Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Seiring dengan makin tingginya tuntutan akan teknologi kendali (kontrol), makin kompleks pula masalah perancangan sistem kendali yang dihadapi para perancang sistem. Hal mi menyebabkan para perancang tersebut semakin dituntut untuk membuat suatu model pengendalian yang dapat menangani masalah yang lebih kompleks. Salah satu masalah pengendalian sistem yang cukup kompleks adalah masalah pengendalian suatu keadaan yang tidak pasti (uncertainty situation). Sedangkan salah satu model pengendalian yang sesuai untuk keadaan seperti itu adalah model pengendalian Fuzzy, yaitu berupa Sistem Inferensi Fuzzy. Skripsi mi membahas tentang. Sistem Inferensi Fuzzy untuk mengatur lebar buka katub karburator dengan tujuan mengefisienkan penggunaan bahan bakar dari kendaraan bermotor yang bersangkutan, dengan menggunakan metode Orthogonal Least Square. Secara garis besar dibahas mengenai model Sistem Inferensi Fuzzy yang digunakan berikut cara kerjanya, cara kerja metode Orthogonal Least Square, dan beberapa teori dasar dan logika Fuzzy yang menjadi dasar Sistem Inferensi Fuzzy."

"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."

"Robot otonom merupakan robot yang mampu bergerak dengan baik pada lingkungan tertentu tanpa adanya campur tangan dan pengendalian manusia. Pengendalian robot otonom berdasarkan dua sistem tingkah laku (behavior) yang berlaku pada umumnya yaitu goal oriented behavior dan reactive behavior, Goal-oriented behavior merupakan tingkah laku pergerakan robot yang se1alu mengarah pada suatu lokasi tujuan tertentu, sedangkan Reactive behavior merupakan tingkah laku robot yang merupakan reaksi terhadap suatu rangsangan luar dari lingkungan sekitarnya. Pada skripsi ini penulis melakukan rancang bangun sebuah sistem pengendali logika fuzzy dengan menggunakan sistem mikrokontroler keluarga MCS-51 sebagai pengganti penggunaan komputer berbasis mikroprosesor yang dirasakan kurang efisien. Mikrokontroler digunakan untuk memadukan dua sistem tingkah laku robot otonom yaitu sistem reactive behavior dan goal oriented behavior yang menggunakan logika fuzzy yang diaplikasikan pada robot otonom yang telah dirancang sebelumnya. Sistem yang dirancang menggunakan konsep dasar logika fuzzy sederhana, yaitu dengan menggunakan teknik fast fuzzification pada fungsi keanggotaan standar, metode inferensi Mamdani, serta fungsi defuzzifikasi jenis centroid. Pada tahap uji coba terlihat bahwa robot mampu untuk melakukan tindakan pencapaian lokasi tujuan dengan baik. Hal ini dibuktikan oleh relative kecilnya…"

"Tesis ini membahas perancangan pengendali berbasis logika fuzzy yang digunakan untuk pengendalian suhu barrel extruder beserta simulasinya. Model dinamika proses yang dikendalikan diturunkan berdasarkan aliran energi panas yang terjadi pada setiap barrel nya.Perancangan pengendali ini dengan menggunakan Fuzzy Logic Toolbox Using Matlab. Fungsi keanggotaan yang digunakan berbentuk segitiga, dengan representasi untuk masukan pengendali terdiri dari 5 himpunan fuzzy, dan untuk keluarannya terdiri dari 6 himpunan fuzzy. Penalaran fuzzy yang digunakan pada tesis ini disusun berdasarkan Kaidah Mamdani, dengan mengacu pads 30 aturan fuzzy sesuai Fuzzy Associative Memories (FAO) yang dirancang. Unjuk kerja dari sistem yang dikendalikan disimulasikan dengan Simulink Toolbox Using Matlab, dengan membuat rangkaian simulink dari keseluruhan sistem dan pengendalinya. Untuk analisanya dilihat unjuk kerja sistem yang dikendalikan berupa tanggapan waktu, yang dibandingkan dengan unjuk kerja yang meggunakan pengendali proporsional."

"Prediksi lalu lintas merupakan faktor terpenting dalam otomatisasi kontrol gerbang pada jalan tol secara umpanmaju (feedforward) . Beberapa teknik prediksi konvensional seperti metode Arima dan Urban Traffic Control System (LP_CS) telah diterapkan dalam upaya mengetahui jumlah kendaraan untuk sate periode mendatang. Tetapi dengan metode konvensional tersebut sulit untuk mendapatkan ketepatan prediksi yang tinggi. Dalam Tugas Akhir ini konsep prediksi berbasiskan logika fuzzy dipakai untuk meramalkan jumlah kendaraan pads satu jam yang akan datang. Metode prediksi dengan logika fuzzy ini menggunakan pola lalu lintas dan hasil penghitungan lalu lintas satu jam yang lalu sebagai inferensi. Untuk memperbaiki hasil prediksi, sebuah masukan ditambahkan ke dalam sistem yang didapat kesalahan-kesalahan prediksi pads peramalan yang lalu. Keluaran dari dua metode defuzzi&kasi yaitu Center of Gravity (Centroid) dan Mean of Maxima (MOM) digunakan sebagai model prediksi. Suatu teknik prediksi lalu limas konvensional dengan UTCS turut diujikan sebagai model perbandingan- Ketepatan prediksi ketiga model akan diuji dengan kriteria Akar Kuadrat Bataan (RMSE), Persentase Kaman Mutlak (MAPE), dan perbandingan mutu (Q-ratio). Dari hasil uji coba rnenunjukkan bahwa sistem prediksi yang menggunakan logika fuzzy dengan metode defiuzifikasi Centroid memiliki keakuratan yang lebih tinggi dari metode konvensional tersebut."