Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam penelitian ini aplikasi kendali logika fuzzy digunakan pada pengendalian posisi untuk pengaturan kecepatan motor dc. Kendali logika fuzzy diimplementasikan pada Personal Computer (PC) dan programnya dibuat dengan bahasa visual basic 6.0. Komunikasi yang digunakan adalah komunikasi parallel antara PC dengan device yang digunakan. Pengaturan kecepatan motor dc dilakukan dengan menggunakan metode Pulse Width Modulation (PWM). Sistem logika fuzzy mempunyai 2 crisp input yaitu error dan perubahan error dan mempunyai 1 crisp output. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah mean of maxima. Jumlah label dari membership function adalah 7 label. Respon sistem ditampilkan dalam bentuk grafik antara Setting Point (SP), Process Variable (PV), dan Manipulated Variable (MV). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem telah bekerja dengan baik walaupun SP berubah-ubah."

"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."

"Tesis ini membahas perancangan pengendali berbasis logika fuzzy (PLF) yang digunakan untuk pengendalian jumlah permeate flax (hasil sating) pada proses crossflow mikrofiltrasi, beserta simulasinya. Model prosesnya diperoleh dari gabungan antara pendekatan model matematik dengan sebuah model pilot plant untuk penyaringan bahan gala. Penekanannya pada dua variabel yang paling berpengaruh yaitu (1) kecepatan alir bahan filtrasi dan (2) tekanan pada membran filtrasi. Perancangan pengendali ini menggunakan Fuzzy Logic Toolbox using Matlab ver. 5.3. PLF ini terdiri dari 3 input dan 2 output (MIMO) dengan fungsi keanggotaan berbentuk triangular dan trapezoidal. Ketiga input terdiri dari galat dan perubahan galat dari keluaran jumlah permeate flux, serta selisih tekanan minimal pada membran. Adanya selisih tekanan membran menentukan bahwa sistem sedang bekerja. Outputnya merupakan pengaturan kerja dua pompa yaitu pompa centrifugal dan pompa volumetrik. Perubahan kerja pompa centrifugal akan menentukan variasi nilai kecepatan alit dan perubahan kerja pompa volumetrik akan menentukan variasi nilai tekanan membran. Penalaran fuzzy disusun berdasarkan metoda Mamdani, dengan mengacu pada 18 aturan fuzzy sesuai Fury Assosiative Memories (PAM) yang dirancang. Unjuk kerja dari sistem yang dirancang selanjutnya disimulasikan dengan Simulink Toolbox Using Matlab ver. 5.3. Pada tahap analisa dilihat unjuk kerja sistem yang dikendalikan dibandingkan dengan menggunakan metoda Sugeno. Analisa Iain dengan memperhatikan pengaruh dari ketepatan menentukan nilai parameter di blok fungsi permeate flux."

"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."

"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."

"Skripsi ini bertujuan untuk mengenali dan menganalisa penyakit darah Leukimia dengan citra darah menggunakan metode Logika Fuzzy. Proses pengenalan penyakit darah dilakukan dengan beberapa operasi pengolahan citra. Penentuan parameter karakteristik citranya berdasarkan warna (hue) dan kecerahan (value) yang akan digunakan dalam proses cropping dan pembentukan FIS membership function. Input citra darah akan dilakukan cropping pada ROI yang tetap, yaitu pada daerah [ 300 272 520 448]. Kemudian diambil nilai pixel koordinat pusatnya untuk dilakukan identifikasi dengan ukuran dan jenis penyakit darah yang berbeda-beda. Hasil data-data tersebut dikumpulkan menjadi suatu database yang digunakan dalam proses pengenalan dengan FIS. Pengenalan dengan FIS dilakukan dengan tiga metode berdasarkan membership function-nya, yaitu FIS dengan fungsi keanggotaan Gaussian, FIS dengan fungsi keanggotaan Trapesium, dan FIS dengan fungsi keanggotaan Segitiga. Pengenalan dilakukan dengan mengidentifikasi tiga jenis penyakit darah Leukimia, yaitu Acute Lympotic Leukimia (ALL), Acute Myelogenous Leukimia (AML), dan Burkitts Lympoma (BL). Dari hasil simulasi dengan ketiga metode, diperoleh tingkat akurasi pengenalan penyakit darah yang mampu dikenali yaitu 100 % dan 66.67. Dimana, akurasi tertinggi dicapai oleh metode FIS fungsi keanggotaan tipe Gaussian dengan nilai akurasi 100 %.

---

This paper was made for recogning and analyzing the blood disease with blood images using Logic Fuzzy method. The identification blood disease process to use many operation emage processing. Determine the parameter chractheristic its image based on colour (hue) and brightness (value) which will using in the process cropping and formatting FIS membership function. The input blood image will conduct cropping at ROI which fixed, that is at region [ 300 272 520 448]. Then is taked the value pixel its coordinate center for is done identifity with size and kinds blood disease which different each order from coordinate center.

Result of data is collected to be a databese which will used in the process of recognition by FIS. The recognition by FIS is conducted to use three methods that based on its membership function, there are FIS by Gaussian membership function, FIS by Trapesium membership function, and FIS by Signoid membership function.

The recognition is conducted by to identify of three kinds Leucimia blood disease, involve Acute Lympotic Leukimia (ALL), Acute Myelogenous Leukimia (AML), and Burkitts Lympoma (BL). Based on the rezult simulation by 3th method, is gotten rate acuration of identification blood disease which can is recogned, that is 100 % and 66.67 %. Where, the highth acuration is reached by FIS membership function type Gaussian method with its value acuration 100 %."