TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu"

Transkripsi

1 TE Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 1 / 58

2 Pokok Bahasan 1 Persamaan Diferensial Linier Solusi Homogen Solusi Khusus (Non-Homogen) Bentuk Umum Diagram Blok 2 Respons Frekuensi 3 Response Impuls Konvolusi Hubungan dengan Respons Step Menentukan Respons Impuls Hubungan dengan Respons Frekuensi 4 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Respons Frekuensi Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 2 / 58

3 Pendahuluan Metode matematika yang digunakan untuk menganalisis sebuah sistem liner yang tak-ubah-waktu (linear time invariant system - LTIS) dapat dilakukan secara time/sequence domain atau secara transform domain. Pada bagian ini akan dipaparkan 3 (tiga) metode secara time domain untuk sistem waktu-kontinu (continuous-time system), yaitu: 1 persamaan diferensial linier (linear differential equation) 2 fungsi respons impuls (impulse-response function) 3 formuliasi variabel-keadaan (state-variable formulation) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 3 / 58

4 Persamaan Diferensial Linier Persamaan Diferensial Linier Secara dasar, sistem dapat direpresentasikan melalui persamaan diferensial linier biasa/pdb (ordinary linear differential equation). Theorem (Linear Differential Equation) Secara umum, sistem dapat dinyatakan melalui Persamaan Diferensial Biasa: b n d n y(t) dt n + b n 1 d n 1 y(t) dt n 1 atau dapat juga ditulis sebagai: b 1 dy(t) dt + y(t) = x(t) (1) (b n D n + b n 1 D n b 1 D + 1)[y(t)] = x(t) (2) dengan D d dt (differential operator) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 4 / 58

5 Persamaan Diferensial Linier Persamaan Diferensial Linier Diperkenalkan linear operator L yang digunakan untuk menyatakan sistem dalam persamaan diferensial: dengan L{y(t)} = x(t) (3) L = b n D n + b n 1 D n b 1 D + 1 (4) Solusi Umum dari persamaan (1) dibagi menjadi dua komponen, yaitu: 1 solusi homogen y h (t) disebut juga solusi transien, natural, tanpa-sumber 2 solusi khusus (karena adanya sumber x(t)) y p (t) disebut juga solusi non-homogen, tunak (steady-state) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 5 / 58

6 Persamaan Diferensial Linier Solusi Homogen Solusi Homogen Solusi homogen dari persamaan (1) diperoleh jika sistem tidak memiliki input, atau x(t) = 0, sehingga menjadi: b n d n y(t) dt n + b n 1 d n 1 y(t) dt n b 1 dy(t) dt + y(t) = 0 Solusi persamaan di atas diperoleh dengan mencari akar-akar dari persamaan (4) atau dapat juga ditulis: L = b n D n + b n 1 D n b 1 D + 1 = 0 f (r) = b n r n + b n 1 r n b 1 r + 1 = 0 (5) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 6 / 58

7 Persamaan Diferensial Linier Solusi Homogen Solusi Homogen Persamaan (5) adalah bentuk polinomial, dan akar-akar dari persamaan tersebut dibagi menjadi dua kondisi: 1 akar-akar beda (distinct roots) solusinya memiliki bentuk: e rt 2 akar-akar sama (multiple roots) misalkan ada sebanyak p kali akar-akar r, maka solusinya memiliki bentuk: e rt, te rt, t 2 e rt,..., t p 1 e rt Akar-akar r dapat berupa bilangan ril ataupun kompleks. Khusus untuk bilangan pasangan-kompleks (complex-pair) r = a ± jb, maka solusi dapat juga ditulis: e rt e (a±jb)t e (a+jb)t, e (a jb)t eksponensial (6) e at cos(bt) + e at sin(bt) trigonometri Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 7 / 58

8 Persamaan Diferensial Linier Solusi Homogen Solusi Homogen Solusi homogen dari persamaan L{y} = 0 dapat dituliskan sebagai: y h (t) = y 1 (t) + y 2 (t) y k (t) (7) dengan y 1 (t), y 2 (t),..., y k (t) dapat memiliki bentuk seperti yang dijelaskan pada slide sebelumnya Sebagai contoh: Carilah solusi homogen untuk persamaan diferensial y y + y y = 0 Ubah ke dalam operator D menjadi: (D 3 D 2 + D 1)[y] = 0 Sehingga persamaan untuk mencari akar-akar: f (r) = r 3 r 2 + r 1 = 0 diperoleh: r 1 = 1, r 2 = j, r 3 = j Maka solusi homogen: y h (t) = c 1 e t + c 2 e jt + c 3 e jt atau y h (t) = c 1 e t + c 2 cos(t) + c 3 sin(t) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 8 / 58

9 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Solusi Khusus (Non-Homogen) Solusi khusus ataupun non-homogen dicari apabila persamaan (1) memiliki input, atau x(t) 0. Untuk mengatasi hal ini, dapat menggunakan operator pemusnah (annihilates operator) L A sehingga memenuhi: L A {x(t)} = 0 (8) Beberapa operator pemusnah dapat dilihat pada tabel berikut: x(t) Table: Operator Pemusnah L A t k D k+1 e at (D a) α cos(bt) + β sin(bt) (D 2 + b 2 ) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 9 / 58

10 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Solusi Khusus (Non-Homogen) Sifat Operator Pemusnah Jika L A1 adalah operator pemusnah untuk x 1 (t) dan L A2 adalah operator pemusnah untuk x 2 (t), maka L A1 L A2 dapat memusnahkan αx 1 (t) + βx 2 (t). Apabila operator pemusnah untuk semua jenis input telah ditemukan, maka tinggal diterapkan untuk kedua sisi dalam persamaan diferensial untuk mendapatkan solusi homogen dan solusi non-homogen (khusus). Sehingga Solusi Umum (lengkap) dari persamaan diferensial seperti pada (1) adalah: y(t) = y h (t) + y p (t) (9) = c 1 y 1 (t) + c 2 y 2 (t) c n y n (t)+ c p1 y p1 (t) + c p2 y p2 (t) c pm y pm (t) (10) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 10 / 58

11 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Contoh Soal Carilah solusi persamaan diferensial berikut ini: 1 y (t) + y(t) = e t 2 L{y(t)} = (D 2 + 1)[y(t)] = sin(t), y(0) = 1, y (0) = 0 Jawaban: Soal 1 Ubah dulu ke dalam operator D, sehingga menjadi: (D 2 + 1)[y(t)] = e t Karena memiliki input x(t) = e t, maka operator pemusnahnya: (D 1) Sehingga secara lengkap dapat dituliskan: L{y(t)} = x(t) L A L{y(t)} = L A x(t) (D 1)(D 2 + 1)[y(t)] = (D 1)e t (D 1)(D 2 + 1)[y(t)] = 0 Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 11 / 58

12 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Contoh Soal Nyatakan dalam bentuk polinomial: f (r) = (r 1)(r 2 + 1) = 0 Ingat, bahwa bentuk (r 1) diperoleh dari operator pemusnah karena ada input x(t) = e t, sehingga bagian ini akan memberikan solusi khusus (non-homogen). Akar-akar dari persamaan di atas: (r 2 + 1) r 1 = j, r 2 = j (r 1) r 3 = 1 Sehingga solusi dari persamaa diferensial tersebut adalah: y(t) = y h (t) + y p (t) = c 1 e jt + c 2 e jt + c 3 e t PENTING! Bagaimana mencari nilai dari koefisien c 1, c 2, c 3? Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 12 / 58

13 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Contoh Soal y(t) = y h (t) + y p (t) = c 1 e jt + c 2 e jt + c 3 e t Dalam soal ini, koefisien c 1, c 2 adalah berasal dari solusi homogen. Untuk mencari nilai koefisien dari Solusi Homogen, diperoleh dengan memasukkan syarat batas ataupun kondisi awal (initial condition). Biasanya hal ini diketahui dalam soal. Dalam soal ini, koefisien c 3 adalah berasal dari solusi khusus (non-homogen). Untuk mencari nilai koefisien dari Solusi Khusus, diperoleh dengan men-substitusi bentuk solusi khusus ke dalam persamaan diferensial yang ditanya. Dalam kasus ini, kita hanya bisa mencari koefisien dari solusi khusus (c 3 ) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 13 / 58

14 Persamaan Diferensial Linier Solusi Khusus (Non-Homogen) Contoh Soal Substitusikan solusi khusus y p (t) = c 3 e t ke dalam persamaan diferensial yang ditanya. Sehingga menjadi: y (t) + y(t) = e t y p (t) + y p (t) = e t c 3 e t + c 3 e t = e t 2c 3 e t = e t Dengan demikian: 2c 3 = 1 c 3 = 1 2 Sehingga solusi dari persamaan diferensial tersebut adalah: y(t) = c 1 e jt + c jt et Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 14 / 58

15 Persamaan Diferensial Linier Bentuk Umum Bentuk Umum Persamaan Diferensial Persamaan diferensial dalam (1) dapat diperluas lagi sehingga memiliki bentuk umum menjadi: b n d n y(t) dt n = a m d m x(t) dt m + b n 1 d n 1 y(t) + a m 1 dt n 1 d m 1 x(t) dt m 1 dy(t) b 1 + y(t) dt dx(t) a 1 + a 0 x(t) (11) dt atau dapat juga ditulis dengan menggunakan operator diferensial: (b n D n + b n 1 D n b 1 D + 1)[y(t)] = (a m D m + a m 1 D m a 1 D + a 0 )[x(t)] (12) atau dengan menggunakan operator L: L{y(t)} = L D {x(t)} (13) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 15 / 58

16 Persamaan Diferensial Linier Bentuk Umum Bentuk Umum Persamaan Diferensial Misalkan: sehingga persamaan (13) dapat ditulis sebagai: ˆx(t) = L D {x(t)} (14) L{y(t)} = ˆx(t) (15) yang memiliki bentuk yang identik dengan persamaan (3). Apabila sistem memiliki input x(t) 0, maka operator pemusnah L A yang berlaku untuk x(t) juga berlaku untuk ˆx(t), persamaan (12) dan (13) dapat dikerjakan dengan: L A.L{y(t)} = L A.L D {x(t)} (16) L A.L{y(t)} = L A.ˆx(t) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 16 / 58

17 Persamaan Diferensial Linier Diagram Blok Diagram Blok Salah satu kasus yang dihadapi adalah menurunkan model persamaan diferensial suatu sistem dari suatu diagram blok yang diberikan. Misalkan diketahui diagram blok sistem seperti berikut: dimisalkan sinyal a sebelum blok integrasi pertama, dan sinyal b setelah blok integrasi kedua a = y a = y y = b Dapat diturunkan: a = x b y = x y y = x y y + y = x d 2 y(t) dt 2 + y(t) = dx(t) dt Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 17 / 58

18 Respons Frekuensi Respons Frekuensi Respons (tanggapan) frekuensi dari sebuah sistem waktu-kontinu ditentukan dari respons (tanggapan) tunak (steady state) terhadap input e jωt. Output dari sistem yang linier dan time-invariant akan selalu memiliki bentuk H(jω)e jωt. Dengan kata lain, output dari sistem memiliki bentuk eksponensial kompleks yang sama dengan input, namun memiliki amplitudo dan fase yang termodifikasi oleh fungsi sistem H(jω). Nilai H(jω) disebut sebagai respons amplitudo atau respons magnitude, sementara arg[h(jω)] disebut sebagai respons fasa. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 18 / 58

19 Respons Frekuensi Respons Frekuensi Misalkan diketahui sebuah sistem yang dapat dinyatakan seperti persamaan (11) atau dapat dinyatakan seperti persamaan (12). Maka sesuai dengan penjelasan sebelumnya: y(t) = H(jω)e jωt (17) dengan H(jω) = a 0 + a 1 jω a m (jω) m 1 + b 1 jω b n (jω) n (18) Persamaan (17) adalah satu-satunya solusi khusus (non-homogen). Dengan demikian, H(jω)e jωt adalah solusi tunak (steady-state) yang unik untuk input x(t) = e jωt. Persamaan (18) adalah persamaan yang penting. Ternyata kita dapat menghitung H(jω) secara langsung dari model persamaan diferensial suatu sistem. Namun perlu diingat, hal ini hanya berlaku untuk sistem yang linier dan time-invariant (LTIS) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 19 / 58

20 Respons Frekuensi Contoh Soal Diketahui suatu sistem rangkaian RC sederhana seperti gambar di atas. Misalkan input x(t) = e i (t) (sumber tegangan) dan output y(t) = e o (t) (tegangan pada kapasitor C). Tentukanlah respons frekuensi dari sistem tersebut! Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 20 / 58

21 Respons Frekuensi Contoh Soal Jawaban Gunakan Hukum II Kirchoff, sehingga diperoleh: dengan e i (t) + Ri(t) + e o (t) = 0 e i (t) = Ri(t) + e o (t) e o (t) = 1 C t i(τ)dτ Maka model persamaan diferensial untuk sistem di atas menjadi: x(t) = Ri(t) + y(t) (19) x(t) = Ri(t) + 1 C t i(τ)dτ (20) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 21 / 58

22 Respons Frekuensi Contoh Soal Dari persamaan (19) dapat diperoleh: i(t) = x(t) y(t) R Kita diferensialkan kedua sisi dari persamaan (20) untuk meniadakan unsur integral pada i(τ), sehingga menjadi: (21) dx(t) dt = R di(t) dt + 1 i(t) (22) C Lalu substitusikan persamaan (21) ke dalam (22) sehingga diperoleh: dx(t) = R d [ ] x(t) y(t) + 1 [ ] x(t) y(t) dt dt R C R (23) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 22 / 58

23 Respons Frekuensi Contoh Soal Sederhanakan hasil yang diperoleh pada persamaan (23), sehingga membentuk model persamaan diferensial: dy(t) dt Respons frekuensi sistem, sesuai persamaan (18) + 1 RC y(t) = 1 x(t) (24) RC H(jω) = = 1 RC 1 RC + jω jωrc = 1 jωrc 1 + (ωrc) 2 (25) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 23 / 58

24 Respons Frekuensi Contoh Soal Respons amplitudo: { 1 + (ωrc) 2 H(jω) = [1 + (ωrc) 2 ] 2 [ ] = 1 + (ωrc) 2 } 1 2 (26) Respons Fasa: arg[h(jω)] = tan 1 (ωrc) (27) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 24 / 58

25 Response Impuls Respons Impuls Salah satu hal yang sangat penting dalam menganalisis suatu sistem adalah mengetahui respons impuls suatu sistem. Pada bagian sebelumnya telah dibahas, bahwa respons frekuensi adalah output suatu sistem jika diberikan input x(t) = e jωt. Respons impuls adalah output suatu sistem jika diberikan input sinyal impuls x(t) = δ(t), dan diberi notasi h(t). Telah dibahas pada bagian sebelumnya bahwa sinyal (fungsi) impuls memiliki karakteristik sebagai berikut: 1 δ(t) = 0 untuk t 0 2 δ(t) tidak terdefinisi pada t = 0, dan 3 δ(t)dt = 1 Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 25 / 58

26 Response Impuls Konvolusi Konvolusi Kita dapat menentukan karakteristik hubungan input-output dari suatu sitem linier, time-invariant (LTIS) dengan operasi konvolusi antara input dan respons impuls. Respons impuls h(t) didefinisikan sebagai output suatu sistem jika diberikan input impuls δ(t), sehingga: δ(t) h(t) (28) Karena sistem bersifat linier, dengan k suatu konstanta, maka berlaku: Karena sistem bersifat time-invariant, maka berlaku: kδ(t) kh(t) (29) δ(t t 0 ) h(t t 0 ) (30) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 26 / 58

27 Response Impuls Konvolusi Konvolusi Secara sederhana, implikasi dari persamaan (28), (29), dan (30) dapat dilihat pada gambar berikut Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 27 / 58

28 Response Impuls Konvolusi Konvolusi Konsep konvolusi di atas, memberikan implikasi bahwa, semua sinyal dapat direkonstruksi dari konvolusi sinyal tersebut dengan fungsi (sinyal) impuls. Misalnya sinyal x(t) dapat diperoleh dari: x(t) = x(τ)δ(t τ)dτ (31) x(t) = x(t) δ(t) (32) Respons dari sebuah sistem yang diberikan sebarang input x(t) dapat diperoleh dari konvolusi input dengan respons impuls h(t) sistem tersebut. Hal ini dapat dituliskan: y(t) = x(t) h(t) (33) y(t) = x(τ)h(t τ)dτ (34) Rumus (33) dan (34) disebut juga sebagai integral konvolusi. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 28 / 58

29 Response Impuls Konvolusi Konvolusi Seperti yang ditegaskan dalam persamaan (32), bahwa konvolusi suatu sinyal dengan sinyal impuls, δ(t) menghasilkan sinyal itu sendiri. Secara grafik dapat diilustrasikan sebagai berikut: f (t) δ(t) = = f (t) f (τ)δ(t τ)dτ Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 29 / 58

30 Response Impuls Konvolusi Contoh Soal Diketahui fungsi f (t) dan g(t) sebagai berikut. Hitunglah konvolusi f g { { e t, t 0 αe αt, t 0 f (t) = g(t) = 0, t < 0 0, t < 0 Jawaban f g = = t 0 f (τ)g(t τ)dτ e τ αe α(t τ) dτ t = αe αt e τ(α 1) dτ 0 Jika α 1, maka t f g = αe αt α 1 eτ(α 1) τ=0 = α [ e t e αt] α 1 Jika α = 1 t f g = e t 1 dτ = t e t Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 30 / 58 0

31 Response Impuls Konvolusi Sifat Konvolusi Proses integrasi konvolusi memiliki sifat: 1 Komutatif f (t) g(t) = g(t) f (t) (35) f (τ)g(t τ)dτ = g(τ)f (t τ)dτ 2 Asosiatif f (t) [g(t) h(t)] = [f (t) g(t)] h(t) (36) 3 Distributif f (t) g(t) + f (t) h(t)] = f (t) [g(t) + h(t)] (37) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 31 / 58

32 Response Impuls Konvolusi Prosedur Menghitung Integral Konvolusi Integrasi konvolusi dinyatakan sebagai y(t) = x(t) h(t), y(t) = x(τ)h(t τ)dτ. Bagian integrannya sebagai sinyal antara : w t (τ) = x(τ)h(t τ) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 32 / 58

33 Response Impuls Hubungan dengan Respons Step Respons Impuls & Respons Step Respons step dari suatu sistem linier, disimbolkan dengan g(t) adalah output yang dihasilkan sistem jika diberi input step u(t). Dengan kata lain g(t) = H{u(t)} (38) Berdasarkan persamaan (33) maka respons step (sebagai output sebuah sistem) dapat dicari dengan: g(t) = u(t) h(t) (39) = u(τ)h(t τ)dτ (40) Karena sinyal step u(t) bernilai nol pada t < 0, maka persamaan (40) dapat ditulis sebagai: g(t) = = 0 t h(t τ)dτ h(τ)dτ (41) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 33 / 58

34 Response Impuls Hubungan dengan Respons Step Respons Impuls & Respons Step Persamaan (41) mengisyaratkan bahwa respons step dari suatu sistem linier adalah integral dari respons impuls. Dan berlaku juga sebaliknya bahwa respons impuls adalah turunan (diferensial) dari respons step. Sebagai contoh, Carilah respons sistem yang diwakili oleh diagram blok berikut, jika diberi input x(t) = a[u(t) u(t T )]. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 34 / 58

35 Response Impuls Hubungan dengan Respons Step Contoh Soal Penyelesaiannya dapat dilakukan dengan langkah berikut: 1 Cari dulu hubungan antara input-output. Dari diagram blok dapat dinyatakan bahwa y(t) = t [x(τ) x(τ T )]dτ 2 Cari respons impuls, dengan memasukkan x(t) = δ(t), sehingga: h(t) = t [δ(τ) δ(τ T )]dτ Pada bagian sebelumnya, telah ditegaskan hubungan sinyal (fungsi) step dan sinyal (fungsi) impuls, yaitu: u(t) = t δ(τ)dτ. Sehingga pada soal ini: h(t) = u(t) u(t T ) 3 Carilah output (respons sistem) dengan menggunakan prinsip konvolusi (34): y(t) = t x(τ)h(t τ)dτ Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 35 / 58

36 Response Impuls Hubungan dengan Respons Step Contoh Soal Dari soal telah diketahui input x(t) = a[u(t) u(t T )] dan telah diperoleh bahwa h(t) = [u(t) u(t T )], maka y(t) = = t t 0 x(τ)h(t τ)dτ a[u(τ) u(τ T )][u(t τ) u(t τ T )]dτ Dari proses integrasi di atas diperoleh: at 0 t < T y(t) = a(2t t) T t < 2T 0, lainnya Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 36 / 58

37 Response Impuls Menentukan Respons Impuls Menentukan Respons Impuls Ada 3 cara yang dapat dilakukan untuk mencari respons impuls suatu sistem: Cara 1 - Melalui Diagram Blok Apabila sistem dimodelkan dalam diagram blok, maka respons impuls dapat dicari secara langsung dari diagram blok. Biasanya metode ini dapat dilakukan untuk sistem yang sangat sederhana, seperti contoh soal sebelumnya. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 37 / 58

38 Response Impuls Menentukan Respons Impuls Menentukan Respons Impuls Cara 2 - Melalui Respons Step Misalkan sistem dimodelkan dalam persamaan diferensial L{y(t)} = x(t), cari dulu respons step { 1 t 0 L{g(t)} = 0, t < 0 Dengan diberikannya syarat/kondisi awal (initial conditions), maka respons impuls diperoleh melalui: h(t) = d [g(t)] (42) dt Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 38 / 58

39 Response Impuls Menentukan Respons Impuls Menentukan Respons Impuls Cara 3 - Melalui Solusi Homogen Merupakan pendekatan yang sangat ampuh (powerful) adalah dengan mencari solusi homogen dari L{y(t)} = x(t). Respons Impuls dari sistem persamaan diferensial linier seperti dalam persamaan (2), dapat dicari apabila memenuhi solusi homogen: dengan syarat batas: L{h(t)} = 0 (43) h(0) = h (0) =... = h (n 2) (0) = 0, h (n 1) (0) = 1 (44) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 39 / 58

40 Response Impuls Menentukan Respons Impuls Contoh Soal Carilah respons impuls dari sistem berikut: dy(t) 1 + y(t) = x(t) dt 2 y (t) + y(t) = x(t) 3 (D 2 + 2D + 2)[y(t)] = x(t) 4 (D 2 1)(D 2 1)[y(t)] = x(t) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 40 / 58

41 Response Impuls Menentukan Respons Impuls Menentukan Respons Impuls Untuk mencari bentuk umum dalam menentukan respons impuls, misalkan suatu sistem linier dimodelkan dengan persamaan diferensial seperti pada (11), (13), yaitu melibatkan turunan dari input, sehingga: L{y(t)} = L D {x(t)} Untuk mengatasi hal ini, kita misalkan ada sebuah sistem dengan model: L{ŷ(t)} = x(t) (45) yang memiliki respons impuls ĥ(t), sehingga respons impuls untuk sistem semula diperoleh dengan: h(t) = L D {ĥ(t)} (46) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 41 / 58

42 Response Impuls Hubungan dengan Respons Frekuensi Respons Impuls & Respons Frekuensi Kita dapat mencari hubungan antara respons impuls h(t) degan respons frekuensi H(jω). Secara umum, jika sebuah sistem diberikan input sebarang x(t), maka output sistem: y(t) = x(t) h(t) Jika diberi input x(t) = e jωt, maka output yang diperoleh adalah H(jω)e jωt, sehingga dengan menghubungkan kedua persamaan tersebut, diperoleh H(jω) = h(τ)e jωτ dτ (47) Hal ini berlaku untuk sistem yang dinyatakan dalam persamaan (11) atau (13). Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 42 / 58

43 Persamaan Ruang Keadaan Persamaan Ruang Keadaan Telah disinggung di awal, bahwa salah satu cara merepresentasikan sistem secara time domain adalah melalui persamaan ruang keadaan (state-space). Untuk memahami hal ini, misalkan persaman diferensial sebuah sistem dengan satu input u(t) dimodelkan sebagai berikut (D n + b n 1 D n b 1 D + 1)[y(t)] = a 0 u(t) (48) Untuk mendapatkan gambaran mengenai variabel-keadaan (state-variable) pertama sekali ekspresikan sistem dalam sebuah diagram blok: Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 43 / 58

44 Persamaan Ruang Keadaan Persamaan Ruang Keadaan Didefinisikan vektor keadaan (state vector) x(t) sebagai: x 1 (t) = y(t) x 2 (t) = y (t) = x 1(t) x 3 (t) = y (t) = x 2(t) x 4 (t) = y (3) (t) = x 3(t). x n (t) = y (n 1) (t) = x n 1(t) (49) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 44 / 58

45 Persamaan Ruang Keadaan Persamaan Ruang Keadaan Dengan menyusun ulang persamaan (49) untuk mendapatkan ẋ(t) sebagai: x 1(t) = x 2 (t) x 2(t) = x 3 (t) x 3(t) = x 4 (t). x n 1(t) = x n (t) x n(t) = y (n) (t) = a 0 u(t) x 1 (t)... b n 1 x n (t) (50) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 45 / 58

46 Persamaan Ruang Keadaan Persamaan Ruang Keadaan Persamaan (50) dapat ditulis kembali dalam bentuk matriks ẋ 1 (t) ẋ 2 (t) atau ẋ(t) =. ẋ n 1 (t) ẋ n (t) = b 1 b 2... b n 1 x 1 (t) x 2 (t). x n 1 (t) x n (t) u(t) (51) 0 a 0 ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) (52) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 46 / 58

47 Persamaan Ruang Keadaan Persamaan Ruang Keadaan Persamaan ruang keadaan untuk sistem waktu-kontinu dinyatakan sebagai turunan (derivative) dari vektor keadaan (state vector). Kita juga dapat mengekspresikan output y(t) dalam x(t). Sehingga secara lengkap sebuah sistem dinyatakan dalam persamaan ruang keadaan: ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) y(t) = Cx(t) + Du(t) (53) Apabila sistem memiliki multi-input sehingga berbentuk vektor, maka persamaan ruang keadaan di atas dapat ditulis menjadi: ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) y(t) = Cx(t) + Du(t) (54) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 47 / 58

48 Persamaan Ruang Keadaan Contoh Soal Untuk rangkaian listrik berikut ini, tentukanlah persamaan ruang keadaannya, dengan input adalah u 1 (t) dan u 2 (t) dan output y(t) (tegangan pada R 2 ) Jawaban Pada soal ini, kita misalkan variabel keadaan (state variable) x 1 (t) dan x 2 (t) adalah tegangan pada C 1 dan C 2 Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 48 / 58

49 Persamaan Ruang Keadaan Contoh Soal Dengan menerapkan Hukum I Kirchhoff (Kirchhoff s Current Law) pada simpul (node) antara R 1 dan R 2 serta antara R 2 dan R 3, maka kita akan mendapatkan persamaan: dan output y(t) adalah: ẋ 1 (t) = 1 [ u1 (t) x 1 (t) C 1 R 1 ẋ 2 (t) = 1 [ u2 (t) x 2 (t) C 2 R 3 y(t) = x 1 (t) x 2 (t) + x ] 2(t) x 1 (t) R 2 ] + x 1(t) x 2 (t) R 2 Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 49 / 58

50 Persamaan Ruang Keadaan Contoh Soal Dengan demikian persamaan ruang keadaan dari rangkaian listrik tersebut adalah: 1 ( ) 1 1 ẋ(t) = C 1 R 1 R 2 R 2 C ( ) x(t) + R 1 C 1 1 u(t) 0 R 2 C 2 C 2 R 2 R 3 R 3 C 2 dan y(t) = [ 1 1 ] x(t) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 50 / 58

51 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Sekarang kita akan mencari solusi dari persamaan (52) dengan pertama sekali mencari respons alami (solusi homogen); yaitu dengan mengatur u(t) = 0, sehingga persamaan (52) disederhanakan menjadi: ẋ(t) = Ax(t) (55) Dengan prinsip yang sama dalam mencari solusi homogen dalam persamaan diferensial, maka solusi persamaan di atas: x(t) = e At x(0) (56) Bila kembali meninjau pelajaran mengenai Deret Taylor (atau MacLaurin), maka e At dapat didefiniskan: e At = k=0 t k k! Ak (57) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 51 / 58

52 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Untuk mengevaluasi nilai x(0), gunakan persamaan (56) pada nilai x(t) yang diketahui saat t 0 : Sehingga akhirnya, solusi homogennya adalah: x(t 0 ) = e At 0 x(0) (58) x(t) = e A(t t 0) x(t 0 ) (59) Untuk mencari solusi khusus (non-homogen), kita asumsikan solusinya memiliki bentuk: x p (t) = e At q(t) (60) Nilai q(t) adalah besaran yang akan ditentukan kemudian. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 52 / 58

53 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Mirip seperti dalam penyelesaian persamaan diferensial, maka bentuk solusi khusus dalam persamaan (60) disubstitusikan ke persamaan ruang keadaan (54), sehingga akan diperoleh: t q(t) = q(t 0 ) + e Aτ Bu(τ)dτ (61) t 0 Substitusikan hasil ini ke dalam (60), sehingga akhirnya, solusi khusus adalah: t x p (t) = e At q(t 0 ) + e A(t τ) Bu(τ)dτ (62) t 0 Dengan menggabungkan kedua jenis solusi, serta mengevaluasi nilai x(t) pada saat t 0 sama dengan x(t 0 ), maka diperoleh bahwa q(t 0 ) = 0 Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 53 / 58

54 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Maka solusi lengkap (umum) untuk persamaan ruang keadaan (54) adalah: Dan output-nya adalah: t x(t) = e A(t t0) x(t 0 ) + e A(t τ) Bu(τ)dτ (63) t 0 y(t) = Cx(t) + Du(t) = Ce A(t t 0) x(t 0 ) + t t 0 [Ce A(t τ) B + Dδ(t τ)]u(τ)dτ (64) Dari persamaan (64) di atas diperoleh respons impuls : { Ce At B + Dδ(t), t 0 h(t) = 0 t < 0 (65) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 54 / 58

55 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Pada rumus respons impuls pada persamaan (65) terdapat unsur e At yang dapat ditentukan dengan menggunakan Teorema Caley-Hamilton, yaitu: e At = β 0 I + β 1 A + β 2 A β n 1 A n 1 (66) Dengan mencari nilai-eigen (eigenvalue) dari matriks A (λ 1, λ 2,..., λ n ), maka konstanta β 0, β 1,... dapat dievaluasi melalui persamaan: e λ 1t = β 0 + λ 1 β 1 + λ 2 1β λ n 1 1 β n 1 e λ 2t = β 0 + λ 2 β 1 + λ 2 2β λ n 1 2 β n 1. e λnt = β 0 + λ n β 1 + λ 2 nβ λ n 1 n β n 1 (67) CATATAN: Sistem waktu-kontinu disebut stabil, jika dan hanya jika, semua nilai-eigen dari state matrix memiliki komponen ril yang kurang dari nol. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 55 / 58

56 Persamaan Ruang Keadaan Solusi Persamaan Ruang Keadaan Contoh Soal 1 Evaluasilah nilai e At untuk matriks A = Dengan menggunakan metode persamaan ruang keadaan, carilah respons step dan respons impuls dari sistem rangkaian listrik berikut. Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 56 / 58

57 Persamaan Ruang Keadaan Respons Frekuensi Respons Frekuensi Kembali ditulis persamaan ruang keadaan (53) untuk input tunggal: ẋ(t) = Ax(t) + Bu(t) y(t) = Cx(t) + Du(t) Untuk mencari respons frekuensi, maka sistem diberi input u(t) = e jωt dan akan menghasilkan output y(t) = H(jω)e jωt. Dengan men-substitusikan e jωt untuk u(t), X(jω)e jωt untuk x(t), dan H(jω)e jωt untuk y(t) maka diperoleh respons frekuensi: H(jω) = C(Ijω A) 1 B + D (68) Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 57 / 58

58 Persamaan Ruang Keadaan Respons Frekuensi Terimakasih Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu 58 / 58

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu

TE Sistem Linier. Sistem Waktu Kontinu TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g Sistem Waktu Kontinu Jimmy Hasugian (MCU) Sistem Waktu Kontinu

Lebih terperinci

TE Sistem Linier

TE Sistem Linier TE 226 - Sistem Linier Jimmy Hasugian Electrical Engineering - Maranatha Christian University jimlecture@gmail.com - http://wp.me/p4scve-g KLASIFIKASI SINYAL - SISTEM Jimmy Hasugian (MCU) Klasifikasi Sinyal

Lebih terperinci

SISTEM KONTROL LINIER

SISTEM KONTROL LINIER SISTEM KONTROL LINIER Silabus : 1. SISTEM KONTROL 2. TRANSFORMASI LAPLACE 3. PEMODELAN MATEMATIKA DARI SISTEM DINAMIK 4. ANALISIS SISTEM KONTROL DALAM RUANG KEADAAN 5. DESAIN SISTEM KONTROL DALAM RUANG

Lebih terperinci

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng.

TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM. Kuliah 5 Sistem LTI. Indah Susilawati, S.T., M.Eng. TKE 3105 ISYARAT DAN SISTEM Kuliah 5 Sistem LTI Indah Susilawati, S.T., M.Eng. Program Studi Teknik Elektro Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Lebih terperinci

Invers Transformasi Laplace

Invers Transformasi Laplace Invers Transformasi Laplace Transformasi Laplace Domain Waktu Invers Transformasi Laplace Domain Frekuensi Jika mengubah sinyal analog kontinyu dari domain waktu menjadi domain frekuensi menggunakan transformasi

Lebih terperinci

BAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE)

BAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE) BAB 4 MODEL RUANG KEADAAN (STATE SPACE) KOMPETENSI Kemampuan untuk menjelaskan pengertian tentang state space, menentukan nisbah alih hubungannya dengan persamaan ruang keadaan dan Mengembangkan analisis

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. keadaan dari suatu sistem. Dalam aplikasinya, suatu sistem kontrol memiliki tujuan

BAB I PENDAHULUAN. keadaan dari suatu sistem. Dalam aplikasinya, suatu sistem kontrol memiliki tujuan BAB I PENDAHULUAN 11 Latar Belakang Masalah Sistem kontrol merupakan suatu alat untuk mengendalikan dan mengatur keadaan dari suatu sistem Dalam aplikasinya, suatu sistem kontrol memiliki tujuan atau sasaran

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh:

II LANDASAN TEORI. Contoh. Ditinjau dari sistem yang didefinisikan oleh: 5 II LANDASAN TEORI 2.1 Keterkontrolan Untuk mengetahui persoalan sistem kontrol mungkin tidak ada, jika sistem yang ditinjau tidak terkontrol. Walaupun sebagian besar sistem terkontrol ada, akan tetapi

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 SINYAL DASAR ATAU FUNGSI SINGULARITAS Sinyal dasar atau fungsi singularitas adalah sinyal yang dapat digunakan untuk menyusun atau mempresentasikan sinyal-sinyal yang lain. Sinyal-sinyal

Lebih terperinci

Isyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n].

Isyarat dan Sistem. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n]. Sistem adalah sebuah proses yang menyusun isyarat input x(t) atau x[n] ke isyarat output y(t) atau y[n]. x(t) y(t) x[n] y[n] Jadi sistem sapat dipandang sebagai sebuah proses pemetaan atau transformasi

Lebih terperinci

OBSERVER UNTUK SISTEM KONTROL LINIER KONTINU

OBSERVER UNTUK SISTEM KONTROL LINIER KONTINU Jurnal Matematika UNAND Vol 5 No 1 Hal 96 12 ISSN : 233 291 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND OBSERVER UNTUK SISTEM KONTROL LINIER KONTINU SUKMA HAYATI, ZULAKMAL Program Studi Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI)

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI) PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 2 SISTEM LINEAR TIME-INVARIANT (LTI) A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat memahami sistem yang berbentuk LTI. 2. Mahasiswa dapat menganalisis suatu kasus sistem LTI dan mensimulasikannya

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Transformasi Laplace Salah satu cara untuk menganalisis gejala peralihan (transien) adalah menggunakan transformasi Laplace, yaitu pengubahan suatu fungsi waktu f(t) menjadi

Lebih terperinci

Modul 1 : Respons Impuls

Modul 1 : Respons Impuls Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1 : Respons Impuls Program Studi Teknik Telekomunikasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

ANALISA STEADY STATE ERROR SISTEM KONTROL LINIER INVARIANT WAKTU

ANALISA STEADY STATE ERROR SISTEM KONTROL LINIER INVARIANT WAKTU Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 9 97 ISSN : 233 29 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ANALISA STEADY STATE ERROR SISTEM KONTROL LINIER INVARIANT WAKTU FANNY YULIA SARI Program Studi Matematika,

Lebih terperinci

FORMULA PENGGANTI METODE KOEFISIEN TAK TENTU ABSTRACT

FORMULA PENGGANTI METODE KOEFISIEN TAK TENTU ABSTRACT FORMULA PENGGANTI METODE KOEFISIEN TAK TENTU Syofia Deswita 1, Syamsudhuha 2, Agusni 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

TRANSFORMASI LAPLACE

TRANSFORMASI LAPLACE TRANSFORMASI LAPLACE SISTEM KENDALI KLASIK Pemodelan Matematika Analisis Diagram Bode, Nyquist, Nichols Step & Impulse Response ain / Phase Margins Root Locus Disain Simulasi SISTEM KONTROL LOOP TERTUTUP

Lebih terperinci

MATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER

MATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER MATERI 4 MATEMATIKA TEKNIK 1 DERET FOURIER 1 Deret Fourier 2 Tujuan : 1. Dapat merepresentasikan seluruh fungsi periodik dalam bentuk deret Fourier. 2. Dapat memetakan Cosinus Fourier, Sinus Fourier, Fourier

Lebih terperinci

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review)

I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde 1 (Review) I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 () I. Sistem Persamaan Diferensial Linier Orde (Review) November 0 / 6 Teori Umum Bentuk umum sistem persamaan diferensial linier orde satu

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial adalah suatu hubungan yang terdapat antara suatu variabel independen, suatu variabel dependen, dan satu atau lebih turunan dari

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Model state space yang dikembangkan pada akhir tahun 1950 dan awal tahun 1960, memiliki keuntungan yang tidak hanya menyediakan metode yang efisien untuk analisis

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x 0}

BAB I PENDAHULUAN. himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x 0} BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Misalkan R menyatakan himpunan bilangan riil. Notasi R n menyatakan himpunan vektor riil dengan n komponen. Didefinisikan R + := {x R x } dan R n + := {x= (x

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI. Sistem Pendulum Terbalik Dalam penelitian ini diperhatikan sistem pendulum terbalik seperti pada Gambar di mana sebuah pendulum terbalik dimuat dalam motor yang bisa digerakkan.

Lebih terperinci

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 35 42 ISSN : 233 29 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK DARI SISTEM LINIER DISKRIT NOVITA ASWAN Program Studi Magister Matematika,

Lebih terperinci

Modul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier

Modul 1 : Respons Impuls dan Deret Fourier Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal dalam Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 1

Lebih terperinci

Bab III Respon Sinusoidal

Bab III Respon Sinusoidal Bab III Respon Sinusoidal Sinyal sinusiodal digunakan sebagai input ui terhadap kinera sistem, misal untuk mengetahui respon frekuensi, distorsi harmonik dan distorsi intermodulasi... Bentuk Amplituda-fasa

Lebih terperinci

Teori kendali. Oleh: Ari suparwanto

Teori kendali. Oleh: Ari suparwanto Teori kendali Oleh: Ari suparwanto Minggu Ke-1 Permasalahan oleh : Ari Suparwanto Permasalahan Diberikan sistem dan sinyal referensi. Masalah kendali adalah menentukan sinyal kendali sehingga output sistem

Lebih terperinci

BAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I DASAR-DASAR PEMODELAN MATEMATIKA DENGAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Pendahuluan Persamaan diferensial adalah persamaan yang memuat diferensial Kita akan membahas tentang Persamaan Diferensial Biasa yaitu

Lebih terperinci

Kesalahan Tunak (Steady state error) Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 6

Kesalahan Tunak (Steady state error) Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 6 Kesalahan Tunak (Steady state error) Review Perancangan dan analisis sistem kontrol 1. Respons transien : orde 1 : konstanta waktu, rise time, setting time etc; orde 2: peak time, % overshoot etc 2. Stabilitas

Lebih terperinci

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU

BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU BAB VII MATRIKS DAN SISTEM LINEAR TINGKAT SATU Sistem persamaan linear orde/ tingkat satu memiliki bentuk standard : = = = = = = = = = + + + + + + + + + + Diasumsikan koefisien = dan fungsi adalah menerus

Lebih terperinci

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK SISTEM LINIER DISKRIT DENGAN POLE KONJUGAT KOMPLEKS

REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK SISTEM LINIER DISKRIT DENGAN POLE KONJUGAT KOMPLEKS Jurnal Matematika UNAND Vol. 5 No. 1 Hal. 27 33 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REALISASI POSITIF STABIL ASIMTOTIK SISTEM LINIER DISKRIT DENGAN POLE KONJUGAT KOMPLEKS ISWAN RINA Program

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. perangkat pendukung yang berupa piranti lunak dan perangkat keras. Adapun

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. perangkat pendukung yang berupa piranti lunak dan perangkat keras. Adapun BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Perangkat Ajar Dalam perancangan dan pembuatan perangkat ajar ini membutuhkan perangkat pendukung yang berupa piranti lunak dan perangkat keras. Adapun

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik

BAB II LANDASAN TEORI. eigen dan vektor eigen, persamaan diferensial, sistem persamaan diferensial, titik BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini, akan dijelaskan landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung dan memperkuat tujuan penelitian. Landasan teori yang dimaksud

Lebih terperinci

SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT

SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT 1 SINYAL SISTEM SEMESTER GENAP S1 SISTEM KOMPUTER BY : MUSAYYANAH, MT List Of Content 2 Pengertian Sinyal Pengertian Sistem Jenis-Jenis Sinyal dan Aplikasinya Pengertian Sinyal 3 sinyal adalah suatu isyarat

Lebih terperinci

Model Matematika dari Sistem Dinamis

Model Matematika dari Sistem Dinamis Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 () Model Matematika dari Sistem Dinamis September 2012 1 / 60 Pendahuluan Untuk analisis dan desain sistem kontrol, sistem sis harus dibuat model sisnya.

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM KENDALI

ANALISIS SISTEM KENDALI ANALISIS SISTEM KENDALI PENDAHULUAN ANALISIS WAKTU ALIH Tanggapan Waktu Alih Orde 1 Tanggapan Waktu Alih Orde Spesifikasi Tanggapan Waktu Alih Penurunan Rumus Spesifikasi Tanggapan Waktu Alih Orde Tinggi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi

BAB II LANDASAN TEORI. selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang landasan teori yang digunakan pada bab selanjutnya sebagai bahan acuan yang mendukung tujuan penulisan. Materi-materi yang diuraikan berupa definisi-definisi

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas mengenai dasar teori untuk menganalisis simulasi kestabilan model predator-prey tipe Holling II dengan faktor pemanenan. 2.1 Persamaan Diferensial Biasa

Lebih terperinci

BAB 3 SISTEM DINAMIK ORDE SATU

BAB 3 SISTEM DINAMIK ORDE SATU BAB 3 SISTEM DINAMIK ORDE SATU Isi: Pengantar pengembangan model sederhana Arti fisik parameter-parameter proses 3. PENGANTAR PENGEMBANGAN MODEL Pemodelan dibutuhkan dalam menganalisis sisten kontrol (lihat

Lebih terperinci

Deret Fourier dan Respons Frekuensi

Deret Fourier dan Respons Frekuensi Program Studi Teknik Telekomunikasi - Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Praktikum Pengolahan Sinyal Waktu Kontinyu sebagai bagian dari Mata Kuliah ET 2004 Modul 2 : Deret

Lebih terperinci

Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal

Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal Bab 1 Pengenalan Dasar Sinyal Tujuan: Siswa mampu menyelesaikan permasalahan terkait dengan konsep sinyal, menggambarkan perbedaan sinyal waktu kontinyu dengan sinyal waktu diskrit. Siswa mampu menjelaskan

Lebih terperinci

Respons Sistem dalam Domain Waktu. Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 4

Respons Sistem dalam Domain Waktu. Dasar Sistem Kontrol, Kuliah 4 Respons Sistem dalam Domain Waktu Respons sistem dinamik Respons alami Respons output sistem dinamik + Respons paksa = Respons sistem Zero dan Pole Sistem Dinamik Pole suatu sistem dinamik : akar-akar

Lebih terperinci

Department of Mathematics FMIPAUNS

Department of Mathematics FMIPAUNS Lecture 2: Metode Operator A. Metode Operator untuk Sistem Linear dengan Koefisien Konstan Pada bagian ini akan dibicarakan cara menentukan penyelesaian sistem persamaan diferensial linear dengan menggunakan

Lebih terperinci

STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR LINIER KONTINU

STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR LINIER KONTINU Jurnal Matematika UNAND Vol. No. 1 Hal. 1 5 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND STABILISASI SISTEM DESKRIPTOR LINIER KONTINU YULIAN SARI Program Studi Matematika, Pascasarjana Fakultas Matematika

Lebih terperinci

SISTEM KENDALI OTOMATIS Analisa Respon Sistem

SISTEM KENDALI OTOMATIS Analisa Respon Sistem SISTEM KENDALI OTOMATIS Analisa Respon Sistem Analisa Respon Sistem Analisa Respon sistem digunakan untuk: Kestabilan sistem Respon Transient System Error Steady State System Respon sistem terbagi menjadi

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. pada penulisan bab III. Materi yang diuraikan berisi tentang definisi, teorema, dan

BAB II KAJIAN TEORI. pada penulisan bab III. Materi yang diuraikan berisi tentang definisi, teorema, dan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa hal yang digunakan sebagai landasan pada penulisan bab III. Materi yang diuraikan berisi tentang definisi, teorema, dan beberapa kajian matematika,

Lebih terperinci

Probabilitas dan Proses Stokastik

Probabilitas dan Proses Stokastik Probabilitas dan Proses Stokastik Tim ProStok Jurusan Teknik Elektro - FTI Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, 04 O U T L I N E. Capaian Pembelajaran. Pengantar dan Teori 3. 4. Ringkasan 5. Latihan

Lebih terperinci

Untai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan.

Untai Elektrik I. Waveforms & Signals. Dr. Iwan Setyawan. Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana. Untai 1. I. Setyawan. Untai Elektrik I Waveforms & Signals Dr. Iwan Setyawan Fakultas Teknik Universitas Kristen Satya Wacana Secara umum, tegangan dan arus dalam sebuah untai elektrik dapat dikategorikan menjadi tiga jenis

Lebih terperinci

Pemodelan Sistem Dinamik. Desmas A Patriawan.

Pemodelan Sistem Dinamik. Desmas A Patriawan. Pemodelan Sistem Dinamik Desmas A Patriawan. Tujuan Bab ini Mengulang Transformasi Lalpace (TL) Belajar bagaimana menemukan model matematika, yang dinamakan transfer function (TF). Belajar bagaimana menemukan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Linear Definisi 2.1.1 Matriks Matriks A adalah susunan persegi panjang yang terdiri dari skalar-skalar yang biasanya dinyatakan dalam bentuk berikut: [ ] Definisi 2.1.2

Lebih terperinci

PEMODELAN STATE SPACE

PEMODELAN STATE SPACE PEMODELAN STATE SPACE Beberapa Pengertian: State: State suatu sistem dinamik adalah sekumpulan minimum variabel (disebut variabel-variabel state) sedemikian rupa sehingga dengan mengetahui variabel-variabel

Lebih terperinci

I. SISTEM KONTROL. Plant/Obyek. b. System terkendali langsung loop tertutup, dengan umpan balik. sensor

I. SISTEM KONTROL. Plant/Obyek. b. System terkendali langsung loop tertutup, dengan umpan balik. sensor I. SISTEM KONTROL I.Konsep dan Penegrtian Sistem Kontrol Cerita kasus : kehidupan sehari-hari, - Kasus Pendingin - Kasus kecepatan - Kasus pemanas - Kasus lainnya ( Sistem Komunikasi ) I.. System terkontrol/terkendali

Lebih terperinci

REPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER

REPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER REPRESENTASI ISYARAT ISYARAT FOURIER Ridzky Novasandro (32349) Yodhi Kharismanto (32552) Theodorus Yoga (34993) Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada 3.

Lebih terperinci

PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES)

PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES) #11 PROSES MARKOV KONTINYU (CONTINOUS MARKOV PROCESSES) 11.1. Pendahuluan Masalah keandalan yang berhubungan dengan sistem secara normal adalah space memiliki sifat diskrit yaitu sistem tersebut dapat

Lebih terperinci

Persamaan Diferensial

Persamaan Diferensial TKS 4003 Matematika II Persamaan Diferensial Linier Homogen & Non Homogen Tk. n (Differential: Linier Homogen & Non Homogen Orde n) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Pendahuluan

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)]

II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)] II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Definisi 1 [Sistem Persamaan Diferensial Linear (SPDL)] Suatu sistem persamaan diferensial dinyatakan sebagai berikut: A adalah matriks koefisien konstan

Lebih terperinci

REALISASI UNTUK SISTEM DESKRIPTOR LINIER INVARIANT WAKTU

REALISASI UNTUK SISTEM DESKRIPTOR LINIER INVARIANT WAKTU Jurnal Matematika UNAND Vol 2 No 3 Hal 1 8 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REALISASI UNTUK SISTEM DESKRIPTOR LINIER INVARIANT WAKTU NOVRIANTI Program Studi Magister Matematika, Fakultas

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta

BAB II LANDASAN TEORI. dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa teori-teori yang digunakan sebagai acuan dalam penulisan skripsi ini. Teori-teori yang digunakan berupa definisi-definisi serta teorema-teorema

Lebih terperinci

II LANDASAN TEORI. ii. Constant returns to scale, yaitu situasi di mana output meningkat sama banyaknya dengan porsi peningkatan input

II LANDASAN TEORI. ii. Constant returns to scale, yaitu situasi di mana output meningkat sama banyaknya dengan porsi peningkatan input 2 II LANDASAN EORI Pada bab ini akan diuraikan beberapa definisi dan teori penunjang yang akan digunakan dalam karya ilmiah ini. 2.1 Istilah Ekonomi Definisi 1 (Pertumbuhan Ekonomi) Pertumbuhan ekonomi

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN

SATUAN ACARA PERKULIAHAN Topik Bahasan : Konsep sinyal dan sistm Tujuan Pembelajaran Umum : Mahasiswa dapat memaparkan tentang konsep dasar sinyal dan sistem, dasar-dasar sinyal dan sistem. Jumlah : 1 (satu) kali dan memahami

Lebih terperinci

BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Persamaan linear tingkat tinggi menarik untuk dibahas dengan 2 alasan :

BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Persamaan linear tingkat tinggi menarik untuk dibahas dengan 2 alasan : BAB V PERSAMAAN LINEAR TINGKAT TINGGI (HIGHER ORDER LINEAR EQUATIONS) Bentuk Persamaan Linear Tingkat Tinggi : ( ) Diasumsikan adalah kontinu (menerus) pada interval I. Persamaan linear tingkat tinggi

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data

BAB II KAJIAN TEORI. representasi pemodelan matematika disebut sebagai model matematika. Interpretasi Solusi. Bandingkan Data A. Model Matematika BAB II KAJIAN TEORI Pemodelan matematika adalah proses representasi dan penjelasan dari permasalahan dunia real yang dinyatakan dalam pernyataan matematika (Widowati dan Sutimin, 2007:

Lebih terperinci

SISTEM DINAMIK LINEAR KOEFISIEN KONSTAN. Caturiyati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta (UNY)

SISTEM DINAMIK LINEAR KOEFISIEN KONSTAN. Caturiyati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) 1 SISTEM DINAMIK LINEAR KOEFISIEN KONSTAN Caturiyati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta (UNY) Abstrak Dalam artikel ini, konsep sistem dinamik linear disajikan dengan sistem

Lebih terperinci

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM

PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM PRAKTIKUM ISYARAT DAN SISTEM TOPIK 1 ISYARAT DAN SISTEM A. Tujuan 1. Mahasiswa dapat mengenali jenis-jenis isyarat dasar. 2. Mahasiswa dapat merepresentasikan isyarat-isyarat dasar tersebut pada MATLAB

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.. Respon Impuls Akustik Ruangan. Respon impuls akustik suatu ruangan didefinisikan sebagai sinyal suara yang diterima oleh suatu titik (titik penerima, B) dalam ruangan akibat suatu

Lebih terperinci

Persamaan Diferensial Biasa

Persamaan Diferensial Biasa Persamaan Diferensial Biasa Pendahuluan, Persamaan Diferensial Orde-1 Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB September 2012 Toni Bakhtiar (m@thipb) PDB September 2012 1 / 37 Pendahuluan Konsep Dasar Beberapa

Lebih terperinci

Kontrol Optimum. Syarat Transversalitas, Current-valued Hamiltonian. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB. Februari 2014

Kontrol Optimum. Syarat Transversalitas, Current-valued Hamiltonian. Toni Bakhtiar. Departemen Matematika IPB. Februari 2014 Kontrol Optimum Syarat Transversalitas, Current-valued Hamiltonian Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB Februari 2014 tbakhtiar@ipb.ac.id (IPB) MAT332 Kontrol Optimum Februari 2014 1 / 37 Outline Syarat

Lebih terperinci

POSITIFITAS DAN KETERCAPAIAN SISTEM LINIER FRACTIONAL WAKTU KONTINU

POSITIFITAS DAN KETERCAPAIAN SISTEM LINIER FRACTIONAL WAKTU KONTINU POSITIFITAS DAN KETERCAPAIAN SISTEM LINIER FRACTIONAL WAKTU KONTINU Imam Fahcruddin Mahasiswa Progam Studi S2 Matematika FMIPA Universitas Gadjah Mada Yogyakarta e-mail: fahrudinuin@gmail.com ABSTRACT

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa poin tentang sistem dinamik, kestabilan sistem dinamik, serta konsep bifurkasi. A. Sistem Dinamik Secara umum Sistem dinamik didefinisikan

Lebih terperinci

DAN RANGKAIAN AC A B A. Gambar 4.1 Berbagai bentuk isyarat penting pada sistem elektronika

DAN RANGKAIAN AC A B A. Gambar 4.1 Berbagai bentuk isyarat penting pada sistem elektronika + 4 KAPASITOR, INDUKTOR DAN RANGKAIAN A 4. Bentuk Gelombang lsyarat (signal) Isyarat adalah merupakan informasi dalam bentuk perubahan arus atau tegangan. Perubahan bentuk isyarat terhadap fungsi waktu

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pengertian dari persamaan diferensial biasa (PDB) yaitu suatu

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pengertian dari persamaan diferensial biasa (PDB) yaitu suatu 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Persamaan Diferensial Biasa Pengertian dari persamaan diferensial biasa (PDB) yaitu suatu persamaan yang melibatkan turunan pertama atau lebih dari suatu fungsi yang telah

Lebih terperinci

MATERI 2 MATEMATIKA TEKNIK 1 PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA

MATERI 2 MATEMATIKA TEKNIK 1 PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA MATERI MATEMATIKA TEKNIK 1 PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA 1 Tujuan 1. Dapat menyelesaikan persamaan diferensial orde dua.. Dapat menyelesaikan suatu Sistem Linier dengan menggunakan metode Eliminasi atau

Lebih terperinci

PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI ABSTRACT

PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI ABSTRACT PENGGUNAAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN UNTUK MENYELESAIKAN PERMASALAHAN PADA KALKULUS VARIASI Febrian Lisnan, Asmara Karma 2 Mahasiswa Program Studi S Matematika 2 Dosen Jurusan Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Persamaan Diferensial Banyak sekali masalah terapan dalam ilmu teknik, ilmu fisika, biologi, dan lain-lain yang telah dirumuskan dengan model matematika dalam bentuk pesamaan

Lebih terperinci

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER Rencana Pembelajaran Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1 Kode & Nama : TE141334 Sinyal dan Sistem 2 Kredit : 3 sks 3 Semester : II (dua) 4 Dosen :

Lebih terperinci

III PEMBAHASAN. 3.1 Analisis Metode. dan (2.52) masing-masing merupakan penyelesaian dari persamaan

III PEMBAHASAN. 3.1 Analisis Metode. dan (2.52) masing-masing merupakan penyelesaian dari persamaan 6, 1 (2.52) Berdasarkan persamaan (2.52), maka untuk 0 1 masing-masing memberikan persamaan berikut:, 0,0, 0, 1,1, 1. Sehingga menurut persamaan (2.51) persamaan (2.52) diperoleh bahwa fungsi, 0, 1 masing-masing

Lebih terperinci

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks

Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Vol. 8, No.1, 1-11, Juli 2011 Perluasan Teorema Cayley-Hamilton pada Matriks Nur Erawati, Azmimy Basis Panrita Abstrak Teorema Cayley-Hamilton menyatakan bahwa setiap matriks bujur sangkar memenuhi persamaan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Kendali Lup[1] Sistem kendali dapat dikatakan sebagai hubungan antara komponen yang membentuk sebuah konfigurasi sistem, yang akan menghasilkan

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan

BAB II KAJIAN TEORI. dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan BAB II KAJIAN TEORI Pada bab ini akan dibahas mengenai nilai eigen dan vektor eigen, sistem dinamik, sistem linear, sistem nonlinear, titik ekuilibrium, analisis kestabilan sistem dinamik, kriteria Routh-Hurwitz,

Lebih terperinci

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR 2105100166 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Control system : keluaran (output) dari sistem sesuai dengan referensi yang diinginkan Non linear

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al.,

II. TINJAUAN PUSTAKA. Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Dinamik Sistem dinamik adalah sistem yang berubah dari waktu ke waktu (Farlow,et al., 2002). Salah satu tujuan utama dari sistem dinamik adalah mempelajari perilaku dari

Lebih terperinci

Transformasi Laplace

Transformasi Laplace TKS 43 Matematika II Transformasi Laplace (Laplace Transform) Dr. AZ Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Brawijaya PENDAHULUAN Pengertian Transformasi Transformasi adalah teknik atau formula

Lebih terperinci

PEMBENTUKAN MODEL RANGKAIAN LISTRIK

PEMBENTUKAN MODEL RANGKAIAN LISTRIK PEMBENTUKAN MODEL RANGKAIAN LISTRIK Pada sub bab ini akan membahas tentang sistem listrik. Pembahasan ini berperan sebagai suatu contoh yang mengesankan dari kenyataan penting, bahwa sistem fisis yang

Lebih terperinci

METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL FRAKSIONAL UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH STURM-LIOUVILLE FRAKSIONAL

METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL FRAKSIONAL UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH STURM-LIOUVILLE FRAKSIONAL METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL FRAKSIONAL UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH STURM-LIOUVILLE FRAKSIONAL oleh ASRI SEJATI M0110009 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar

Lebih terperinci

SINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014

SINYAL DISKRIT. DUM 1 September 2014 SINYAL DISKRIT DUM 1 September 2014 ADC ADC 3-Step Process: Sampling (pencuplikan) Quantization (kuantisasi) Coding (pengkodean) Digital signal X a (t) Sampler X(n) Quantizer X q (n) Coder 01011 Analog

Lebih terperinci

REALISASI SISTEM LINIER INVARIANT WAKTU

REALISASI SISTEM LINIER INVARIANT WAKTU Jurnal Matematika UNAND Vol 2 No 3 Hal 134 141 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REALISASI SISTEM LINIER INVARIANT WAKTU ANGGI SYAPUTRA Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan

Lebih terperinci

Persamaan Diferensial Biasa

Persamaan Diferensial Biasa Persamaan Diferensial Biasa Titik Tetap dan Sistem Linear Toni Bakhtiar Departemen Matematika IPB Oktober 2012 Toni Bakhtiar (m@thipb) PDB Oktober 2012 1 / 31 Titik Tetap SPD Mandiri dan Titik Tetap Tinjau

Lebih terperinci

Pemodelan Matematika dan Kontrol

Pemodelan Matematika dan Kontrol Bab 3 Pemodelan Matematika dan Kontrol 3.1 Identifikasi Sistem Metode untuk memodelkan sistem masukan-keluaran bervariasi dan disesuaikan informasi yang dimiliki. Informasi yang diperlukan untuk membangun

Lebih terperinci

Transformasi Fourier 3.4 Transformasi Fourier

Transformasi Fourier 3.4 Transformasi Fourier Transformasi Fourier Ibnu Pradipta, 07/252949/TK/33237 Firman Nanda, 07/257710/TK/33529 Jurusan Teknik Elektro & Teknologi Informasi FT UGM, Yogyakarta 3.4 Transformasi Fourier Untuk membandingkan gambaran

Lebih terperinci

Tanggapan Frekuensi Pendahuluan

Tanggapan Frekuensi Pendahuluan Tanggapan Frekuensi 46 3 Tanggapan Frekuensi 3.. Pendahuluan Dalam bab 3, kita telah membahas karakteritik suatu sistem dalam lingkup waktu dengan masukan-masukan berupa fungsi step, fungsi ramp, fungsi

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN STMIK PARNA RAYA MANADO TAHUN 2010

SATUAN ACARA PERKULIAHAN STMIK PARNA RAYA MANADO TAHUN 2010 TAHUN PERTEMUAN : 1 : 100 MENIT Mahasiswa dapat menjelaskan dan Memahami tentang dasardasar Sinyal dan sistem Definisi sinyal dan sistem Ssinyal waktu kontinu dan diskrit Tipe sinyal khusus: eksonential,

Lebih terperinci

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK

UJI KONVERGENSI. Januari Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK UJI KONVERGENSI Januari 208 Tim Dosen Kalkulus 2 TPB ITK Uji Integral Teorema 3 Jika + k= u k adalah deret dengan suku-suku tak negatif, dan jika ada suatu konstanta M sedemikian hingga s n = u + u 2 +

Lebih terperinci

perpindahan, kita peroleh persamaan differensial berikut :

perpindahan, kita peroleh persamaan differensial berikut : 1.1 Pengertian Persamaan Differensial Banyak sekali masalah terapan (dalam ilmu teknik, ilmu fisika, biologi, kimia, sosial, dan lain-lain), yang telah dirumuskan dengan model matematika dalam bentuk persamaan

Lebih terperinci

Tanggapan Alih (Transient Respond) dan Kestabilan System

Tanggapan Alih (Transient Respond) dan Kestabilan System Tanggapan Alih (Transient Respond) dan Kestabilan System Indrazno Siradjuddin April 8, 2017 1 Bilangan Kompleks (a) Koordinat cartesian (b) Koordinat polar Gambar 1: Representasi bilangan kompleks dalam

Lebih terperinci

PENGANTAR MATEMATIKA TEKNIK 1. By : Suthami A

PENGANTAR MATEMATIKA TEKNIK 1. By : Suthami A PENGANTAR MATEMATIKA TEKNIK 1 By : Suthami A MATEMATIKA TEKNIK 1??? MATEMATIKA TEKNIK 1??? MATEMATIKA TEKNIK Matematika sebagai ilmu dasar yang digunakan sebagai alat pemecahan masalah di bidang keteknikan

Lebih terperinci

Transformasi Laplace Peninjauan kembali variabel kompleks dan fungsi kompleks Variabel kompleks Fungsi Kompleks

Transformasi Laplace Peninjauan kembali variabel kompleks dan fungsi kompleks Variabel kompleks Fungsi Kompleks Transformasi Laplace Metode transformasi Laplace adalah suatu metode operasional yang dapat digunakan secara mudah untuk menyelesaikan persamaan diferensial linear. Dengan menggunakan transformasi Laplace,

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL A. PENGERTIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL Dalam pelajaran kalkulus, kita telah berkenalan dan mengkaji berbagai macam metode untuk mendiferensialkan suatu fungsi (dasar). Sebagai

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya

BAB II KAJIAN TEORI. Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya BAB II KAJIAN TEORI 2.1 Persamaan Diferensial Persamaan diferensial sangat penting dalam pemodelan matematika khususnya untuk pemodelan yang membutuhkan solusi dari sebuah permasalahan. Pemodelan matematika

Lebih terperinci