Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas mengenai disain dan implementasi pengendali fuzzy pada sistem motor induksi menggunakan PLC Mitsubishi Q02HCPU, meliputi perancangan konfigurasi hardware sistem secara keseluruhan, pemrograman fuzzy logic menggunakan diagram ladder, serta perancangan sistem monitoring unjuk kerja fuzzy. Sistem ini memanfaatkan pulsa pembacaan rotary encoder yang terkopel pada pulley motor induksi sebagai feedback kecepatan real. System fuzzy yang dibuat memiliki dua fungsi keanggotaan masukan (Error & DError) sebagai masukannya serta satu fungsi keanggotaan keluaran (DV) sebagai keluarannya. Metode inferensi yang digunakan adalah tipe max-min Mamdani. Pada proses defuzzifikasi, system dibuat dengan menggunakan dua metode sebagai pembanding, yaitu: middle of maxima dan weighted average. Untuk melakukan fungsi pengawasan, data-data input dan output berupa set point (SP), process value (PV), dan keluaran analog (DV) ditampilkan ke dalam grafik historikal dengan menggunakan software HMI Mitsubishi GT-Designer3. Berdasarkan nilai rata-rata parameter unjuk kerja yang diperoleh dari grafik respon transien perubahan speed pada siklus Error positive dan negative, respon serta stabilitas yang dihasilkan pada percobaan menggunakan metode defuzzifikasi weighted average relatif lebih baik daripada middle of maxima.

---

This paper discusses the design and implementation of fuzzy controllers on the induction motor system using Mitsubishi PLCs Q02HCPU, including designing the hardware configuration of the overall system, programming of fuzzy logic using ladder diagrams, as well as the performance design of fuzzy monitoring systems. These systems utilize pulse which read out from rotary encoder are coupled to the pulley of induction motor as real velocity feedback.

Fuzzy systems are made to have two membership functions input (Error & DError) as input and one membership function output (DV) as the output. Maxmin Mamdani type is used as inference method. In defuzzification process, the system is made by using two methods as a comparison, namely: middle of maxima and the weighted average. To perform a supervisory function the data input and output, such as: set point (SP), process value (PV), and analog output (DV) is shown on the historical graph by using the software HMI Mitsubishi GTDesigner3.

Based on the average value of the performance parameters obtained from the response transient graph in speed change on positive and negative cycle Error, response and stability generated in experiments using the defuzzification method of weighted average relatively better than the middle of maxima."

"Di industri-industri sekarang ini, motor arus searah merupakan salah satu mesin listrik yang banyak dipergunakan. Karakteristik motor arus searah menjadi sangat penting unruk dipelajari dikarenakan aplikasi motor arus searah membutuhkan suatu pengaturan yang tepat, baik itu torsi, kecepatan maupun daya yang dihasilkan.Pengendalian keceparan putar motor arus searah harus memiliki syarat-syarat yaitu, cepat mencapai kondisi runak, persentasi lewat jelajah yang kecil dan kesalahan kondisi tunak yang kecil, dengan demikian proses produksi industri dapat berjalan dengan baik.Hal ini dapat dilakukan dengan pengendalian untaian tertutup menggunakan metode fuzzy, dimana dengan metode fuzzy ini kecepatan putar motor cepat mencapai kondisi tunak, persentasi lewat jelajah yang kecil dan persentasi kesalahan kondisi tunak yang kecii."

"Telah dilakukan penelitian untuk mengendalikan sistem multi input multi output pada sistem penerangan lampu menggunakan metode fuzzy logic. Adapun penelitian tersebut memiliki karakteristik pengendalian yang multivariable. Dengan pengaruh sistem yang saling mengganggu maka sistem menjadi tidak stabil, sehingga dibutuhkan suatu bilangan decoupler untuk menstabilkan kembali sistem dari keadaan yang saling mempengaruhi. Pembuatan sistem ini dilakukan dalam skala laboratorium agar dapat mengetahui terlebih dahulu mengenai sistem multi input multi output sebelum terjun ke dunia industri yang banyak memakai suatu sistem multi input multi output.

---

Research was conducted to control the multi-input multi system output at lamp lighting system using fuzzy logic. The The research has the characteristics of multivariable control. With the influence of the system that interfere with each other, the system becomes stable, so it is necessary to stabilize the number decoupler back system from a state of mutual influence. Making these systems do at laboratory scale in order to be able to know in advance about the system multi input multi output before plunging into the world of industry that many use a multi-input multi-output system."

"Fuzzy Model Reference Learning Control merupakan suatu teknik kendali yang dapat mengatasi keterbatasan pengendali fuzzy yang tidak memiliki suatu algoritma untuk mengkompensasi perubahan kondisi tau variasi yang besar dari sistem yang dikendalikannya, Fuzzy Model Reference Learning Control memiliki kemampuan untuk mengatasi adanya perubahan parameter sistem dengan menggunakan mekanisme pembelajaran. Sistem pengereman mobil merupakan sistem dengan parameter yang bervariasi, yaitu specific torque sehingga metoda Fuzzy Model Reference Learning Control diaplikasikan pada pengendali sistem ini. Pengendali menggunakan suatu model referensi pada mekanisme pembelajarannya yang merepresentasikan bagaimana suatu sistem perngereman diharapkan untuk berlaku. Hasil simulasi menunjukkan pengendali mampu memaksa sistem pengereman mobil yang dikendalikannya berlaku seperti model referensi walaupun dengan specific torque yang bervariasi."

"Classification is an important topic in data mining research . A classification problem on the discovery of classification reles that correctly classify an unkown member of a class...."

"Penelitian ini melakukan simulasi pengukuran jarak gandar kendaraan untuk Automatic Vehicle Classification (AVC) dengan menggunakan satu sensor (yaitu treadle) dengan metoda fuzzy logic. Pengukuran jarak gandar hanya merupakan sebagian kecil dari sistem AVC secara keseluruhan. Hasil simulasi menunjukkan sistem berbasis fuzzy logic ini dapat digunakan untuk AVC dengan simpangan terbesar 50,529 mm. Selain itu, sistem ini juga memerlukan detektor percepatan untuk menentukan model fuzzy yang sesuai."

"Sejak diperkenalkan pertama kali pads tahun 1965 oleh Zadeh, teknolobi logika fuzzy telah mengalami perkembangan yang pesat di berbagai bidang disiplin ilmu. Pada saat ini berbagai aplikasi elektronika yang menggunakan kontroler logika fuzzy banyak diperkenalkan. Kontroler logika fuzzy memiliki keuntungan di mana sejumlah pengetahuan pakar dalam operasional dapat diterapkan dalam aplikasi. Namun demikian, untuk mendesain suatu kontroler logika fuzzy dibutuhkan waktu yang lama, karena semakin banyak variabel yang diperhitungkan, akan menambah jumlah atumn yang ada. Untuk itu, kemudian dikembangkan metode swa-talc dari aturan fuzzy dengan menggunakan algoritma belajar pads neural network, yang disebut "neurofuzzy". Pada tulisan ini, metode belajar yang digunakan pada aturan fuzzy dalam pengambilan keputusan adalah metode descent. Berdasarkan data masukan dan keluaran yang dikumpulkan oleh pakar, aturan pengambilan keputusan yang menyatakan hubungan masukan dan keluaran dari data dihasilkan secara otomatis dengan menggunakan metode tersebut. Beberapa contoh hasil simulasi dari sistem dengan menggunakan komputer akan ditunjukkan guna menjelaskan secara lebih baik kelebihan yang dimiliki kontroler dengan metode ini bila dibandingkan dengan sistem yang tidak menggunakan kontroler ini."

"Pada tesis ini dibahas tentang simulasi dan perancangan pengendalian sistem multivariabel Coupled Tank Apparatus dengan menggunakan Neural Network model Direct Invers Control. Model sistem yang bersifat non linier akan dilinierisasi sehingga diperoleh fungsi alih yang mengandung persamaan karakteristik yang menyerupai sistem linier orde dua yang berada dalam keadaan over damped akan selalu stabil. Pengurangan interaksi (kopling) yang terjadi pada sistem multivariabel Coupled Tank Apparatus dilakukan dengan perancangan dekopling yang menggunakan metode Relative Gain Matrik. Perancangan dan simulasi sistem pengendalian Neural Network model Direct Invers Control menggunakan program Matlab Versi 5.3.1. Perbandingan antara analisa tanggapan waktu terhadap sistem kendali yang dirancang dengan sistem kendali Proportional Integral Derivatif serta sistem kendali logika Fuzzy menghasilkan tanggapan respon untuk mencapai keadaan steady state (setting time) pada Neural Network model Direct Invers Control lebih cepat dibandingkan dengan tanggapan waktu yang dihasilkan oleh pengendali konvensional PI, PID, dan Fuzzy.Dalam hal ini, data parameter sistem untuk simulasi diperoleh dari hasil penelitian dan percobaan di Laboratorium Fakultas Teknik Universitas Indonesia.

---

In this thesis, a study on simulation and design of a multivariabel Control of Coupled Tank Apparatus Systems is presented. A Neural Network Controller based on a Direct Invers Control is applied. The linierized model of the Coupled Tank Apparatus Systems appears to be a stable second order transfer function with an over damped characteristic. A Decoupling Compensator is designed using Relative Gain Matrix Method of Bristol. The Simulation and control is implemented using Matlab 5.3.1 on apersonal computer. For comparison a PID controller and a Fuzzy Logic Controller are also implemented. It is found that NN Direct Invers Control shows a better performance than the other control method in terms of speed response.All data for experiment and equipment used are done in the Control Laboratory, Dept of Electrical Engineering, Faculty of Technology University of Indonesia."