Identifikasi Model pada Sistem Pengendalian

Desain suatu sistem pengendalian memerlukan model matematis dari dinamika proses yang akan dikendalikan. Seringkali model dinamis sulit untuk didapatkan karena kompleksitas atau tingkat kerumitan dari proses yang ingin dimodelkan, dinamika proses tersebut kemungkinan (sebagian atau seluruhnya) tidak diketahui. Bahkan ketika model matematis dari dinamika proses tersebut telah didapatkan, terkadang terlalu kompleks untuk dijadikan sebagai dasar pada desain sistem pengendalian. Maka diperlukan reduksi model sebagai penyederhanaan, misalnya linearisasi pada sistem non linear. Terdapat beberapa tipe identifikasi model yaitu sebagai berikut.

1. White box: struktur model didapat dari prinsip utama (misal hukum Newton), parameter-parameter model kemudian didapat dari data terukur langsung dari proses yang ingin dikendalikan.

2. Grey box: struktur model sebagiannya didapatkan dari prinsip utama, sisanya direkonstruksi dari data.

3. Black box: struktur model dan parameter-parameternya seluruhnya tak diketahui, struktur model diestimasi dari pengukuran data I/O (masukan dan keluaran sistem). Atau lebih menggunakan pendekatan eksperimental yang sering disebut sebagai identifikasi sistem (system identification) yang mencakup empat langkah yaitu: Akuisisi data I/O, estimasi struktur model, estimasi parameter model dan validasi model.

sumber: https://mgc-images.imgix.net

Referensi:

G. De Nicolao. System Identification: Problems and perspectives. Universita di Pavia. Italia

Alberto Bemporad. Control System 2: System Identification. University of Trento