PRINSIP DAN PERKEMBANGAN SELF TUNING ADAPTIVE CONTROL

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PERANCANGAN KENDALI MULTI-MODEL ADAPTIF UNTUK SISTEM TRANSMISI FLEKSIBEL ABSTRAK

Simulasi Aplikasi Kendali Multi-Model pada Plant Kolom Distilasi ABSTRAK

LAMPIRAN A MATRIKS LEMMA

ABSTRAK PENGGUNAAN H 2 DAN H DALAM APLIKASI KENDALI ROBUST

Desain dan Simulasi Multiple Model Fuzzy Logic Control pada Tower Crane

Simulasi Pengontrolan Plant Kolom Distilasi Menggunakan UPC (Unified Predictive Control) ABSTRAK

PERANCANGAN SISTEM KONTROL POSISI DAN KECEPATAN PADA KAPAL SELAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

DESAIN SISTEM KONTROL ROBUST PADA KOLOM DISTILASI DENGAN METODA ANALYSIS

Simulasi Sistem Kontrol Kolom Distilasi Menggunakan Robust Dengan H Infinity

DESAIN PENGONTROL MULTI INPUT MULTI OUTPUT LINEAR QUADRATIK PADA KOLOM DISTILASI

Perancangan dan Simulasi Autotuning PID Controller Menggunakan Metoda Relay Feedback pada PLC Modicon M340. Renzy Richie /

IDENTIFIKASI KANAL FIR SECARA BUTA UNTUK SISTEM DUA-MASUKAN-DUA-KELUARAN PADA DOMAIN FREKUENSI MENGGUNAKAN STATISTIK ORDE DUA ABSTRAK

Aplikasi Support Vector Machines pada Proses Beamforming

PEMODELAN DAN SIMULASI MAXIMUM POWER POINT TRACKER

PEMODELAN DAN SIMULASI PENGONTROL VIBRASI AKTIF PADA SISTEM BANGUNAN BERTINGKAT ABSTRAK

ABSTRAK. Teknologi pengkode sinyal suara mengalami kemajuan yang cukup. pesat. Berbagai metode telah dikembangkan untuk mendapatkan tujuan dari

Perancangan Alat Peraga Papan Catur pada Layar Monitor. Samuel Setiawan /

IMPLEMENTASI KONTROL PID PADA PENDULUM TERBALIK MENGGUNAKAN PENGONTROL MIKRO AVR ATMEGA 16 ABSTRAK

Realisasi Kode Prima Untuk Mengatur Loncatan Frekuensi (Frequency Hop) Dalam Sistem FH-CDMA ABSTRAK

Perancangan Kontroler PID pada Virtual Plant Pesawat Menggunakan PLC Melalui Antarmuka dspace

PERANCANGAN & SIMULASI UART (UNIVERSAL ASYNCHRONOUS RECEIVER TRANSMITTER) DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN VHDL

Realisasi Perangkat Color Object Tracking Menggunakan Raspberry Pi

TIME CYCLE YANG OPTIMAL PADA SIMULASI PERILAKU TERBANG BURUNG ALBATROSS Disusun oleh: Nama : Herry Lukas NRP : ABSTRAK

Simulasi Estimasi Arah Kedatangan Dua Dimensi Sinyal menggunakan Metode Propagator dengan Dua Sensor Array Paralel

PERANCANGAN DAN REALISASI PENAMPIL SPEKTRUM FREKUENSI PORTABLE BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 16

PEMBUATAN POV (PERSISTENCE OF VISION) PROGRAMMABLE DENGAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA 8

Simulasi Performansi Fiber Delay Line Menggunakan Algoritma Penjadwalan Paket Pada Optical Buffer

Realisasi Prototipe Gripper Tiga Jari Berbasis PLC (Programmable Logic Control) Chandra Hadi Putra /

REALISASI ACTIVE NOISE REDUCTION MENGGUNAKAN ADAPTIVE FILTER DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) BERBASIS MIKROKONTROLER LM3S6965 ABSTRAK

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

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

Sistem Redundant PLC (Studi Kasus Aplikasi Pengontrolan Plant Temperatur Air)

APLIKASI SUPPORT VEKTOR MACHINE (SVM) UNTUK PROSES ESTIMASI SUDUT DATANG SINYAL

Desain PI Controller menggunakan Ziegler Nichols Tuning pada Proses Nonlinier Multivariabel

PERANCANGAN PERGERAKAN WEBCAM BERDASARKAN PERUBAHAN POSISI WAJAH MENGGUNAKAN METODE EIGENFACE BERBASIS RASPBERRY PI

IDENTIFIKASI INDIVIDU BERDASARKAN CITRA SILUET BERJALAN MENGGUNAKAN PENGUKURAN JARAK KONTUR TERHADAP CENTROID ABSTRAK

UNIVERSITAS INDONESIA PENGENDALIAN GERAK LONGITUDINAL PESAWAT TERBANG DENGAN METODE DECOUPLING TESIS AGUS SUKANDI

PENGENDALIAN PH PADA SISTEM PEMUPUKAN TANAMAN HIDROPONIK BERBASIS MIKROKONTROLER AVR ATMEGA16

Perbandingan Estimasi Selubung Spektral dari Bunyi Voiced Menggunakan Metoda Auto-Regressive (AR) dengan Weighted-Least-Square (WLS) ABSTRAK

PENGENALAN WAJAH MENGGUNAKAN METODE INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS ABSTRAK

PERANGKAT PENGONTROL RUMAH KACA BERBASIS MIKROKONTROLER. Wisnu Panjipratama / Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknik,

APLIKASI LOAD CELL PADA PENGENDALIAN DAN MONITORING LEVEL AIR MENGGUNAKAN PLC ABSTRAK

PENINGKATAN KUALITAS SINYAL SUARA MENGGUNAKAN FILTER DIGITAL ADAPTIF DENGAN ALGORITMA LEAST MEAN SQUARE (LMS) Ferdian Andrie/

OPTIMASI KUALITAS PENERIMAAN SINYAL DARI ANTENA NODE B PADA SISTEM UMTS 3G DENGAN PHYSICAL TUNING ABSTRAK

Aplikasi Raspberry Pi untuk Kendali Perangkat Elektronik Rumah Tangga Jarak Jauh menggunakan Web Browser

DAFTAR ISI.. LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK.. ABSTRACT... DAFTAR TABEL.. DAFTAR PERSAMAAN..

PERANCANGAN MODULATOR QPSK DENGAN METODA DDS (DIRECT DIGITAL SYNTHESIS) BERBASIS MIKROKONTROLLER ATMEGA8535 ABSTRAK

Simulasi Peningkatan Kemampuan Kode Quasi-Orthogonal melalui Rotasi Konstelasi Sinyal ABSTRAK

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK

Pengenalan Warna Kulit Untuk Klasifikasi Ras Manusia Andy Putra P. Zebua /

ANALISIS MULTI WAVELET PADA KOMPRESI SUARA. Disusun Oleh: Immanuel Silalahi. Nrp :

ROBOT PENCARI ARAH KEDATANGAN SUARA MENGGUNAKAN AGORITMA MUSIC (MULTIPLE SIGNAL CLASSIFICATION)

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 4 NO. 1 SEPTEMBER 2011

Proteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra ABSTRAK

Simulasi Peredaman Gangguan Sag Pada Tegangan Masukan Power Supply Di Personal Computer

PENGONTROL TEMPERATUR CAMPURAN AIR DENGAN LOOK-UP TABLE BERBASIS MIKROKONTROLER AVR ABSTRAK

Kinerja Sistem Komunikasi Satelit Non-Linier BPSK Dengan Adanya Interferensi Cochannel.

Implementasi Sistem SCADA Redundant (Study kasus: Proses Pengendalian Plant Temperatur Air)

PENGURANGAN NOISE UNTUK CITRA DENGAN ADAPTIVE MULTISCALE PRODUCTS THRESHOLDING. Rachma Putri Andilla ( )

ALAT BANTU PARKIR MOBIL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16. Disusun Oleh : Nama : Venda Luntungan Nrp :

ABSTRAK. Kata Kunci : Android, WiFi, ESP , Arduino Mega2560, kamera VC0706.

Simulasi Perbedaan Jarak (Range) Akibat Gangguan Sinyal. Jamming Sebagai Electronic Countermeasure (ECM) Pada Radar ABSTRAK

Realisasi Optical Orthogonal Codes (OOC) dengan korelasi maksimum satu Menggunakan Kode Prima Yang Dimodifikasi

NEUROKONTROL UNTUK VIBRASI PADA STRUKTUR MDOF NONLINIER HISTERESIS TESIS MAGISTER

SIMULASI PERHITUNGAN PARAMETER FREKUENSI DOPPLER DISKRIT DAN KOEFISIEN DOPPLER MENGGUNAKAN EXTENDED SUZUKI PROSES TIPE I

SISTEM OTOMATISASI PENGONTROLAN SUHU DAN CAHAYA BAGI TANAMAN HIDROPONIK

Perancangan Sistem Pemeliharaan Ikan Pada Akuarium Menggunakan Mikrokontroler ATMega 16. Albert/

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

BLIND WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN DISCRETE COSINE TRANSFORM (DCT) BERBASIS ALGORITMA GENETIKA

METODE SEQUENTIAL QUADRATIC PROGRAMMING (SQP) PADA OPTIMASI NONLINIER BERKENDALA SKRIPSI

APLIKASI WEB EMBEDDED MICROCONTROLLER UNTUK PENGINFORMASIAN KONDISI LALU LINTAS BERUPA TULISAN MENGGUNAKAN WEB BROWSER MELALUI JARINGAN GPRS

PERANCANGAN POV (PERSISTENCE OF VISION) DENGAN POSISI SUSUNAN LED VERTIKAL

TESIS. Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Magister dari Institut Teknologi Bandung. Oleh YUHANAS NIM :

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

SIMULASI ESTIMASI FREKUENSI UNTUK QUADRATURE AMPLITUDE MODULATION MENGGUNAKAN DUA SAMPEL TERDEKAT

PENGENALAN UCAPAN DENGAN METODE FFT PADA MIKROKONTROLER ATMEGA32. Disusun Oleh : Nama : Rizki Septamara Nrp :

IDENTIFIKASI SECARA BUTA PADA SISTEM MIMO DALAM DOMAIN FREKUENSI BERDASARKAN STATISTIK ORDE YANG LEBIH TINGGI DARI DUA ABSTRAK

REALISASI APLIKASI PEMINDAI DAN PEMBANGKIT QUICK RESPONSE CODE (QR CODE) PADA SMARTPHONE ANDROID ABSTRAK

PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN NLDA (NULL-SPACE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS)

Jony Sitepu/ ABSTRAK

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ORTHOGONAL LAPLACIANFACES. Luhur Pribudhi ( )

KONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

KOMPRESI DAN DEKOMPRESI DATA TEKSTUAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DYNAMIC MARKOV

Aplikasi Metode Steganografi Berbasis JPEG dengan Tabel Kuantisasi yang Dimodifikasi Kris Reinhard /

Implementasi Miniatur Heat-Dry Chamber berbasis Arduino. ABSTRAK Pengujian fiber optik menggunakan Heat-Dry Chamber pada PT Telkom

SIMULASI ARQ DALAM TRANSMISI PAKET PADA KOMUNIKASI WIRELESS ABSTRAK

PENGELOMPOKAN CITRA WAJAH DENGAN TEKNIK SUBSPACE CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA LSA SC (LOCAL SUBSPACE AFFINITY SPECTRAL CLUSTERING)

REALISASI SISTEM PENGENDALIAN PROSES SIRKULASI AIR PADA MINIATUR PLANT PENJERNIHAN AIR

REALISASI SISTEM AKUISISI DATA MENGGUNAKAN ARDUINO ETHERNET SHIELD DAN SOCKET PROGRAMMING BERBASIS IP

PENGGABUNGAN DUA CITRA DENGAN METODE COMPRESSIVE SENSING MENGGUNAKAN MATLAB

PENGGUNAAN METODE MODIFIKASI HILL CIPHER PADA KRIPTOGRAFI

REALISASI PROTOTIPE KURSI RODA LISTRIK DENGAN PENGONTROL PID

STUDI PERANCANGAN PENGONTROL NEURO-FUZZY PADA PEMBANGKIT LISTRIK TENAGA SURYA

PEMODELAN FREKUENSI NON SELECTIVE CHANNEL DENGAN EXTENDED SUZUKI PROSES TIPE II

Perancangan dan Simulasi MRAC PID Control untuk Proses Pengendalian Temperatur pada Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)

KRIPTOGRAFI VISUAL (4,4) UNTUK BERBAGI 3 CITRA RAHASIA LEWAT 4 CITRA TERSANDI. Jevri Eka Susilo

PERANCANGAN DAN REALISASI SIMULASI SISTEM TRANSAKSI PERBANKAN BERBASIS NEAR FIELD COMMUNICATION (NFC) MENGGUNAKAN SMART CARD READER ACR 1252U ABSTRAK

LEMBAR PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN HALAMAN UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENGENDALI PENYARINGAN AIR BERDASARKAN TINGKAT KEKERUHAN AIR. Disusun Oleh : Nama : Rico Teja Nrp :

Transkripsi:

PRINSIP DAN PERKEMBANGAN SELF TUNING ADAPTIVE CONTROL Lerry Alen Christian Sitorus Email : larryalenchristian@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria Sumantri, MPH 65 Bandung 40164, Indonesia ABSTRAK Tugas akhir ini membahas teknik kontrol adaptif secara umum. Pembahasan dimulai dengan penjabaran berbagai masalah yang sering dihadapi dan seringkali tidak mampu ditangani oleh sistem kontrol klasik, sehingga memunculkan gagasan untuk menciptakan sebuah teknik kontrol baru yang lebih handal. Pembahasan mengenai latar belakang munculnya kontrol adaptif tersebut diikuti dengan penjelasan secara umum mengenai pengertian, konsep dasar, dan struktur dari kontrol adaptif. Pembahasan juga meliputi penjelasan tentang aplikasi, pengembangan, dan algoritma-algoritma yang berhubungan dengan kontrol adaptif. Berdasarkan struktur yang umum digunakan, teknik kontrol adaptif terdiri atas dua strukur utama, yaitu model reference adaptive control dan self tuning adaptive control. Dalam tugas akhir ini, pembahasan difokuskan pada teknik self tuning adaptive control. Pembahasan mengenai self tuning adaptive control meliputi identifikasi sistem dan disain pengontrol yang digunakan dalam membangun sebuah self tuning adaptive control system. Algoritma identifikasi sistem yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah algoritma recursive least squares. Dalam pembahasannya, algoritma recursive least squares dijabarkan untuk mengestimasi sebuah plant diskrit. Sedangkan algoritma disain pengontrol yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah algoritma pole placement. Pada bagian simulasi, disimulasikan sistem kontrol adaptif dengan metode self tuning adaptive control dan sistem kontrol tidak adaptif dalam mengontrol plant viiii

berupa pesawat terbang. Selain itu, digunakan juga sebuah multi-model adaptive control system untuk mengontrol pesawat terbang tersebut. Pesawat terbang yang digunakan dalam simulasi ini, dibangun berdasarkan sebuah sistem fisik pesawat terbang komersil. Lebih dalam, plant pesawat terbang yang digunakan dalam simulasi akan dimodelkan dalam beberapa kondisi operasi. Model-model pesawat terbang dalam beberapa kondisi operasi ini akan menghasilkan dinamika plant yang berbedabeda dan harus dikontrol. Hasil dari simulasi ini digunakan untuk menganalisa performansi masing-masing sistem kontrol dalam mengontrol plant yang berkarakteristik kompleks dan dinamik. Selain itu, analisa juga akan dilakukan pada respon transien masing-masing sistem kontrol dalam mengontrol plant tersebut. Dalam simulasi self tuning adaptive control system ini, sistem terdiri atas sebuah estimator, adaptive controller, dan controller design. Sedangkan dalam simulasi multi model adaptive control system, sistem terdiri atas sebuah estimator, adaptive controller, controller design, supervisor, dan beberapa fixed controller. Estimator dibangun berdasarkan algoritma recursive least squares, sedangkan controller design dibangun berdasarkan algoritma pole placement. Berdasarkan hasil simulasi, self tuning adaptive control system terbukti mampu memberikan performansi yang diinginkan dalam mengontrol plant pesawat terbang yang berkarakteristik kompleks. Selain itu, dapat dibuktikan juga bahwa performansi dari respon transien self tuning adaptive control system yang lambat dapat ditingkatkan dengan menggunakan multi model adaptive control system. Kata kunci: Model reference adaptive control, self tuning adaptive control estimator, adaptive controller, controller design, supervisor, dan fixed controller. viiiii

PRINCIPLE AND DEVELOPMENT OF SELF TUNING ADAPTIVE CONTROL Lerry Alen Christian Sitorus Email : larryalenchristian@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jalan Prof. drg. Suria Sumantri, MPH 65 Bandung 40164, Indonesia ABSTRACT This final project study about adaptive control method. The study starting with explanation of problems that classic control system always face and unable to solve, which rise idea to create a new technique that more reliable. Explanations about background of adaptive control consists of general explanation about meaning, principle, and structure of adaptive control are discussed. This explanation also include explanation about application, development, and algorithms that related with adaptive control. Based on its structure, adaptive control technique consist of two main structures, there are model reference adaptive control and self tuning adaptive control. In this final project, explanation of adaptive control structure is focus on self tuning adaptive control technique. Explanation about self tuning adaptive control consist of system identification and control design algorithms that is used in the development of a self tuning adaptive control system. This final project study about recursive least squares algorithms as one of system identification algorithms. Explanation about recursive least squares algorithms gives information how recursive least squares estimate a discrete plant. Whereas control design algorithms that is explained in this final project is pole placement algorithms. In simulation chapter, simulations of adaptive control system with self tuning adaptive control method and nonadaptive control system that used to control viiiiii

aircraft plants are designed. Multi-model adaptive control system also used to control aircraft plants. Aircraft plants that used in this simulation are builded based on physical system of commercial aircraft with several assumptions. Furthermore, aircraft plants that used in this simulation are builded in various operation conditions. Aircraft models in various operation condition will perform dynamics or changes of plant s conditions. Results from this simulation are used to analyze each control system s performance in term of control plants that have complex and dynamics characteristics. Analysis also on transien response of each control system in term of control that s plants. In simulation of self tuning adaptive control system, system consist of an estimator, an adaptive controller, and a controller design. Whereas in simulation of multi model adaptive control system, system consist of an estimator, an adaptive controller, a controller design, some fixed controllers, and a supervisor. Estimator that used in in this simulation is builded based on recursive least squares algorithms. Whereas controller design that used in in this simulation is builded based on pole placement algorithms. Based on simulation results, self tuning adaptive control system proved can gives desired performance for control aircraft plant that has complex characteristics. Beside that, it can be proved also that performance of transien respon of adaptive controller systems that are slow to be improved by use multi model adaptive control system. Key Word: Model reference adaptive control, self tuning adaptive control estimator, adaptive controller, controller design, supervisor, and fixed controller. viiiiv

DAFTAR ISI ABSTRAK... i ABSTRACT... iii KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... viii DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xviii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.1.1 Variasi Pada Karakteristik Plant... 2 1.1.1.1 Aktuator Nonlinier... 3 1.1.1.2 Kontrol Penerbangan... 6 1.1.2 Variasi Pada Karakteristik Gangguan... 9 1.2 Identifikasi Masalah... 13 1.3 Rumusan Masalah... 14 1.4 Tujuan... 14 1.5 Batasan Masalah... 15 1.6 Sistematika Penulisan... 16 BAB II DASAR TEORI... 18 2.1 Kontrol Adaptif... 18 2.2 Identifikasi Sistem... 26 viiiviii

2.2.1 Prinsip Identifikasi Sistem... 26 2.2.2 Algoritma-algoritma Estimasi Parameter... 32 2.2.2.1 Algoritma Gradien... 33 2.2.2.2 Algoritma Recursive Least Squares... 39 2.3 Disain Kontrol... 44 2.3.1 Disain Kontrol Pole Placement... 45 2.3.1.1 Model Proses... 45 2.3.1.2 Model Following... 49 2.3.1.3 Kondisi Kausalitas... 51 2.3.1.4 Minimum Degree Pole Placement... 52 2.3.1.5 Hubungan Algoritma Pole Placement dengan Model Following. 54 2.3 Kontrol Adaptif dengan Multiple Model dan Switching... 56 BAB III PEMODELAN SISTEM... 63 3.1 Pemodelan Pesawat Terbang... 63 3.2 Model Pesawat Terbang... 65 3.2.1 Fungsi Transfer Model Pesawat Terbang (Domain Waktu Kontinyu). 68 3.2.2 Analisa Karakteristik Model Pesawat Terbang... 70 3.2.3 Fungsi Transfer Model Pesawat Terbang (Domain Waktu Diskrit)... 73 3.3 Pemodelan Dinamika Pada Pesawat Terbang... 78 3.4 Analisa Model Dinamika Pada Pesawat Terbang... 85 BAB IV SIMULASI DAN ANALISA... 91 4.1 Percobaan I... 91 4.1.1 Analisa Hasil Estimasi Parameter... 92 viiiix

4.1.2 Analisa Keluaran Sistem Kontrol... 104 4.1.3 Analisa Sinyal Kontrol... 112 4.1.4 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol... 115 4.2 Percobaan II... 120 4.2.1 Analisa Keluaran sistem Kontrol... 122 4.2.2 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol... 127 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 134 5.1 Kesimpulan... 134 5.2 Saran... 135 DAFTAR PUSTAKA... 136 viiix

DAFTAR TABEL Tabel 1.1 Parameter-parameter Pesawat Terbang dalam Kondisi Terbang yang Berbeda... 8 Tabel 2.1 Perbandingan Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Umpan Balik... 20 Tabel 3.1 Fungsi Transfer Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Kontinyu... 83 Tabel 3.2 Fungsi Transfer Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Diskrit... 84 Tabel 4.1 Hasil Estimasi Variabel Pembilang... 93 Tabel 4.2 Hasil Estimasi Variabel Penyebut... 94 Tabel 4.3 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tetap... 116 Tabel 4.4 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dengan Sistem Self Tuning Adaptive Control... 128 Tabel D.1 Fungsi Transfer Pengontrol Tidak Adaptif dalam Percobaan I... D-8 Tabel D.2 Fungsi Transfer Pengontrol Adaptif dalam Percobaan I... D-8 Tabel D.3 Fungsi Transfer Pengontrol Tidak Adaptif dalam Percobaan II... D-9 Tabel D.4 Fungsi Transfer Pengontrol Adaptif dalam Percobaan II... D-9 viiixi

DAFTAR GAMBAR Gambar 1.1 Diagram Blok Sebuah Kontrol Lup Katup Nonlinier... 4 Gambar 1.2 Respon Step dari Kontrol PI pada Sistem Katup Sederhana... 5 Gambar 1.3 Skematik Pesawat Terbang... 6 Gambar 1.4 Diagram Blok Sistem dengan Gangguan... 10 Gambar 1.5 Perbandingan Keluaran pada Kondisi Operasi Berbeda... 10 Gambar 2.1 Sistem Kontrol Berdasarkan Model Referensi... 18 Gambar 2.2 Struktur Kontrol Adaptif Berdasarkan Skema Adaptasi... 19 Gambar 2.3 Sistem Kontrol Adaptif Lup Terbuka... 21 Gambar 2.4 Sistem Kontrol Adaptif Tidak Langsung... 21 Gambar 2.5 Sistem Kontrol Adaptif Langsung... 22 Gambar 2.6 Suspensi Aktif... 24 Gambar 2.7 Pesawat GTM T2... 25 Gambar 2.8 Pesawat Tempur F-16... 25 Gambar 2.9 Metodologi Identifikasi Sistem... 27 Gambar 2.10 Metodologi Identifikasi Klasik... 28 Gambar 2.11 Prinsip Estimasi Parameter Model... 29 Gambar 2.12 Prinsip Metode Gradien... 35 Gambar 2.13 Interpretasi Geometri Algoritma Adaptasi Gradien... 37 Gambar 2.14 Perubahan Algoritma Adaptasi dari Tipe Gradien... 40 Gambar 2.15 Sebuah Pengontrol Linier dengan Dua Derajat Kebebasan... 47 Gambar 2.16 Representasi Model-Following Berdasarkan Keluaran Umpan Balik... 55 Gambar 2.17 Diagram Blok Classical Multimodel Adaptive Control... 58 Gambar 2.18 Diagram Blok Robust Multimodel Adaptive Control... 59 Gambar 2.19 Diagram Blok Multimodel Adaptive Control with Switching... 60 Gambar 2.20 Diagram Blok Multimodel Adaptive Control with Switching and Tuning... 61 viiixii

Gambar 3.1 Osilasi Waktu Singkat... 64 Gambar 3.2 Osilasi Phogoid... 64 Gambar 3.3 Sumbu Koordinat dan Gaya yang Bekerja pada Pesawat Terbang 65 Gambar 3.4 Respon Lup Terbuka Model Pesawat Terbang... 70 Gambar 3.5 Respon Lup Tertutup Model Pesawat Terbang... 70 Gambar 3.6 Diagram Bode Sistem Lup Terbuka Model Pesawat Terbang... 71 Gambar 3.7 Root-Locus Sistem Lup Tertutup Model Pesawat Terbang... 72 Gambar 3.8 Perbandingan Respon Lup Terbuka Model Diskrit dan Model Kontinyu Pesawat Terbang... 74 Gambar 3.9 Perbandingan Respon Lup Tertutup Model Diskrit dan Model Kontrol Pesawat Terbang... 74 Gambar 3.10 Perbandingan Respon Lup Terbuka Tiga Model Diskrit dengan Model Kontinyu Pesawat Terbang... 76 Gambar 3.11 Perbandingan Respon Lup Tertutup Tiga Model Diskrit dengan Model Kontinyu Pesawat Terbang... 76 Gambar 3.12 Perbandingan Respon Lup Terbuka Empat Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Kontinyu... 87 Gambar 3.13 Perbandingan Respon Lup Tertutup Empat Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Kontinyu... 87 Gambar 3.14 Perbandingan Respon Lup Terbuka Empat Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Diskrit... 89 Gambar 3.15 Perbandingan Respon Lup Tertutup Empat Model Pesawat Terbang dalam Domain Waktu Diskrit... 90 Gambar 4.1 Diagram Blok Dinamika Percobaan I... 91 Gambar 4.2 Hasil Estimasi Parameter... 95 Gambar 4.3 Hasil Estimasi Parameter ( )... 95 Gambar 4.4 Hasil Estimasi Parameter (49.8 )... 95 Gambar 4.5 Hasil Estimasi Parameter (74.8 )... 96 Gambar 4.6 Hasil Estimasi Parameter (99.8 )... 96 Gambar 4.7 Hasil Estimasi Parameter (124.8 )... 96 viiixiii

Gambar 4.8 Hasil Estimasi Parameter... 97 Gambar 4.9 Hasil Estimasi Parameter ( )... 97 Gambar 4.10 Hasil Estimasi Parameter (49.8 )... 97 Gambar 4.11 Hasil Estimasi Parameter (74.8 )... 98 Gambar 4.12 Hasil Estimasi Parameter (99.8 )... 98 Gambar 4.13 Hasil Estimasi Parameter (124.8 )... 98 Gambar 4.14 Hasil Estimasi Parameter... 99 Gambar 4.15 Hasil Estimasi Parameter ( )... 99 Gambar 4.16 Hasil Estimasi Parameter (49.8 )... 99 Gambar 4.17 Hasil Estimasi Parameter (74.8 )... 100 Gambar 4.18 Hasil Estimasi Parameter (99.8 )... 100 Gambar 4.19 Hasil Estimasi Parameter (124.8 )... 100 Gambar 4.20 Hasil Estimasi Parameter... 101 Gambar 4.21 Hasil Estimasi Parameter... 101 Gambar 4.22 Hasil Estimasi Parameter... 101 Gambar 4.23 Respon Lup Terbuka Plant Pesawat Terbang... 104 Gambar 4.24 Respon Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang... 105 Gambar 4.25 Respon Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 106 Gambar 4.26 Respon Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 107 Gambar 4.27 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang... 108 Gambar 4.28 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 109 Gambar 4.29 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 110 Gambar 4.30 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 110 Gambar 4.31 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 111 viiixiv

Gambar 4.32 Respon Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang ( )... 112 Gambar 4.33 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif... 112 Gambar 4.34 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif Pada Kondisi Operasi A... 113 Gambar 4.35 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif Pada Kondisi Operasi F... 113 Gambar 4.36 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif Pada Kondisi Operasi H... 114 Gambar 4.37 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif Pada Kondisi Operasi I... 114 Gambar 4.38 Sinyal Kontrol Pengontrol Adaptif Pada Kondisi Operasi J... 115 Gambar 4.39 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif... 116 Gambar 4.40 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif ( )... 117 Gambar 4.41 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif ( )... 118 Gambar 4.42 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif ( )... 119 Gambar 4.43 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif ( )... 119 Gambar 4.44 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif dengan Sistem Kontrol Tidak Adaptif (124 )... 120 Gambar 4.45 Diagram Blok Dinamika Percobaan II... 121 Gambar 4.46 Respon Lup Terbuka Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi... 122 Gambar 4.47 Respon Keluaran Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi... 123 Gambar 4.48 Respon Keluaran Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi (0 )... 124 Gambar 4.49 Respon Keluaran Sistem Kontrol Tidak Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi (240 )... 124 viiixv

Gambar 4.50 Respon Keluaran Sistem Kontrol Adaptif Pada Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi... 125 Gambar 4.51 Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control Pada Plant Pesawat Terbang dalam Tujuh Kondisi Operasi... 126 Gambar 4.52 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control... 127 Gambar 4.53 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (0 )... 129 Gambar 4.54 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (79 ) 130 Gambar 4.55 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (119... 130 Gambar 4.56 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (160... 131 Gambar 4.57 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (199... 132 Gambar 4.58 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (239... 133 Gambar 4.59 Perbandingan Respon Keluaran Sistem Multi Model Adaptive Control dan Sistem Self Tuning Adaptive Control (279... 133 Gambar C.1 Diagram Skematik Self Tuning Adaptive Control System dalam Percobaan I... C-1 Gambar C.2 Diagram Skematik Sistem Kontrol Tetap dalam Percobaan I... C-1 Gambar C.3 Diagram Skematik Switch dalam Percobaan I... C-1 Gambar C.4 Diagram Skematik Plants dalam Percobaan I... C-2 viiixvi

Gambar C.5 Diagram Skematik Multi Model Adaptive Control System dalam Percobaan II... C-2 Gambar C.6 Diagram Skematik Self Tuning Adaptive Control System dalam Percobaan II.... C-3 Gambar C.7 Diagram Skematik Switch dalam Percobaan II.... C-3 Gambar C.8 Diagram Skematik Controller dalam Percobaan II... C-3 Gambar C.9 Diagram Skematik Plants dalam Percobaan II... C-4 Gambar C.10 Diagram Skematik Model Plants dalam Percobaan II... C-4 Gambar C.11 Diagram Skematik Supervisor dalam Percobaan II... C-5 Gambar D.1 Diagram Bode Sistem Lup Terbuka Model Pesawat Terbang... D-1 Gambar D.2 Root-Locus Sistem Lup Tertutup Model Pesawat Terbang... D-2 Gambar D.3 Root-Locus Sistem Lup Tertutup Model Pesawat Terbang Diinginkan... D-3 viiixvii

DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN A MATRIKS LEMMA... A-1 LAMPIRAN B VARIABEL MODEL PESAWAT TERBANG... B-1 LAMPIRAN C MODEL SIMULINK... C-1 LAMPIRAN D DISAIN KONTROL... D-1 viiixviii