Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Berkembangnya teknologi kecerdasan buatan merupakan suatu hal yang berimbas pula kepada teknologi sistem kendali. Proses automatisasi industri bahkan alat-alat rumah tangga telah banyak yang menggunakannya Salah satu teknologi yang digunal-can dalam sistem kendali adalah logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan suatu bentuk logika yang merepresentasikan cara rnanusia berpikir yang tidak pasti, penuh keraguan. Dalam peranoangan sistem kendaii dengan logika fuzzy, yang perlu dilakukan adalah mernbuat suatu sistem berdasarkan pengalaman operator selama mengoperasikan alat yang dikendalikannya. Hal ini tentu Sangat memudahkan desain suatu sistem dan outputnya akan lebih baik daripada sistem dengan pengendali klasik. Pada skripsi ini akan dibahas unjuk kerja pengendali logika firny dengan pengendali PI dengan penerapannya pada pengendalian kecepatan putar motor arus searah penguatan ter-pisah.Motor arus scarab banyak digunakan dalam sistem kendali misalnya sebagai penggerak elevator, lift, dan tangan robot. Koniigurasi motor arus searah pada skripsi ini rnenggunakan koniigurasi tluks variabel untuk merepresentasikan kerja yang sesungguhnya dari motor arus scarab. Teknik pengendalian membutuhkan 2 parameter yang harus dikendalllcan secara bersamaan yaitu keoepatan dan arus karcna pada proses start, arus jangkar motor saugat tinggi, sehingga harus dirancang sistem kendaii yang juga rnampu mcngendaiikan arus jangicar tersebut Pada skripsi ini dapat diaualisa bagaimana pengendali PI dan logika iirzzy mampu menangani masalah tersebut."

"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."

"Pengendalian krane dengan kecepatan maksimum dengan sudut ayunn minimum diperlukan untuk memindahkan beban dengan aman serta cepat. Sehingga diperlukan pengendali yang mampu menentukkan besar tegangan berdasarkan beberapa input yaitu: sudut ayunan, kecepatan sudut ayunan, kecepatan, dan posisi dari trolley. Oleh karena itu pengendali fuzzy diajukan untuk digunakan sebagai pengendali tegangan input motor sebab mudah untuk diimplementasikan baik dalam bentuk intuisi manusia maupun dalam realisasi alat dalam kehidupan sehari-hari. Model matematis dari krane kontainer yang sifatnya kompleks didapatkan dengan menggunakan formulasi Lagrange yang sederhaua dan sisternatis. Krane kontainer ini direpresentasikan dengan dua buah model utama yang saling berinteraksi satu dengan yang Iainnya. Komponen dinamika pertama meliputi dinamika trolley dan dinamika ayunan, sedangkan komponen yang kedua merupakan dinamika pengangkatan beban. Kedua model maternatis kedua sistem ini diturunkan secara terpisah satu terhadap yang lainnya, kemudian dengan logika fuzzy dibuat simulasi untuk uji gerak maju, gerak angkat, uji gangguan sudut awal dan uji variasi massa beban."

"Navigasi merupakan hal yang sangat penting dalam setiap pelayaran kapal laut, yaitu untuk mengetahui posisi kapal dalam koordinat geografis. Pengendalian pada sistem kemudi kapal laut dimaksudkan untuk melepaskan diri dan ketergantungan kemudi kapal terhadap seorang nakhoda dan kapal laut dapat tiba di tempat tujuan dengan kesalahan posisi yang tidak terlalu besar.Pada skripsi ini akan dibahas perbandingan dua pengendali yang akan digunakan untuk mengendalikan kemudi kapal laut, yaitu pengendali logika fuzzy dan pengendali ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System). Pengendali logika fuzzy menggunakan metoda basis aturan berdasarkan pengalaman seorang pakar (dalam hal ini nakhoda) untuk mengendalikan kemudi kapal yang diambil dari acuan[2] , sementara pengendali ANFIS merupakan pengendali neuro fuzzy yang rnenggunakan proses learning dari basis data untuk menghasilkan basis aturannya. Kedua jenis pengendali ini akan menghasilkan kinerja yang berbeda."

"Pembangkitan listrik hams memperhatikan pengendalian kecepatan putar turbin generator agar Iistrik yang dibangkitkan memiliki frekuensi yang stabil dan daya sinkron yang besar.Pengendalian kecepatan putar pada turbin uap menggunakan Auromatic Generation Control (AGC) bertujuan agar response deviasi frekuensi tidak memiliki error steady-state serta mampu mengembalikan kepada kecepatan sinkronnya secepat mungkin sehingga daya sinkron sistem bertambah tinggi. Pembahasan meliputi pemodelan sistem steam turbine-generator yang sederhana, konsep dasar Iogika fuzzy dan penerapannya sebagai pengendali. Analisis dilakukan terhadap transient stability dan steady-state strability pada sistem dengan pengendali Iogika fuzzy sebagai AGC yang mengalami gangguan (disturbance) pada beban dan tegangan. Serta unjuk kerjanya dibandingkan dengan sistem dengan pengendali PI.Simulasi pengendali logika FLIZZY sebagai AGC dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Simulink pada Matlab versi 5.3. Dari simulasi didapat bahwa pengendali logika Fuzzy tipe PFD sebagai AGC mampu menghilangkan error steady-state response deviasi frekuensi dengan cepat dan memiliki daya sinkron yang relatif bertambah tinggi dibandingkan pengendali PI."

"Anti Lock Brake Systems (ABS) bertujuan untuk menghasilkan seoptimal mungkin gaya pengereman, tetapi selama proses pengereman roda kendaraan tidak terkunci sehingga kendaraan tetap terkendali.Pada pengendalian ABS, untuk rnendapatkan hasil yang optimal maka diperlukan pengendali yang mampu menjaga besar torsi optimum yang diperkenankan sebelum teljadjnya penguncian pada roda kendaraan. Torsi optimum yang dimaksud adalah torsi pengereman pada saat equilibrium point.Pengendalian ini dihadapkan pada pennasalahan berubah-ubahnya kondisi jalan, yang mengakibatkan besarnya torsi pengereman yang diberikan harus disesuaikan dengan kondisi jalan. Agar dapat diberikan besar torsi pengereman yang sesuai di perlukan slip ratio sebagai pembanding antara kondisi jalan yang berbeda. Karena itu dibutuhkan sensor untuk mendeteksi kecepatan putar roda yang kemudian data dan sensor tersebut digunakan umuk memperoleh slip ratio.Pada skripsi ini untuk membedakan kondisi pemaukaan jalan digunakan decision logic (metode elemen hingga). Metode elemen hingga membedakan kondisi permukaan jalan dengan cara membandingkan besar torsi pengereman yang diberikan dengan slip ratio yang terukur.Keluaran dan metode elemen hingga merupakan masukan bagi pengendali logika fuzzy. Masukan berupa informasi kondisi permukaan jalan menyebabkan pengendali Iogika dapat memutuskan untuk memberikan sinyal kendali yang sesuai dengan kondisi pemiukaan jalan kepada servovalve sehingga torsi pengereman optimum dapat diberikan selama terjadinya proses pengereman.Output dan simulasi berupa bentuk-bentuk grafik yang merupakan tanggapan slip ratio terhadap waktu, tanggapan torsi pengereman terhadap waktu, tanggapan kecepatan terhadap waktu sehingga dapat diamati tanggapan sistem secara keseluruhan."

"Kecepatan rotasi mesin uap Skala kecil dapat dikendalikan dengan pengendali proporsionai-plus-integral (PI) atau pengendali logika fuzzi, FLC (Fuzzy Logic Controller) berbasis komputer. Untuk mengendalikan kecepatan mesin dengan pengendali PI perlu diturunkan fungsi alih mesin dan dihitung parameter-parameter pengendali yaitu Kp dan K1. Sedang untuk pengendalian dengan FLC tidak perlu melakukan penurunan fungsi alih, tetapi perlu proses fuzzifikasi, membuat basis aturan, proses penalaran, dan defuzzifikasi. Kestabilan sistem dengan pengendali PI dan parameter-parameter pengendali dianalisis dengan prosedur Tempat Kedudukan Akar. Respons sistem kedua pengendali dan dipantau pada monitor komputer dengan program yang ditulis dalam bahasa pemrograman Pascal 7.0/DOS, Delphi 5 dan Fuzzytech 5.12. Respons sistem pengendalian dengan pengendali PI dan FLC dapat dibandingkan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangannya.

---

The speed of a small scale steam engine can be controlled by a computer based proportional-plus-integral (PI) controller, or fuzzy logic controller (FLC). To regulate the engine speed by PI controller, the transfer function of the engine and the gain parameters of the controller, the proportional gain, Kp and the integral gain, KI must be derived. On the other hand the speed regulation by PLC, all of the factors mentioned above neet not be derived, but a fuzzification process, a construction of the rule base, a fuzzy reasoning dan a defuzzification process must be implemented. The stability of the PI controlled system and the parameters of the controller are analyzed by the root locus procedure. System responses of the two controlled systems are processed and monitored on the computer screen by a program written in Pascal 7.O,DOS, Delphi 5 and Fuzzytech 5.12. The system responses are compared to show their strengths and weaknesses."

"Dalam sistem tenaga listrik, frekuensi sistem hams dapat dijaga pada standar operasi dari setiap mesin pembangkit daya ( 50 Hz). Masalah utama pada saat pembangkitan tenaga listrik adalah jika sistem mengalami gangguan ketidakseimbangan daya sistem sehingga menyebabkan tejadinya penurunan frekuensi sistem.Penurunan frekuensi sistem ini sangat berbahaya sebab bila tidak teramati dengan baik dan segera dilakukan tindakan penyelamatan akan dapat menyentuh batas bawah frekuensi sistem terinterkoneksi yang masih dapat bertahan (47.5 Hz) sehingga akibat fatal yang terjadi adalah pemadaman total (black out).Tesis ini membahas mengenai bagaimana mengatasi penurunan frekuensi sistem akibat beban berlebih dengan melakukan pelepasan beban otomatis pada sistem Jawa-Bali dengan menerapkan teknologi Fuzzy. Aturan-aturan berbasis pengetahuan para pakar atau data yang menjadi rule base fuzzy ternyata dapat diterapkan untuk menghasilkan nilai besar keputusan pelepasan beban yang tepat seperti hasil perhitungan rumus matematika

---

In the case of the electrical energy, the system frequency has to be maintained at the operational standard of every energy producing set of 50 Hz. The main problem which may arise at the electrical energy production is when there is problem due to the energy system equilibrium which will eventually cause the lessening in the system frequency.

The lessening in the system frequency will create serious problem, because if that remains well unnoticed and no safety action is soon be taken, this may eventually touch the base limit at the interconnection system frequency, which, so far is still able to stand (at 47,5 Hz) and so that a fatal consequences may follow, which is the total black out.

This thesis basically discuss the way how to overcome in any way the lessening of the system frequency as a result of the excess burden by releasing automatic burden in the in the Java-Ball systems and by making use of the fuzzy logic technology.

All the rulings which are based on the expert knowledge and data which so far have been parts of ttie rule base fuzzy, all prove to be applicable to produce outstanding function in the decision of releasing the right amount of burden just in line with application of the mathematical formula."