KENDALI |
ELEKTRO INDONESIA
Nomor 4, Tahun I, April 1995
|
|
[ Daftar Isi
]
[ Nomor 1 ] [ Nomor 2 ] [ Nomor 3 ] [ Nomor 5 ] [ Nomor 6 ] [ Nomor 7 ] [ Nomor 8 ] |
Teknolologi Sistem FuzzyAplikasi-aplikasi yang menggunakan sistem logika fuzzy sering sekali dianggap atau dinamakan sebagai pengendali fuzzy (fuzzy control). Padahal disamping pengendali fuzzy terdapat bermacam-macam teori yang digunakan pada aplikasi-aplikasi fuzzy seperti klasifikasi fuzzy (fuzzy clasification) dan diagnosis fuzzy (fuzzy diagnosis). Pada tulisan ini akan dipaparkan masalah dalam teknologi fuzzy dan perbedaan antara pengendali fuzzy dengan klasifikasi fuzzy dan fuzzy diagnosis. |
|
PendahuluanDalam perjalanan perkembangan suatu generasi teknologi menjadi lebih mantap dan berdaya guna tinggi, membutuhkan adanya pengembangan dasar pengetahuan dan dilakukannya berbagai macam riset atau penelitian yang bersifat eksperimental. Penelitian atau riset ini akan memberikan jawaban terhadap pertanyaan mendasar seperti : teori-teori apa saja yang masih secara praktis masih relevan untuk kemudian dikembangkan atau teori mana saja yang sama sekali tidak bisa digunakan lagi? Teori yang bermanfaat adalah teori yang dianggap mampu menjembatani penggabungan pengendali fuzzy dengan sistem kendali konvensional atau algoritma kendali modern seperti jaringan neural, algoritma genetik, dan lain sebagainya.Pada generasi pertama teknologi fuzzy, terdapat beberapa kendala yang ditemui untuk mengembangkan pada industri-industri atau sistem kendali yang telah ada. Saat itu belum ada metodologi yang sistematik tentang aplikasi pengendali fuzzy, penentuan rancang bangun yang tepat, analisa permasalahan, dan bagaimana pengaruh perubahan parameter sistem terhadap kualitas unjuk kerja sistem. Jadi tidak bisa diharapkan suatu rancang bangun yang universal dan strategi optimasi fuzzy dapat segera digunakan secara praktis. Saat ini logika fuzzy telah berhasil menerobos kendala-kendala yang dulu pernah ditemui dan segera menjadi basis teknologi tinggi. Penerapan teori logika ini dianggap mampu menciptakan sebuah revolusi dalam teknologi. Sebagai contoh, mulai tahun 90-an para manufaktur industri yang bergerak di bidang Distributed Control System (DCSs), Programmable Controllers (PLCs), dan Microcontrollers (MCUs) telah menyatukan sistem logika fuzzy pada barang produksi mereka dan memiliki prospek ekonomi yang baik. Sebuah perusahaan mikroprosesor terkemuka, Motorolla, dalam sebuah jurnal teknologi, pernah menyatakan "… bahwa logika fuzzy pada masa-masa mendatang akan memainkan peranan penting pada sistem kendali dijital "(1). Pada saat yang bersamaan, pertumbuhan yang luar biasa terjadi pada industri perangkat lunak yangmenawarkan kemudahan penggunaan logika fuzzy dan penerapannya pada setiap aspek kehidupan sehari-hari. Perusahaan Jerman Siemens yang bergerak diberbagai bidang teknik seperti otomatisasi industri, pembangkit tenaga, semikonduktor, jaringan komunikasi publik dan pribadi, otomotif dan sistem transportasi, sistem audio dan video, dan lain sebagainya, beberapa tahun belakangan ini telah membentuk kelompok riset khusus tentang fuzzy. Tujuannya untuk melakukan penelitian dan pengembangan yang sistematik tentang logika fuzzy pada setiap aspek teknologi (4). Ada dua alasan utama yang mendasari pengembangan teknologi berbasis sistem fuzzy:
Kendali Perkembangan Teknologi Sistem FuzzyKeberhasilan penerapan teknologi fuzzy seperti yang telah dibeberkan pada bagian pembahasan sebelumnya, dapat direalisasikan jika terdapat penelitian dan strategi pengembangan riset dan desain oleh sebuah industri untuk menemukan teknik terbaik untuk produknya. Hal tersebut tentunya tidak terlepas dari kesulitan-kesulitan yang ditemui dalam menggunakan dan pengembangan teknologi ini. Secara garis besar beberapa kesulitan yang ditemui oleh industri-industri elektronika adalah sebagai berikut (4):
Perusahaan elektrik Omron selain menjual produknya, kini mereka juga tengah mengembangkan metode pendidikan dan pelatihan teknik logika fuzzy. Asisten manajer Omron FA System Div..Jim Krill berkatta," …, Educating potential customers about the benefits of fuzzy logic and where it can be applied is impotant for proper development of this technology." Jadi cara terbaik untuk mencapai teknologi ini menurutnya adalah melalui program pelatihan, seminar, dan pemakaian piranti lunak simulasi sistem fuzzy yang efektif (1). Hingga kini software pengembangan logika fuzzy sudah tidak terhitung banyaknya, mulai dari simulasi sistem yang sederhana hingga seistem yang sangat kompleks dan rumit. Masing-masing menawarkan berbagai kelebihan dan kemudahan pemakaian seperti : User friendly editor, sistem on-line dan off-line debugging, compilers untuk setiap bahasa pemrograman termasuk bahasa rakitan mikrokontroler, tampilan 3D dan berbagai macam proyek simulasi yang bisa dilakukan (4). Kendali Fuzzy, Klasifikasi Fuzzy, dan Diagnosis FuzzyAplikasi yang menggunakan logika fuzzy, selalu identik dengan pengendalian fuzzy. Walaupun sebenarnya aplikasi itu tergolong dalam klasifikasi fuzzy atau diagnosis fuzzy. Kejadian ini bukanlah masalah yang dominan dan pelik dalam sistem fuzzy, karena istilah "fuzzy" sebenarnya sudah kabur dan sering disamakan dengan istilah-istilah yang ada pada teori himpunan fuzzy, topologi fuzzy, atau dalam pengertian yang lebih sempit lagi sering disebut sebagai approximate reasoning dalam logika keputusan. Dengan cara pandang yang sama sistem kendali fuzzy sering sekali dinyatakan sebagai bagian teori himpunan fuzzy yang digunakan pada aplikasi-aplikasi dalam bentuk sistem lingkar tertutup. Namun tujuan utama tulisan ini adalah membedakan antara sistem kendali fuzzy dengan sistem klasifikasi fuzzy dan sistem diagnosis fuzzy. Pada ruang lingkup yang lebih luas lagi, masih ada sistem lainnya yang cukup sukses digunakan seperti sistem pakar fuzzy, sistem analisa data fuzzy, sistem pengolahan citra fuzzy, dan berbagai ragam aplikasi sistem fuzzy yang sudah ada.Pada dasarnya penggunaan istilah klasifikasi dan diagnosis bukanlah merupakan penamaan yang baku, karena keduanya mempunyai pengertian atau makna yang hampir sama dan batas-batas perbedaannya juga tidak begitu jelas. Namun yang teramat penting adalah kedua istilah tadi menunjukkan perbedaan antara kedua sistem aplikasi berbasis logika fuzzy. Sistem fuzzy secara umum dapat dilihat pada Gambar 1. Pada gambar tersebut
terdapat blok proses, sistem fuzzy, dan sistem pengembangan (development
system). Pihak developer diletakkan paling atas pada gambar
ini. Selain itu, terdapat dua operator, yaitu seorang yang bertanggung
jawab atas masukan untuk sistem fuzzy dan keluaran dari proses, dan seorang
lagi bertugas mambawa masukan ke dalam proses dan menentukan keluaran dari
sistem fuzzy. Operator ini sebenarnya tidak mesti seorang operator manusia,
biasanya sistem fuzzy atau non-fuzzy yang berfungsi mengantarkan masukan
atau keluaran sinyal proses. Dari gambar ini dapat diturunkan beberapa
sistem sistem fuzzy, seperti pengendali fuzzy, klasifikator fuzzy, dan
sistem pendiagnosaan fuzzy.
Contoh dari sistem klasifikasi fuzzy adalah mesin cuci fuzzy. Beberapa
variabel/parameter mesin cuci ditentukan berdasarkan jumlah dan jenis pakaian.
Keluaran atau informasi dari sistem klasifikasi ini digunakan untuk menentukan
jenis spin-dry serta lembut atau kasar gesekan pakaian yang optimal.
Contoh ke dua dari sistem fuzzy ini adalah sistem transmisi otomatik fuzzy.
Sistem ini menggunakan beberapa sensor yang ditaruh pada sistem ABS, sistem
power steering, sistem kendali motor, dan bagian penting lainnya.
Selama kendaraan berjalan, sistem ini akan terus memantau dan menilai kondisi
mobil tersebut, seperti beban kendaraan, kondisi mobil pada saat melewati
jalan yang menanjak atau menurun dan kondisi-kondisi lainnya. Pada Gambar
3, gambar operator manusia pada kiri dan kanan sistem klasifikasi fuzzy,
biasanya merupakan suatu sistem khusus yang bertugas memberikan informasi
yang diperlukan untuk kemudian di proses.
Bidang aplikasi sistem diagnosis ini biasanya suatu proses yang besar dan kompleks, sehingga sangat sulit dianalisa menggunakan algoritma eksak dan dimodelkan dengan model matematika biasa. Pada permulaan persiapan sistem, jumlah aturan yang digunakan ini biasanya sangat banyak. Namun pada tahap akhir, jumlah aturan akan lebih sedikit dan mudah dibaca. Ini merupakan sifat sistem pakar fuzzy, seperti yang dikatakan oleh Prof. Zadeh, bahwa sistem pakar fuzzy akan menggunakan aturan-aturan yang lebih sedikit dibandingkan sistem pakar konvensional sehingga mudah dibaca dan membantu menghindarkan inkonsistensi dan inkomplit sistem pengendali (4). Contoh dari sistem pakar fuzzy ini adalah proyek diagnosa kebocoran-H2 pada sistem pendingin high-performance generator. Salah satu contoh aturan sistem diagnostik ini adalah : "Jika konsumsi H2 tinggi dan daya yang tersedia rendah dan suhu gas rendah dan tekanan H2 generator tidak rendah/menurun, maka tingkatkan konsumsi H2 (untuk menurunkan temperatur)" Yang perlu diperhatikan pada sistem diagnostik ini adalah, tidak berlakunya proses defuzzifikasi, karena sistem ini hanya menghasilkan sifat keluaran berupa aproksimasi linguistik yang merupakan suatu pernyataan atau jawaban yang mudah dipahami oleh operator. KesimpulanTeknologi sistem fuzzy telah berkembang cukup jauh, dan memberikan berbagai keuntungan dan perbaikan unjuk kerja pada sistem kendali yang pernah ada. Perkembangan sistem ini menuntut mutu sumber daya manusia yang berpendidikan, seperti ilmuwan dan enjineer yang ahli di bidang teknik sistem fuzzy dan tidak lepas dari kondisi pendidikan dan kelengkapan alat-alat yang mendukung pengembangan teknologi ini.Di bidang aplikasi fuzzy, tidak hanya terdapat sistem kendali fuzzy, melainkan juga ada klasifikasi fuzzy dan diagnosis fuzzy. Jadi sistem fuzzy pada keadaan riil, mempunyai ragam metode dan strategi pengembangan yang dapat diterapkan pada masalah-masalah kendali saat ini. Sumber Pustaka
Artikel Lain : Y Sistem Kendali Digital Otomatisasi Pembangkit Tenaga Listrik Y Beberapa Istilah Baru dalam Bidang Elektroteknik |
||