Pada saat sekarang ini pengetahuan mengenai pemantauan kinerja dari plant menjadi isu utama dalam dunia kontrol. Hal ini disebabkan baik atau buruknya kinerja dari plant dapat mempengaruhi proses yang sedang berlangsung. Ada beberapa hal yang dapat dijadikan parameter untuk menganalisis kinerja dari plant, salah satunya adalah terjadinya osilasi di dalam variabel proses pada kalang kontrol. Osilasi yang terjadi pada variabel proses yaitu osilasi non linear yang disebabkan oleh permasalahan katup kontrol yaitu fenomena ketidaklinearan seperti hysteresis, deadband atau deadzone dan friksi statik. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah metode untuk mendeteksi dan mengkuantifikasi osilasi non linear pada variabel proses menggunakan pemodelan sistem Hammerstein. Metode ini akan menghasilkan nilai parameter Fs, Fd, S dan J untuk mengkuantifikasi friksi statik yang terjadi pada katup kontrol yang terdiri dari friksi statik undershoot (J lebih kecil dari S), no offset (J sama dengan S) dan overshoot (J lebih besar dari S). Selain itu, dalam penelitian ini digunakan algoritma Variational Mode Decomposition (VMD) untuk mendekomposisi sinyal pada variabel proses yang berasal dari kesalahan controller, sinyal dari karakteristik non linear pada katup kontrol, dan noise yang ada pada variabel proses. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan sinyal yang hanya berasal dari karakteristik non linear pada katup kontrol. Metode yang dikembangkan ini memiliki tingkat akurasi sebesar 95% terhadap hasil validasi dengan data industri. Hasil implementasi metode ini pada 9 data OP dan PV Industri Amonia disimpulkan bahwa 4 kalang kontrol mengalami osilasi yang disebabkan oleh permasalahan katup kontrol yaitu deadband dan friksi statik, sedangkan 5 data dari Industri Pengolahan Minyak Mentah disimpulkan 2 kalang kontrol mengalami osilasi yang disebabkan oleh friksi statik.

Nowadays, the knowledge of plant performance monitoring is a key issue in process control. This is due to that the good or bad performance of the plant will be affecting the process. There are several things that can be used as parameters to analyze the performance of the plant, one of the parameter is the occurences of oscillations in the process variables on control loops. The oscillations in the process variables consist of non linear oscillations caused by characteristic non linear in control valves such as hysteresis, deadband or deadzone, and stiction. In this research, developed a method to detect and quantify non linear oscillations on process variables caused by characteristic non linear control valves using Hammerstein system identification. This developed method, the parameter values such as Fs, Fd, S, dan J will be generated to quantify the stiction that occurs in the control valve becomes stiction undershoot (J smaller than S), no offset (J equals S) and overshoot (J more than S). In addition, in this method, Variational Mode Decomposition (VMD) algorithm was used to decompose signals of process variables derived from controller fault, the signal from non linear characteristics of the control valve, and the noise which present in process variable. The aim was to get a signal that only comes from non linear characteristics on the control valve. The method has 95% an accuracy of validation result with industry data. The result of the implementation of this method on 9 data OP and PV in Industrial Amonia showed that 4 control loops had oscillations due to control valve problems i.e deadband and stiction, while 5 data from Crude Oil Processing Industry showed that 2 control loops had oscillations due of stiction.

Kata Kunci : deadband, stiction, signal decompisition, control valve,Hammerstein.