Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengendali fuzzy, sebagai suatu pengendali alternatif memiliki keterbatasan manakala sistem yang dikendalikan memiliki parameter yung berubah-ubah dan adanya gangguan dari lingkungan Iuar sislem. Untuk itu dikembangkanlah berbagai macam metode pengendali adaptif yang diharapkan dapat mengkompensasi perubahan parameter dan gangguan tersebut. Salah satu metode pengendali adaptif adalah Fuzzy Model Reference Learning Control (FMRLC). Pembahasan meliputi prinsip dasar metode FMRLC dan penerapannya untuk mengendalikan sudut pitch kapal selam. Parameter kapal selam yang digunakan mengacu pada kapal selam TNI AL yaitu KRI Pusopati (bernomor lambung 410). Kapal selam ini mempunyai kecepatan maksimal di dalam air sebesar 23,5 knot = 12,0884 m/s dan kecepatan ekonomis sebesar 10 knot = 5,144 m/s. Pengendalian dengan FMRLC ini dimaksudkan agar sudur pitch kapal sclam dapat mencapai nilai yang konstan setelah beberapa saat ketika kapal selam melakukan manuver. Selain itu dilakukan pengendalian sudut pitch kapal sclam dengan pengendali fuzzy biasa (non-adaptif). Dan unjuk kerja kedua pengendali tersebut dibandingkan dengan mengacu pada respons model referensi. Simulasi pengendalian sudut pitch kapal selam ini dilakukan dengan suatu program yang dibuat dengan menggunakan software Matlab versi 5,3 dan menggunakan fasilitas Graphical User Interface. Pada simulasi pengendalian dengan FMRLC dilakukan uji coba nilai parameter tetap, uji coba variasi nilai parameter, dan uji coba gangguan. Pada setiap simulasi dilakukan dua variasi kecepatan yaitu kecepatan maksimum dan ekonomis. Dari simulasi yang dilakukan terlihat bahwa meskipun teriadi perubahan parameter atau gangguan, pengendalian FMRLC dapat membuat respons sistem menyerupai respons model referensi."

"Beberapa tahun belakangan ini pengendali logika fuzzy muncul sebagai teknik alternatif dari pengendali klasik dalam suatu pengendalian proses. Hal ini disebabkan karena logika fuzzy mempunyai kemampuan yang baik sekali, kemungkinan ini disebabkan karena kefleksibelan dari proses pengambilan keputusan fuzzy, dan cocok untuk sistem dengan model matematis yang sangat sulit (tidak jelas); hanya kebiasaan umumnya saja yang diketahui [Gatl92]. Seiring dengan perkembangannya, diperkenalkan berbagai macam algoritma logika fuzzy seperti kendali logika fuzzy self organizing, kendali logika fuzzy adaptif dan fuzzy model reference learning control (FMRLC). Pada Skripsi ini dibahas mengenai simulasi penggunaan logika fuzzy dengan FMRLC sebagai pengendali kemudi pada kapal kargo. Secara umum pengendalian kemudi kapal kargo memakai pengendali logika fuzzy dengan proses "learning" ini, memberikan performance yang baik ketika berinteraksi dengan lingkungan serta perubahan dinamik dari kapal kargo tersebut seperti kecepatan kapal, keseimbangan, beban kapal, angin, anus dan gelombang yang menerpa kapal. Algoritma FNMC ini menggunakan suatu model referensi yang ditentukan sebelumnya sehingga performance umpan balik lingkar tertutup sistem berkelakuan sesuai dengan model referensi tersebut dengan mensintesa dan menala basis pengetahuan (knowledge base) kendali fuzzy. Hasil pengendalian dengan menggunakan logika fuzzy tersebut, disimulasikan untuk memperlihatkan kinerja dari pengendalian kemudi kapal kargo. Dalam analisa respons keluaran sistem dipakai parameter tanggapan waktu, yaitu rise time, settling time, peak time, percent overshoot dan galat tunak yang dibandingkan dengan parameter tanggapan waktu pengendali fuzzy biasa dan model referensi. Hasil analisa menunjukkan bahwa penerapan pengendalian menggunakan FMRLC dapat memperkecil rise time, settling time, peak time, percent overshoot dan galat tunak serta berkelakuan sesuai dengan model referensi."

"Suatu pengndali dengan menggunakan logika fuzzy yang didasukan pada teknik kendali sliding mode dirancang untuk melalaikan pengendalian posisi dari suatu motor ants searahPada seat sistem mulai bekerja, pengendah ini membuat sistem untuk bergerak secepat mungkin meauju posisi scuannya dan selanjutrrya pencapaian posisi acuan tersebut terns diperh&anlmn dengan meuggunakan logikafi=y. PenRgendali yang dirancang dalam skripsi ini, dibuat dengan tujuan untuk mendapadm hasil pengeadalian yang lebih baik terhadap anti motor eras searah dalam hal mempercepat rise-time dan settling-time, memperkecil overshoot, meoghilangkan kesalahan tumk dari suatu kondisi yang dikendalikan aesta lebih manrpu mengataei perubahan beban yang diberikan kepadanya. Uji coba simulasi dilakukan untuk model motor arcs search yang berupa sistem orde tiga, yang dikendalikan dengan suatu pengendali posisi yang menggunHkan logika fuzzy dengan didasarkan pada teknik kendali sliding mode. Uji coba dilakukan untuk beberapa macaw besar beban dan besar sudut pergerakan yang berbeda-beds, untuk menunjukkan kemampuan pengendali mengatasi berbagai kondisi yang diberikan kepadanya.Suatu analisa perbandingan dilakukan mAera sistem tanpa pengendali, sistem yang menggunakan pengendali posisi dengan logika fin2y dan aistem yang menggtmakan pengendaIi PID biases. Analisa terhadap hasil simulasi model motor erns search yang dikendalikan menunjukkan pengendali posisi motor arcs searah menggunakan logika fuzzy yang didasmim pada teknik kendali sliding mode ini dapat mempercepat rise-time dan settling-time, mengunmgi overshoot clan memperkecil kesalahan hmak dari suatu sistem yang dikendalikan.Pengendali ini juga mampu mengurangi kepekaan sistem terbadap pengmuh yang disebabkan oleh perubahan besar beban yang diberiken kepada motor arcs searah yang dikendalikan, tanpa hares mengubah nilai-nilai parameter-parameter pengendalinya."

"Penerapan teknik kontrol automatis pada pengendalian level dan temperature fluida menggunakan metoda pengendalian logika fuzzy merupakan sebuah penelitian dalam skala laboratorium, dimana pada tahapan ini sebuah sistem multivariabel digunakan sebagai obyek pengendalian. Metode logika fuzzy yang digunakan, akan berperan didalam memutuskan seberapa besar nilai respon pengendalian yang diberikan pada plant saat berkerja dalam suatu sistem yang bersifat linear maupun tidak linear, yang diakibatkan oleh adanya perubahan level dan temperature fluida maupun gangguan eksternal, dan diperoleh dari hasil pembacaan sensor. Hasil penelitian ini pada akhirnya akan membentuk sebuah sistem yang bersifat MIMO (Multiple-Input, Multiple-Output), melalui hubungan yang saling mempengaruhi antara parameter masukan dan keluaran."

"Robot otonomi merupakan robot yang mampu bergemk dengan baik pada lingkungan sekitar tanpa pengendalian menusia. Sebagian besar sistem pengendali robot otonomi yang telah dikembangkan adalah sistem pengendali logika fuzzy yang berbasis pada sebuah komputer pribadi. Fungsi dari komputer ini adalah untuk mengendalikan robot berdasarkan goal-directed behaviour dan reactive behaviour. Melihat dari konsep reactive behaviour, terlalu berlebihan apabila bagian ini ditangani oleh scbuah komputer pribadi; akan lebih sederhana dan lebih ringkas apabila digunakan sebuah sistem mikrokontroler. Pada slcripsi ini dilakukan rancang bangun sebuah sistem pengendali logika fI.lZZy untuk robot otonomi yang memililci reactive behaviour, sehingga mampu untuk melalcukan tindakan penghindaran rintangan. Skripsi ini mencoba penerapan sistem pengendali tersebut dengan menggunakan mikrokontroler AT89C52. Digunakan mikrokontroler jenis ini adalah karena dapat beketja dengan keccpatan yang tinggi,jIa.sh ROM dan RAM cukup besar, Serta harga yang murah dan mudah didapatkan di pasaran lokal. Sistem yang dirancang menggunakan konsep dasar Ioglka fuzzy sederhana, yaitu dengan menggunakan telcnik fasljitzzgfication pada fungsi keanggotaan standar, metode inferensi Mamdani, sorta fungsi defilzziiikasi jenis centroid. Pada tahap uji coba terlihat bahwa robot mampu untuk melakukan tindakan penghindaran rintangan dengan baik dan tanggapan yang cepat terhadap objek statis. Hal ini didukung oleh karakteristik sonar yang dapat mengukur dcngan tlngkat kesalahan rata-rata sebesar 5,67%. Kernulusan pergerakan dan kecepatan tanggapan robot sangat ditentukan oleh penentuan aturan-aturan fuzzy, dan jumlah sonar. Selain kecepatan kerja mikrokontroler, kecepatan tanggapan sangat dibatasi terutama oleh waktu tunda sonar dan kecepatan pergiliran antar sonar. Namun secara umum, tindakan penghindaran rintangan yang dilakukan oleh robot sudah sangat baik."