Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam industri pengolahan baja, ada satu proses pengolahan baja yang mengubah lempengan baja tebal menjadi lempengan baja tipis dengan naik turunnya silinder yang akan memberikan tekanan kepada lempengan sehingga diperoleh ketebalan yang diinginkan. Sistem tersebut adalah sistem rolling mill yang menggunakan dua model sistem karena bekerja pada dua sumbu yaitu sumbu x dan sumbu y. Pengendalian ketebalan yang ada menggunakan metode linier quadratic gaussian regulator( minimalisasi error). Penelitian dan pengembangan sistem kendali dengan metode kendali optimal maupun adaptif mempunyai struktur berbeda dengan sistem kendali konvensional. Sistem kendali konvensional menggunakan satu masukan yaitu gaya tekan rolling bar dan dengan memanfaatkan estimasi kalman, sedangkan variabel keluarannya adalah sinyal u. Dengan adanya pengendali adaptive neuro fuzzy inference system memungkinkan pengendalian menjadi lebih baik. Dibanding sistem konvensional, sistem kendali ANFIS mempunyai beberapa kelebihan karena dapat memodelkan suatu fungsi tidak linier yang memiliki kompleksitas cukup tinggi, ANFIS dapat digabungkan penggunaannya dengan pengendali konvensional yang telah ada sehingga menambah efektivitas fungsi pengendaliannya. Dalam skripsi ini, sistem rolling mill akan disimulasikan dengan pengendali ANFIS untuk memperkecil gangguan akibat eksentrisitas rolling bar dan kekerasan logam lembaran baja dan dibandingkan dengan pengendali LOG."

"Sistem kendali berbasis logika fuzzy terdiri dari proses fuzzifikasi, pengarnbilan keputusan berdasarkan basis pengetahuan, dan defuzzifikasi. Basis pengetahuan memuat aturan-aturan kendali fuzzy dan informasi mengenai proses pengolahan data yang terjadi dalam sistem kendali. Dalam skripsi ini, penerapan logika fuzzy pada sistem kendali akan disimulasikan pada sistem pengatur temperatur suatu ruang. Pada simulasi pengaruh temperatur luar terhadap sistem turut diperhitungkan. Model sebuah ruangan diturunkan dari perumusan resisitansi dan kapasitansi termalnya. Kernudian FLC digunakan untuk 'mengendalikan sistem, dengan input T error dan DT error serta output berupa sinyaI kendali mesin pemanas dan pendingin. Digunakan 15 aturan kendali dengan implikasi mamdani dan metode defuzzifikasi LoM. Hasil simulasi menunjukkan bahwa penggunaan FLC telah memperbaiki kinerja sistem pengendalian temperatur ruang, yang ditandai dengan settling time dan rise time yang lebih baik, juga error yang diperoleh cukup kecil bila dibandingkan sistem dengan terrnostat. Pengaruh temperatur Iuar digunakan untuk menaikkan temperatur ruang dari nol sampai mencapai set point, yang mempersingkat settling time sistem (ruangan berjendela). Pada ruang tanpa jendela settling time sedikit lebih lambat, karena pengaruh temperatur luar lebih kecil. Kemampuan FLC dibatasi oleh dirnensi ruang dan jangkauan setpoint yang diinginkan."

"LC merupakan pengendali yang sangat Iuas penggnnaannya dalam bidangindustri. Seiring dengan berkembangnya kebutuhan pengendalian proses dalamindustri, fasilitas pongendali dalam PLC pun lurut dikembangkan. Dalam PLCgenerasi barn, seperti yang dignnakan dalam skripsi ini, telah terintegrasi fungsi-fungsi pengendali proses seperti PID dan fuzzy.Dalam skripsi ini. digunakan PLC. Modicon Micro 3122 untukmengendalikan suatu sistem dua tangki (Coupled Tanks CEIOS). Pengendaliansistem tersebut dilakukan untuk mengendalikan tinggi air pada tangki 2 denganmasukan pada tangki 1. Pengendali yang digunakan adalah pengendali PID yangparameter-parameternya ditala secara on-line dengan menggunakan algoritma fuzzy,atau biasa disebut Fuzzy-PID. Pemrograman PLC dibuat dengan bantuan softwarePL7 Pro V4.0 yang merupakan bagian integral dari PLC tersebut denganmenggunakan bahasa pemrograman Strubtured Text. Prancangan pengendali dibuatagar pengendalian dapat dilakukan melalui jaringan ethemet dan intemet.Setelah masing-masing sub sistem diuji dan kemudian di integrasikan menjadisebuah sistem, dilakukan beberapa uji coba untuk mengamati kinerja sistem sertapengendali yang telah dirancang. Uji coba tersebut meliputi uji coba tanpapengendali dan dengan pengendali. Pada uji coba dengan pengendali dilakukanpembandingan antara pengendali Fuzzy-PID dan PID dcngan parameter retap. Ujicoba dengan pengendali ini mencakup uji coba dengan setpoint tetap, dengansetpoint berubah-ubah, dengan porubahan parameter sistem, dan dengan gangguandari Iuar.Dari beborapa uji coba yang dilakukan, dapal disimpulkan bahwa sistemdapat bekerja dengan baik. Pengendalian dengan menggunakan algoritma Fuzzy-PIDmampu mengatasi berbagai keadaan sistem dengan hasil yang lebih baikdibandingkan pengendali PID dengan parameter tetap. Dengan demikian, terbuktibahwa PLC merupakan salah satu pengendali yang dapat diandalkan dalampengendalian proses-proses industri. "

"Pada tesis ini dibuat program simulasi pengendalian temperatur dan tinggi level air pada wadah pencampur. Wadah ini diasumsikan memiliki luas penampang 1200 cm². Pengendalian dilakukan dengan mengatur debit air panas dan dingin yang diatur katup yang memiliki luas pembukaan 1,3272 cm². Sistem ini dikendalikan oleh pengendali logika fuzzy. Respon pengendalian dibandingkan dengan pengendali PID. Sistem ini memiliki struktur multivariabel.

---

In this tesis a simulation program for temperature and water level control on mixer is proposed. This mixer is assumed to have a base area 1200 cm². To control temperature and water level, the hot and cold water flow rates are varied. A valve with erosscctirm area 1.3272 cm² is used to varied those flow rates. The system is controlled with fuzzy logic controller. This system has multivariable structure. The respon of this system is compared to the respon of a PID controlled system."

"Sistem temperatur pada proses kimia merupakan suatu sistem yang kompleks dan tak linear, sehingga hares dikendalikan dengan pengendali yang adaptif. Pengendali PID yang banyak dignakan dalam sistem ini dapat dibuat menjadi sebuah pengendali adaptif dengan menggunakan pengendali logika fuzzy sebagai pengatur nilai parameter pengendali PJD. Pengendali PID adaptif berbasis logika fuzzy seperti ini memiliki parameter yang dapat berubah sesuai karakteristik sistem yang dikendalikannya Dalam skripsi ini Akan dibahas simulasi sistem temperatur pads proses kimia dengan pengendali P1D adaptif berbasis fuzzy. Sirnulasi dilakulcan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB versi 5.3,0, Simulink versi 2.0 dan Fuzzy Logic Toolbox versi 2M. Masukan sistem yang digunakan ialah fungsi langkah satuan (input step). Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem dengan pengendali PID adaptif berbasis fuzzy memiliki karakteristik tanggapan waktu yang lebih baik dibandingkan basil simulasi sistem dengan pengendali proporsional unity gain dan pengendali PID Zieger-Nichols. Hal ini tampak terutama pada overshoot (os) yang dihasilkan."

"ABSTRAKPengendali Fuzzy yang digunakan dalam aplikasi industri memiliki kelemahan jika diterapkan pads sistem yang mengandung komponen noniinier deadzone. Keluaran sistem akan memiliki galat tunak dan tanggapan waktu yang kurang baik. Berdasarkan a.nalisa keadaan tunak dapat diketahui bahwa galat tunak yang ada bila muncul dea&one dapat dihilangkan dengan menambahkan suatu nilai pada masukan Pengendali Fuzzy. Hal ini yang mendasari ditambahkannya suatu prekompensator berbasis frazy ke dalam sistem. Fuzzy Prekompensator ini dapat langsung ditambahkan ke sistem tanpa mengubah Pengendali Fuzzy yang telah ada. Dalam Tugas Akhir ini dibahas perancangan dan simulasi Pengendali Fuzzy Lapis Dua dengan menggunakan program simulasi Visual Basic versi 3.0. Lapis pertam,a adalah Fuzzy Prekompensator yang akan mengkompensasi galat tunak yang tnuneul bila ads deadzone dalam sistem. Lapis kedua adalah Pengendali Fuzzy biasa yang Bering digunakan dalam aplikasi. Ujicoba simulasi dilakukan pada enam model plant Tiga model plant or& dua yang masing-masing memilild tanggapan waktu dengan redaman kurang, redaman lcbk dan osilasi, dan tiga model plant orde tiga Pada setiap model plant diujicoba dengan tiga macam iebar dea&-one untuk besar kemiringan yang tetap, dan dengan tiga nacam besar kemiringan untuk lebar deadzone yang tetap. Masukan yang diberikaa adalah fungsi langkah. Hasil simulasi pads keenam model plant menunjukkan bahwa penambahan fuzzy Prekompensator ini dapat meaakukan perbaikan pads settling time, mengurangi overshoot dan menghilangkan galat tunak.

---

"