
FIR : Singkatan dari “Finite Impulse Response” (Lihat
Finite Impulse Response)
FPGA : Singkatan dari Field Programmable Gate
arrayu yaitu piranti elektronika yang dapat
diprogram menggunakan bahasa HDL yang
GLOSARIUM
203
banyak digunakan untuk mengimplementasikan
sistem-sistem digital
Frekuensi : Sebuah besaran yang dapat ditetapkan
berdasarkan jumlah pengulangan bentuk
gelombang dari sebuah isyarat periodik dalam
satu detik
Full-State Feedback : Diterjemahkan sebagai “Umpanbalik Keadaaan
Penuh” (Lihat Umpanbalik Keadaan Penuh)
Fungsi : Sebuah model matematis yang mengembalikan
atau mengeluarkan nilai-nilai tertentu sebagai
tanggapan atas nilai-nilai masukan tertentu
Fungsi Alih : Fungsi yang menggambarkan proses transfer
atau pengalihan nilai masukan ke nilai luaran
dari sebuah sistem
Fungsi Lyapunov : Lihat Persamaan Lyapunov
Gain : Suatu konstanta atau besaran yang mengubah
magnitudo sebuah sinyal yang melaluinya
Gain Scheduling Adaptif : Salah satu jenis kendali adaptif dimana gain
pengendali ditala atau dijadwal nilanya sesuai
dengan kondisi yang sedang berlaku
Gain Umpanmaju : Gain pengendali yang menghubungkan secara
lurus maju (forward) dari masukan ke keluaran
Galat : Istilah lain dari kesalahan
Gradient Method : Diterjemahkan sebagai “Metode Gradien”
(Lihat Metode Gradien)
HDL : Singkatan dari Hardware Description
Language, merupakan bahasa pemrograman
yang digunakan untuk mendeskripsikan dan
merancang perangkat keras digital
Implicit Parameter Self-Tuning : Diterjemahkan sebagai Swa-Tala Parameter
Implisit, yaitu salah jenis kendali adaptif swa-
tala dimana parameter kendali dibangkitkan atau
diupdate secara implisit, yang disebut juga
sebagai Swa-Tala Lansung (Lihat Direct Self-
Tuning)
Indirect Self-Tuning : Diterjemahkan sebagai Swa-Tala Tak
Langsung, yaitu salah satu jenis kendali adaptif
GLOSARIUM
204
swa-tala dimana parameter-parameter kendali
dihitung melalui dua mekanisme bertahap, yaitu
mekanisme untuk mengindetifikasi parameter-
parameter proses yang akan dikendalikan, lalu
dilanjutkan dengan mekanisme daptasi
parameter kendali adaptif. Biasa juga disebut
sebagai Kendali Adaptif Swa-Tala Parameter
Eksplisit
Inverter Pendulum : Diterjemahkans sebagai pendulum terbalik
(Lihat Pendulum Terbalik)
Isyarat : Besaran fisis yang bekerja pada sebuah sistem,
misalnya isyarat elektrik (arus, tegangan listrik),
isyarat mekanis (kecepatan, percepatan, posisi),
dsb
Isyarat Acak : Isyarat yang memiliki atau mengandung isyarat
periodik dengan spektrum frekuensi harmonik
yang panjang hingga frekuensi tak berhingga
Isyarat Analog : Isyarat yang berlangsung secara kontinu dalam
format data decimal atau format data ril
Isyarat Komando : Isyarat atau sinyal masukan pada sistem kendali
Isyarat Waktu Diskrit : Isyarat yang disampling secara periodik pada
waktu-waktu tertentu dengan frekuensi
sampling tertentu
Isyarat Digital : Isyarat dalam format data biner
Isyarat Periodik : Isyarat yang memiliki bentuk gelombang yang
berulang-ulang dalam setiap rentang periode
waktu tertentu
Isyarat Sinusoidal : Salah satu jenis isyarat periodik yang berbentuk
gelombang sinusoidal
Kendali Adaptif : Kendali yang bekerja secara adaptif, dimana
parameter-parameter kendali dapat berubah-
ubah sesuai dengan kriteria yang ditetapkan
Kendali Adaptif Model Acuan : Salah satu jenis sistem kendali adaptif, dimana
sistem kendali dituntun untuk mengikuti
perilaku sebuah model yang menjadi acuan
untuk bekerja (Lihat juga Model Acuan)
Kendali Adaptif Swa-Tala : Salah satu jenis sistem kendali adaptif yang
memiliki parameter-parameter yang berubah-
GLOSARIUM
205
ubah, yang dikonstruksi sesuai dengan hasil
estimasi dari model sebuah sistem yang akan
dikendalikan
Kendalian : Istilah lain dari Plant, yaitu proses yang ingin
dikendalikan
Konstanta : Sebuah besaran atau parameter dalam sebuah
sistem atau model matematis sistem yang
bernilai konstan
Linierisasi Model : Suatu teknik untuk mengubah persamaan tak
linier menjadi persamaan linier
LMS : Singkatan dari “Least Mean Square” (Lihat
Least Mean Square)
Least Mean Square : Suatu metode untuk mengidentifikasi atau
mengestimasi parameter-parameter sebuah
sistem berdasarkan kuadrat rata-rata sinyal
kesalahan estimasi terkecil
Lyapunov Equation : Diterjemahkan sebagai “Persamaan Lyapunov”
(Lihat Persamaan Lyapunov)
Matriks : Larik orde-2, atau format bilangan dalam bentuk
susunan vektor
Metode Gradient : Salah satu metode untuk merancang sistem
kendali adaptif model acuan dengan
menggunakan kriteria untuk meminimalkan
fungsi gradien sinyal kesalahan tanggapan
sistem atas target atau referensi yang diinginkan
Mikrokontroler : Suatu divais elektronika yang dapat diprogram
agar dapat difungsikan sebagai sebuah
pengendali digital
Mikrokomputer : Istilah lain untuk komputer mikro yang
diimplementasikan dalam sebuah rangkaian
mikroelektronika
Model Acuan : Model yang memiliki perilaku yang sangat baik,
misalnya tingkat kestabilan dan performa
operasi yang sangat baik, yang dijadikan
sebagai acuan untuk diikuti oleh sebuah sistem
yang akan dikendalikan
Model Following : Diterjemahkan sebagai “Ikutan-Model” (Lihat
Ikutan Model)
GLOSARIUM
206
Model Galat : Model matematis sinyal kesalahan tanggapan
sistem
Model-Ikutan : Model matematis yang menghubungkan isyarat
komando dengan luaran model acuan, yang
mana model ini digunakan pada sistem kendali
adaptif model acuan jenis umpanbalik output
Model Reference Adaptif Control : Diterjemahkan sebagai “Kendali Adaptif Model
Acuan” (Lihat Kendali Adaptif Model Acuan)
Model Ruang Keadaan : Model matematis dari sebuah sistem yang
memperlihatkan keterlibatan variabel-variabel
ruang keadaan dari sistem tersebut (Lihat
Variabel Ruang Keadaan)
MRAC : Singkatan dari Model Reference Adaptive
Control (Lihat Kendali Adaptif Model Acuan)
Negative Definite : Sudah pasti bernilai negatif dalam kondisi
apapun
Observable : Sebuah sifat yang menggambarkan bahwa
variabel tersebut dapat diukur melalui proses
estimasi atau melalui unit state observer (Lihat
State Observer)
Observer Variabel Keadaan : Lihat State Observer
Online Parameter Estimation : Lihat Estimasi Parameter Onlline
Op-Amp : Singkatan dari “Operational Amplifier” (Lihat
Penguat Operasional)
Operational Amplifier : Diterjemahkan sebagai “Penguat Operasional”
(Lihat Penguat Operasional)
Orde : Derajat kompleksitas model persamaan
matematis dari sebuah sistem
Output Feedback : Diterjemahkan sebagai “Umpanbalik Output”
(Lihat Umpanbalik Output)
Overshoot Tanggapan Kesalahan : Nilai kesalahan pengukuran yang melebihi titik
sinyal kesalahan rata-rata tanggapan sistem atas
target atau acuan yang diinginkan
Parameter : Besaran nilai dari sebuah sistem atau sistem
kendali yang melekat pada suku-suku dari
model persamaan matematis sebuah sistem
GLOSARIUM
207
Parameter Estimation : Diterjemahkan sebagai “Estimasi Parameter”
(Lihat Estimasi Parameter)
PC : Singkatan dari Personal Computer, yaitu jenis
komputer desktop yang umum digunakan untuk
menjalankan software aplikasi
Pendulum Terbalik : Sebuah pendulum berupa tungkai atau tongkat
berayun, yang mana poros putar tungkai berada
posisi atau titik paling bawah dari tungkai
tersebut
Penempatan Kutub : Lihat Pole Placement
Penguat Operasional : Suatu divais rangkaian terintegrasi analog yang
memiliki karakteristik khusus, dan memiliki
banyak peran dalam berbagai rangkaian
terintegrasi terutama untuk tujuan pengolahan
isyarat analog
Penjadwalan Gain Kendali Adaptif : Salah satu jenis sistem kendali adaptif, dimana
gain dari sistem kendali berubah sesuai dengan
jadwal atau kondisi yang telah ditetapkan
(dalam sebuah tabel) atau variabel terukur, dan
dalam hal variabel terukur tidak terdapat dalam
tabel, maka gain kendali ditetapkan misalnya
melalui teknik interpolasi
Periode : Besaran dalam satuan waktu yang menunjukkan
batas waktu dimana setiap gelombang isyarat
periodik akan berulang
Persamaan Lyapunov : Persamaan kuadrat dari satu atau lebih variabel
keadaaan sistem yang digunakan sebagai
kriteria untuk menemukan aturan kendali yang
dapat menstabilkan sebuah sistem
Persistent Exciting : Kondisi dalam hal bagaimana memilih sinyal
input dengan berbagai frekuensi yang cukup
untuk memaksakan munculnya dinamika sistem
yang sebenarnya
Peubah Keadaan : Istilah lain dari Variabel Keadaan (Lihat
Variabel Ruang Keadaan)
Plant : Istilah lain dari Kendalian, yaitu proses yang
ingin dikendalikan
GLOSARIUM
208
Pole Placement : Diterjemahkan sebagai “penempatan kutub”,
yaitu suatu langkah dalam metode perancangan
kendali dengan cara menempatkan kutub-kutub
sistem pada titik-titik yang stabil dan handal
sehingga ditemukan aturan kendali yang dapat
menstabilkan sistem
Polinomial : Salah satu jenis persamaan aljabar yang
terbentuk dari akumulasi suku-suku persamaan
dengan masing-masing parameter atau variabel
suku yang memiliki orde pangkat berbeda
Programmable Device : Suatu piranti elektronika yang dapat diprogram
menggunakan bahasa pemrograman tertentu
Rangkaian Analog : Rangkaian elektronik yang menggunakan
komponen-komponen analog yang terhubung
tanpa menggunakan proses sampling
Real-Time : Diterjemahkan sebagai “Waktu-Nyata” (Lihat
Waktu Nyata)
Recursive Least Square : Suatu metode untuk mengestimasi atau
mengidentifikasi parameter-parameter sebuah
sistem berdasarkan nilai kuadrat kesalahan
estimasi terkecilnya yang dihitung secara
rekursif
Reference Model : Diterjemahkan sebagai “Model Acuan” (Lihat
Model Acuan)
RLS : Singkatan dari Recursive Least Square (Lihat
Recursive Least Square)
Sequential : Diterjemahkan sebagai Sekuensial, yaitu sifat
sebuah proses atau mekanisme yang berjalan
atau berlangsung secara berurutan
Self-Tuning Adaptif Control : Diterjemhakan sebagai “Kendali Adaptif Swa-
Tala” (Lihat Kendali Adaptif Swa-Tala)
Self-Tuning : Diterjemahkan sebagai “Swa-Tala” (Lihat Swa-
Tala)
Sensor : Instrumen peralatan yang digunakan untuk
mengubah besaran fisis tertentu ke besaran fisis
yang lain, bisanya besaran listrik arus atau
tegangan
Sinyal : Lihat Isyarat
GLOSARIUM
209
Simulasi : Suatu usaha untuk mengamati perilaku sebuah
sistem melalui program komputer, tanpa
mengujinya langsung pada sistem ril
Sinyal Kesalahan : Sinyal yang diukur sebagai selisih antara target
acuan yang diinginkan dengan tanggapan sistem
yang sebenarnya terjadi
Sistem : Sebuah proses yang bekerja sesuai dengan
aturan , model atau mekanisme yang berlaku di
dalamnya, yang mana proses tersebut dapat
merespon suatu isyarat masukan dalam bentuk
isyarat luaran sesuai dengan model tadi.
Sistem Kendali : Sistem yang bekerja untuk mengatur sebuah
atau lebih variabel sesuai dengan tujuan tertentu
untuk mencapai kriteria yang ditetapkan,
misalnya kestabilan dan/atau kinerja operasional
tertentu
Sistem Kendali Adaptif : Sistem kendali yang memiliki parameter-
parameter yang dapat berubah secara adaptif
mengikuti perubahan yang telah ditetapkan
Sistem Malar : Istilah lain dari Sistem Waktu Kontinu
Sistem Tersemat : Lihat Embedded System
SoC : Singkatan dari “System-on-Chip”, yaitu suatu
divais yang mana di dalamnya telah terintegrasi
berbagai core-core IP (Intellectual Property)
SPR : Singkatan dari “Strictly Positive Real”,
diterjemahkan sebagai “Ril Positif yang Nyata”
(Lihat Strictly Positive Real)
State Observer : Diterjemahkan sebagai Observer Variabel
Keadaan yaitu unit yang berfungsi
mengestimasi nilai-nilai variabel keadaan
dengan cara hanya mengukur satu variabel
keadaan yang dapat diukur sabagai luaran
sistem serta variabel-variabel masukannya,
sebagai ganti penggunaan unit-unit sensor untuk
mengukur seluruh variabel keadaan dalam
sistem tersebut
State Variable : Diterjemahkan sebagai “Variabel Keadaan”
(Lihat Variabel Ruang Keadaan)
GLOSARIUM
210
Strictly Positive Real : Disingkat SPR, yaitu suatu derajat nilai dari
sebuah angka atau fungsi yang benar-benar
bernilai positive apapun nilai variabel yang
terdapat dalam fungsi tersebut
Swa-Tala : Kemampuan untuk menala atau mensetting
parameter tertentu secara mandiri
Teori Lyapunov : Teori yang digunakan untuk menganalisa
kestabilan sistem kendali tak linier, dalam
bidang kendali adaptif, teori ini digunakan
untuk mensintesis aturan adaptasi sistem kendali
adaptif model acuan
Time-Varying System : Diterjemhakan sebagai Sistem Waktu Berubah,
yaitu sistem yang memiliki parameter-parameter
yang berubah seiring perubahan waktu
Trace matriks : Akumulasi atau penjumlahan semua elemen
diagonal dari sebuah matriks
Transfer Function : Diterjemahkan sebagai “Fungsi Alih” (Lihat
Fungsi Alih)
Transformasi Laplace : Perangkat matematis yang mengubah model
sistem dalam domain waktu ke dalam domain
frekuensi, yang mana variabel frekuensi
direpresentasikan oleh variabel “s” sebagai
bilangan kompleks
Turunan Parsial : Fungsi turunan sepotong-sepotong dari
persamaan yang mengandung lebih daripada
satu variabel yang juga merupakan fungsi dalam
domain waktu
Turunan Sensitivitas : Fungsi turunan yang menggambarkan
sensitivitas sinyal kesalahan pengukuran relatif
terhadap perubahan parameter pengendali
Umpanbalik Keadaan Penuh : Kondisi dimana semua variabel keadaan sistem
diumpanbalikkan ke dalam sistem untuk tujuan
tertentu, misalnya mengoreksi sinyal kesalahan
tanggapan sistem atas target referensi yang
diinginkan
Umpanbalik Output : Kondisi dimana sinyal output diumpanbalikkan
ke sistem untuk tujuan tertentu, dalam bidang
kendali adaptif, umpanbalik ini bertujuan untuk
mengadaptasi gain pengendali adaptif dalam
GLOSARIUM
211
rangka mengoreksi sinyal kesalahan tanggapan
atas target acuan yang diinginkan
Variabel : Besaran yang berubah-ubah, umumnya berupa
besaran-besaran fisik (elektrik, mekanik,
termodinamik, dsb) dari sebuah sistem atau
sistem kendali
Variabel Ruang Keadaan : Variabel terpilih yang melukiskan keadaan
internal sistem, yang mana varaiabel tersebut
merupakan hasil akumulasi integrasi dari
variabel itu sendiri dan/atau dari satu atau lebih
variabel-variabel keadaan lainnya
Vektor : Larik yang terdiri dari lebih daripada satu
variabel atau parameter
Verilog : Salah satu jenis bahasa deskripsi perangkat
keras
VHDL : Singkatan dari Very High-Speed Integrated
Circuit Hardware Description Language,
merupakan salah satu jenis bahasa deskripsi
perangkat keras
Waktu Diskrit : Waktu yang bejalan melalui waktu-waktu
sampling (biasanya berlaku pada sistem-sistem
digital, dimana waktu kontinu disampling pada
waktu-waktu tertentu untuk mendapatkan
isyarat digital melalui sebauh unit konversi data
analog ke digital)
Waktu Kontinu : Waktu yang berjalan secara kontinu (tanpa
adanya pemutusan misalnya adanya sampling)
Waktu-Nyata : Batasan waktu kritis, dimana isyarat luaran
sebuah sistem, sebagai respon atas satu atau
lebih isyarat masukan, mesti tersedia sebelum
melewati batasan waktu tersebut
Zero Cancellation : Diterjemahkan sebagai “penghapusan zero”,
yang suatu langkah proses untuk menghapus
nilai zero dari sebuah persamaan fungsi alih
GLOSARIUM
212
213
INDEKS
A
Adaptif 1, 2, 3, 4, 5, 127, 229
Adaptive Control 1, 3, 5, 79, 126
Adaptive Cruise Control 9, 10
Adaptive Drive Control 11
Adaptive Flight Control 8
Adaptive Gain Scheduling 199
ADC 18, 19, 20
Aging Problem 189
Analog 15, 16, 18, 177, 181, 183, 189
Analog-to-Digital Converter 18
Algoritma 3, 15, 20, 35, 39, 58, 63, 68
Algoritma Proyeksi 100, 199
Aljabar 63, 81, 199
Amplitudo 107, 112, 165, 199
Aturan Adaptasi 6, 7, 19, 35, 36, 37, 49
Aturan MIT 165, 166, 167
ARX 80, 81, 82, 200
ARMAX 80, 81, 200
Assembly, Bahasa 19
Auto Regressive 80, 85, 200
Auto Regressive Moving Average 80
B
Bagan Kotak 158, 159, 201
Bahasa Assembly 19
Bahasa BASIC 18
Bahasa C/C++ 18, 19
Bahasa Deskripsi Perangkat Keras 19
Bahasa Pascal 18
BIBO 62, 63
Bounded-Input Bounded Output 62
C
CAD 181, 182, 83, 184, 185, 186
CAD Software 200
Chip 18, 19, 20, 21
Chip-meter 13
Closed-Loop 200
Completely Observable 110
Computer-Aided Design 200
Control System 17, 129
Controller 4, 7, 12, 13, 16, 17, 18, 20
CPLD 16, 19, 21, 193
Complex Programmable Logic 19, 193
INDEKS
214
D
DAC 18, 19, 20
Daur 8, 18, 23, 27, 62, 68, 123, 125
Daur Tertutup 23, 27, 62, 68, 122, 125
Diagram Kotak 201
Definit Negatif 41
Definit Positif 48, 54, 60
Device 16, 18, 19, 21
Digital 15, 16, 18, 19, 20
Digital Signal Processor 19, 201
Digital-to-Analog Converter 18, 201
Direct Self-Tuning 127
DSP 19
E
Eksitasi Persisten 114, 115
EFI 11, 17
Electronic Fuel Injection 11, 17
Embedded 18, 19
Embedded Controller 18, 20
Embedded Programmable Device 20
Embedded SoC 20
Embedded System-on-Chip 18, 19
Embedded System 18, 19, 201
Error Response Overshoot 44
Error Signal 202
Estimasi 4, 79, 87, 90, 91, 92, 94
Estimasi Parameter 4, 79, 87, 90, 99
Estimasi Parameter online 79
Euclidian Norm 84
Explicit Parameter Self-Tuning 127
F
Fan 157, 158, 160, 161, 165
Feedforward 24, 60
Feedforward Gain 24, 202
Finite Impulse Response 80
FIR 80, 81, 82, 114
Field Programmable Gate 19, 193, 202
FPGA 16, 19, 21, 193
Forward 24, 60
Frekuensi 29, 42, 68, 70, 107, 112
Full State Feedback 61, 62, 143
Fungsi 146
Fungsi Alih 24, 27, 32, 39, 48, 65, 67
Fungsi Lagrange 132
Fungsi Lyapunov 6, 39, 41, 146, 149
G
Gain 1, 2, 24, 37, 48, 50, 59
Gain Scheduling 1, 2
Gain Umpanmaju 24, 25, 26, 48, 50
Galat 62, 63, 65, 66, 67, 68
Galat Teraugmentasi 67
Gate Array 19, 193
Gradient Method 4
INDEKS
215
H
HDL 19, 193
Hardware Description Language 193, 203
Heater 157, 158, 159, 160, 161, 165
I
IC 16, 181, 189, 193
IC Op Amp 189
IC Pengali 181, 189, 193
Implicit Parameter Self-Tuning 127, 203
Implementasi 14, 15, 16, 18, 61, 177
Implemetnasi Praktis 14, 15
Indirect Self-Tuning 79, 126, 202
Initial, Value 98
Integrated Circuit 21, 181, 192
Inverted Pendulum 125
Isyarat 37, 71, 78, 119, 133
Isyarat Acak 204
Isyarat Analog 199, 201, 207
Isyarat Digital 199, 201
Isyarat Eksitasi 192
Isyarat Kesalahan 37
Isyarat Kendali 37, 71, 119, 158
Isyarat Kendali Adaptif 119
Isyarat Komando 204
Isyarat Masukan 133
Isyarat Keluaran 133
Isyarat Waktu Diskrit 204
Isyarat Periodik 199, 203
Isyarat Sinusoidal 26, 116
J
Jendela 160
Jenis 127, 169, 191
Jumlah 6
K
Kapasitor 177, 181, 187, 189, 193
Kendali 1, 2, 3, 4, 5, 6
Kendali Adaptif 1, 11, 14, 16, 19, 20, 23,
Kendali Adaptif Model Acuan 23, 25, 29
Kendali Adaptif Swa-Tala 115, 202
Kendali Non-Adaptif 6
Kendali Nonlinier 1, 2, 5
Kendalian 6, 14, 15, 16, 20, 23, 36, 37
Ketidakpastian 21, 78
Ketidakpastian Eksternal 21, 78
Ketidakpastian Internal 21, 78
Kestabilan 62, 68, 75, 76, 78
Kestabilan BIBO 76, 78
Kestabilan Input-Output 62
Kestabilan Lyapunov 39
Kestabilan Routh 139
Kinerja 2, 14, 15, 28, 175, 189, 191
Kipas 158, 159, 169
Kondisi Awal 44, 90, 91, 104, 155, 170
INDEKS
216
Konstanta 29, 42, 43, 47, 71, 101, 108
Konstanta Artifisial 104
Kriteria 5, 82, 84
L
Laju Adaptasi 24, 104, 152, 166, 170, 172
Linierisasi Model 135, 155, 192
LMS 79, 103
Least Mean Square 79, 103
Loop 18, 23
Lyapunov Equation 205
M
Matriks 48, 49, 54, 58, 84, 88, 89
Matriks Definit Positif 54
Matriks Identitas 55, 90, 91
Metode Gradien 4, 23, 134, 165, 166, 181
Microcontroller 16, 17, 19, 21
Mikrokontroler 205
Mikrokomputer 18
Minimum Degree Pole Placement 124
Model Acuan 2, 3, 23, 24, 37, 42, 59, 61
Model Following 63, 64, 123
Model Galat 63, 65, 66, 67, 68, 206
Model Ikutan 63, 64, 123
Model Reference 1, 3, 177, 191, 206
Model Reference Adaptive Control 1, 206
Model Ruang Keadaan 59, 104, 107, 110
MRAC 1, 3, 61, 64, 68, 69, 70, 78
N
Norm 63
Norm-2 84
Normalisir 67
Negative-Definite 146, 201, 206
Negative-Semi Definite 41, 146
O
Observable 60, 110, 200
Observer 60, 70, 206
Observer Variabel Keadaan 206
Online 2, 6, 11, 79, 119, 191
Online Parameter Estimation 206
Op-Amp 16, 177, 181, 187, 189
Operational Amplifier 16, 192
Operational Transconductance
Amplifier (OTA) 16
Orde 27, 29, 32, 36, 37, 39, 42, 47, 58
Output Feedback 61
Overshoot 3, 44, 72, 101, 164, 175
Overshoot Tanggapan Kesalahan 44
P
Parameter 28, 29, 33, 34, 36, 43, 44, 45
Parameter Kendali 20, 23, 24, 25, 26
Parameter Kendalian 36
INDEKS
217
Parameter Kontroler 40
Parameter Plant 31, 42, 45
Parameter Estimation 79, 206, 207
PC 16, 19
Pemodelan 14, 135, 155, 157, 166, 174
Pendulum Terbalik 129, 130, 132, 135
Penempatan Kutub 120, 123, 124
Pengali 177, 181, 189, 192
Pengali Analog 181, 189, 193
Penguat Operasional 177
Penjadwalan Gain Kendali Adaptif 207
Periode 46, 101
Persamaan Adaptasi Parameter 28, 34
Persamaan Aturan Adaptasi 149, 169
Persamaan Aturan Kendali 169
Persamaan Bellman 5
Persamaan Diferensial 80
Persamaan Dinamik Non-Linier 136
Persamaan Ekualitas 145
Persamaan Estimasi 111
Persamaan Fungsional 5
Persamaan Galat 65
Persamaan Normal 83, 84
Persamaan Diophantine 122, 123, 124
Persamaan Karakteristik 122, 125, 139
Persamaan Keadaan 138
Persamaan Kesalahan 27, 32, 33, 39
Persamaan Lagrange 132
Persamaan Laplace 64
Persamaan Lyapunov 108
Persamaan Matrik Kalang Tertutup 139
Persamaan Non-Linier 135, 137
Persamaan Pengendali 68
Personal Computer 16
Persamaan Ruang Keadaan 39, 52, 55
Persamaan Simultan Linier 56
Persamaan Turunan Kesalahan 149
Persistent Exciting 114, 207
Peubah Keadaan 133, 134, 139, 151
Piranti 29, 61, 177, 181, 192
Piranti Digital 193
Piranti Penguat Operasional 177, 181
Plant 3, 4, 6, 23, 26, 29, 122, 126, 164
Pole Placement 6, 120, 124
Polinomial 64, 65, 66, 70, 71, 80, 81
Polinomial Karakteristik 122, 123
Polinomial Non-Zero 115
Polinomial Observer 70
Programmable Device 18, 19
Programmable Logic Device 16, 193
R
Rangkaian Analog 177, 183, 189, 192
Real-Time 79, 87, 119, 208
Recursive Least Square 79, 89, 208
Reference 1, 3, 177, 191
Reference Model 208
Relay 162, 165
INDEKS
218
Rele 169, 170, 171, 174, 182, 183
Resistor 177, 181, 187, 189, 193
Riak 112, 164, 175
RLS 79, 87, 89, 90, 91, 98, 100, 208
Routh, Kestabilan (Stability) 139
Routh, Tabulasi 139, 140
S
Sequential 87
Self-Tuning 79, 126, 127, 191
Self-Tuning Adaptive Control 79, 126
Sensitivitas 189
Sensor 60
Sinyal Analog 189, 193
Sinyal Aturan Kendali 51, 72, 73
Sinyal Eksitasi 112
Sinyal Estimasi Output 104
Sinyal Gangguan 74
Sinyal Hasutan 189, 193
Sinyal Impulsa 116
Sinyal Input 113, 114, 115
Sinyal Keluaran Rele 160
Sinyal Kendali 68, 74, 120, 125, 126
Sinyal Kesalahan 47, 72, 104, 170, 183
Sinyal Komando 45, 66, 72, 151, 152
Sinyal Output 104, 170, 171
Sinyal Parameter Pengendali 183, 185
Sinyal Pengeksitasi Secara
Persisten 115, 116
Sinyal Periodik 112
Sinyal Sinusoidal 116
Sinyal Tangga Satuan 116
Sinyal Tegangan Undak 170
Sinyal Turunan Keluaran 182
Simulasi 14, 15, 26, 29, 31, 44, 45
Sinyal Kesalahan 25, 47, 72, 104, 170
Sistem Kendali 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Sistem Kendali Adaptif 1, 2, 3, 4, 5, 6
Sistem Malar 64, 209
Sistem Tersemat 201, 209
Software CAD 183, 184, 185, 186, 188
SoC 21, 209
SPR 65
Standard Logic Devices 16
State Observer 110
State Variable 61, 143
Strictly Positive Real 65
Suhu Ruang 157, 158, 159, 160
Swa-Tala 1, 4, 8, 79, 119, 120, 126
System-on-Chip 19, 21, 209
T
Tabulasi Routh 140
Tala 1, 4, 8, 78, 79, 119, 120, 126
Tegangan 157, 170
Tegangan Undak 170
Tegangan Input 173, 174
Teori Lyapunov 4, 39, 41, 42, 49, 50
INDEKS
219
Time-Varying System 98, 210
Trace Matriks 109
Transfer Function 27, 32, 39, 40, 210
Transformasi Laplace 34, 210
Tuning 1, 4, 8, 10, 11, 79, 119, 126
Turunan Parsial 24, 105, 137, 166, 210
Turunan Sensitivitas 210
U
Umpanbalik 6, 8, 16, 37, 192
Umpanbalik Keadaan Penuh 61
Umpanbalik Input-Output 62
Umpanbalik Output 49, 61, 63, 64, 68
Umpanmaju 24, 25, 26, 48, 50, 73
Unit Kendali 119
V
Variabel 33, 110, 154, 159, 166, 168
Variabel Artifisial 104
Variabel Estimasi 104
Variabel Keadaan 53, 58, 60, 104, 110
Variabel Kendali 6, 27
Variabel Kesalahan 54, 108, 146
Variabel Masukan 53, 145
Variabel Output 110
Variabel Parameter 6
Variabel Ruang Keadaan 206, 207, 211
Variabel Status 62
Vektor 49, 54, 108, 136, 138, 146, 149
Verilog 19, 193, 211
Very High Speed Integrated Circuit 211
VHDL 19, 193, 211
W
Waktu Diskrit 80, 87, 91, 93, 95, 96
Waktu Kontinu 87, 97, 104, 110, 111
Waktu Nyata 79, 87, 119
Z
Zero Cancellation 125, 211
INDEKS
220
221
BIODATA SINGKAT PENULIS
Faizal Arya Samman lahir di Makassar, 5 Juni 1975,
menyelesaikan pendidikan dasar dan menengah di SD Negeri
Bontokamase, Sungguminasa, SMP Negeri 1 Sungguminasa
dan SMA Negeri 1 Sungguminasa (SALIS). Ia menyelesaikan
pendidikan sarjana teknik di Universitas Gadjah Mada di
Yogyakarta tahun 1999, pendidikan magister teknik di Institut
Teknologi Bandung tahun 2002, dan pendidikan doktor di
Technische Universität Darmstadt, Jerman tahun 2010 dalam
bidang studi Teknik Elektro dan Teknologi Informasi.
Setelah menyelesaikan program doktor, ia mendapatkan posisi sebagai post-doctoral
fellow (2010–2012) dalam sebuah proyek penelitian kerjasama antara Technische
Universität Darmstadt, Fraunhofer Institute LBF Darmstadt dan Hochschule
Darmstadt, dengan tema riset Adaptive Electronics for Smart Materials (Adaptronik).
Saat ini ia merupakan staf pengajar dan peneliti pada Program Studi Teknik Elektro
dan Teknik Informatika, Universitas Hasanuddin. Bidang penelitian yang sedang
digeluti antara lain adalah Jaringan-on-Chip untuk Sistem Prosesor Multi Core, Sistem
On-Chip, Elektronika Daya dan Sistem Tersemat (Embedded System) untuk aplikasi
Biomedik dan Sistem Pembangkit Listrik berbasis Energi Baru dan Terbarukan.
Di luar aktivitas akademik, ia memiliki hobi berkebun dan menulis syair.
222
223
UNGKAPAN TERIMA KASIH
Buku Referensi ini disusun sebagai bagian dari hasil penelitian di institusi kami,
Universitas Hasanuddin. Hasil kajian penelitian awalnya disusun sebagai
bentuk laporan teknis penelitian, yang dikemudian diformulasikan kembali
menjadi buku referensi, yang dapat digunakan sebagai bahan ajar atau bahan
referensi untuk melakukan penemuan baru (riset) dan pengembangan. Oleh
karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak Kementerian
Pendidikan Nasional atas dukungan Hibah Risetnya melalui Proyek TPSDP.
Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada Bapak Dr. Ir. Rhiza S.
Sadjad, MSEE atas segala saran dan dukungannya, dan juga kepada Suharma,
Kamilina, Elvira C., Eddy Jaury, Ruslan dan Syafrida, mahasiswa Teknik
Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Hasanuddin, atas partisipasi aktifnya
dalam kegiatan riset tersebut.
Penulis tentu saja mengucapkan terima kasih kepada Ibunda Tersayang
Sitti Aisyah Ende Daeng Talele dan Ayahanda Djamaluddin Samman Daeng
Mattarru’ atas dukungan morilnya. Dan juga kepada Isteri tercinta Wahyuni
Sirajuddin serta anak-anaku yang saya cintai dan saya banggakan Syifa
Marabintang Samman, Imam Manggarai Samman dan Alya Deapati Samman,
atas segala kesabarannya.
Dan yang terpenting lagi, rasa syukur yang sebesar-besarnya, kami
panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa. Jika bukan karena Rahmat, Kasih
Sayang dan Karunia kesehatan yang diberikan oleh-Nya kepada Penulis, tentu
saja buku ini tidak akan dapat diselesaikan dengan baik.
224
Faizal Arya Samman menyelesaikan pendidikan dasar dan
menengah masing-masing di SD Negeri Bontomakamase
Sungguminasa, SMP Negeri 1 Sungguminasa dan SMA Negeri 1
Sungguminasa (SALIS), Gowa. Kemudian ia menyelesaikan studi
Sarjana Teknik Tahun 1999 di Universitas Gadjah Mada, Yogyakar-
ta, pendidikan Magister Teknik Tahun 2002 di Institut Teknologi
Bandung, dan Pendidikan Doktor-Ingenieur di Technische Universität Darmstadt, Jerman
Tahun 2010 dalam bidang Teknik Elektro dan Teknologi Informasi.
Sekarang ia bekerja sebagai staf pengajar dan peneliti di Departemen Teknik Elektro, Uni-
versitas Hasanuddin, Makassar. Bidang riset dan pengembangan yang digelutinya saat ini
antara lain Jaringan on-Chip (Network-on-Chip) untuk Sistem Prosesor Multi Core, Sistem
Dalam Chip Tunggal (System-On-Chip), Elektronika Daya and Sistem Tersemat (Embedded
Systems) untuk aplikasi biomedika dan sistem pembangkitan tenaga listrik berbasis energi
baru dan terbarukan.
Tentang Penulis
Penerbit
IESTA
Lembaga Sains, Teknologi dan Seni
(Institute of Sciences, Technologies and Arts — IESTA)
Jl. KH. Wahid Hasyim No. 246
Sungguminasa 92111, INDONESIA
E-mail: [email protected]
Buku ini memaparkan teknik-teknik untuk mendesain sistem kendali adaptif. Ken-
dali adaptif merupakan teknik kendali non konvensional yang telah banyak
digunakan di industri termasuk di bidang sistem kendali pesawat terbang. Sistem
kendali adaptif yang dibahas dalam buku ini dibagi atas sistem kendali adaptif
model acuan (model reference adaptive control), yang paling banyak disinggung
dalam buku ini, dan sistem kendali adaptif swatala (self-tuning adaptive control),
yang berfokus pada metode estimasi atau identifikasi parameter sistem secara
online. Contoh aplikasi pada kendalian tak linier seperti sistem pendulum terbalik
juga dibahas khusus. Pada bagian akhir buku ini, juga dipaparkan teknik untuk
mengimplementasikan model matematis aturan kendali adaptif menjadi rangkaian
analog dengan menggunakan piranti penguat operasional.
Pembaca akan menemukan bahwa buku ini sangat mudah dipahami dan merupa-
kan sumber referensi yang berguna untuk mempelajari prinsip dasar sistem ken-
dali adaptif. Setiap pembahasan selalu dimulai dari contoh-contoh yang paling se-
derhana.
