Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengendali PID merupakan pengendali yang sudah teruji dan banyak diterapkan pada proses pengendalian suatu sistem, salah satu penerapannya yaitu pada pengendalian sudut pitch kapal selam. Walaupun pengendali PID (Fixed parameters) ini bekerja dengan baik namun performance-nya menurun pada saat kapal mengalami perubahan kecepatan maupun saat terjadinya gangguan seperti gelombang dan arus laut. Selain itu diperlukan waktu yang cukup lama dalam melakukan penalaan terhadap parameter-parameter pengendali PID jika proses penalaan itu dilakukan secara manual (trial and error). Oleh sebab itu dibutuhkan suatu metode untuk mengatasi permasalahan tersebut. Pada skripsi ini dibahas penerapan GMRAC (Genetic Model Reference Adaptive Control) dalam proses pengendalian sudut pitch kapal selam. GMRAC merupakan sistem kendali adaptif yang didalamnya terdapat algoritma genetika sebagai metode penalaan terhadap pengendali suatu plant (kendalian) yang berdasarkan acuan model referensi sistem tersebut. Algoritma genetika digunakan sebagai teknik pencarian parameter-parameter pengendali PID berdasarkan mekanisme genetika dan seleksi alam, sedangkan model referensi digunakan sebagai acuan agar hasil keluaran sistem yang dikendalikan berkelakuan sesuai dengan performance yang diinginkan. Proses penalaan pengendali PID dilakukan secara dinamis terhadap perubahan kecepatan kapal maupun saat adanya gangguan (disturbance) yang sangat mempengaruhi dinamika kapal selam. Hasil pengendalian sudut pitch kapal selam dengan GMRAC disimulasikan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB versi 5.3 yang ditampilkan berupa grafik tanggapan waktu untuk menunjukkan settling time, rise time, overshoot danerror selama simulasi serta grafik error antara model referensi dan sistem GMRAC. Berdasarkan karakteristik tanggapan waktu dan grafik error terscbut akan dilihat performance pengendalian GMRAC terhadap perubahan kecepatan kapal maupun dalam mengatasi gangguan (disturbance) yang menerpa kapal."

"Dalam pengoperasiannya, motor induksi membutuhkan suatu metode pengendalian agar dapat bekerja dengan kinerja yang baik. Banyak metode pengendalian untuk motor induksi yang telah dikembangkan, yang paling umum digunakan adalah penggunaan pengendali PI, IP, dan decoupler. Namun perlu diperhatikan bahwa penggunaan pengendali konvensional tersebut masih memiliki performa pengendalian yang kurang baik Oleh karena itu pada skripsi ini, akan dilakukan aplikasi metode Simple Adaptive Control (SAC) dengan Artificial Neural Network (ANN) untuk pengendalian vektor arus dan pengendalian kecepatan rotor pada motor induksi. Model pengendali dinyatakan dalam kerangka acuan rotor (sumbu-dq), sedangkan model motor dinyatakan dalam kerangka acuan stator (sumbu-ab), dengan menggunakan state variable berupa arus stator dan fluks rotor. Pada skripsi ini, akan dilakukan simulasi metode SAC dengan ANN untuk pengendalian vektor arus dan pengendalian kecepatan rotor pada motor induksi untuk menverifikasi performa pengendaliannya, yaitu kemampuan output dari plant untuk dapat mengikuti output dari model referensi. Dalam perancangan pengendali menggunakan metode SAC dengan ANN untuk motor induksi ini, tidak perlu dilakukan sintesa decoupler untuk tujuan mengeliminasi interaksi antar input. Terlebih lagi, juga akan dilakukan simulasi pengendalian dengan menggunakan metode konvensional, yaitu pengendali IP, PI, dan decoupler. Hal ini dilakukan untuk keperluan perbandingan. Setelah menguji dan menverifikasikan hasil dari simulasi, pengendali dengan menggunakan metode SAC dengan ANN memiliki performa pengendalian yang lebih baik dibandingkan dengan pengendali yang menggunakan metode konvensional."

"Pengendali PD merupakan pengendali yang sudah teruji dan banyak diterapkan pada proses pengendalian suatu sistem, salah satu penerapannya yaitu pada pengendalian kemudi kapal kargo, Walaupun pengendali PD (fixed parameters) ini bekerja dengan baik ruunun peiformance-nya menurun pada saat kapal mengalami perubahan kecepatan maupun saat terjadinya gangguan seperti angin, ombak dan arus. Selain itu diperlukan waktu yang cukup lama dalam melakukan penalaan terbadap parameter-parameter pengendali PD jika proses penalaan itu dilakukan secara manual (trial and error). Oleh sebab itu dibutuhkan suatu metode untuk mengatasi permasalahan tersebut. Pada skripsi ini dibahas mengenai penerapan GMRAC (Genetic Madel Reference Adaptive Control) dalam proses pengendalian kemudi kapal kargo. GMRAC merupakan sistem kendali adaptif yang didalamnya terdapat algoritma genetika sebagai metode penalaan terhadap pengendali dari suatu plant (kendalian) yang berdasarkan acuan dari model referensi sistem tersebut. Algoritma genetika digunakan sebagai teknik pencarian parameter-parameter pengendali PD berdasarkan mekanisme genetika dan seleksi alam, sedangkan model referensi digunakan sebagai acuan agar hasil keluaran dari sistem yang dikendalikan berkelakuan sesuai dengan performance yang diinginkan. Proses penalaan pengendali PD dilakukan secara dinamis terhadap perubahan kecepatan kapal maupun saat adanya gangguan (disturbance) yang sangat mempengaruhi dinamika kapal kargo. Hasil pengendalian kemudi kapal kargo dengan GMRAC disimulasikan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB versi 5.3 yang ditampilkan berupa grafik tanggapan waktu untuk menunjukkan settling time, rise time, peak time, overshoot dan error steady state serta grafik error antara model referensi dan system GMRAC. Berdasarkan karakteristik tanggapan waktu dan grafik error tersebut akan dilihat performance dari pengendalian GMRAC terhadap perubahan kecepatan kapal maupun dalam mengatasi gangguan (disturbance) yang menerpa kapal."

"Dilakukan perancangan dan pengembangan sistem pengukuran arus inverter 3 fasa, tegangan DC-Link, posisi sudut rotor, dan kecepatan sudut rotor menggunakan modulator sigma-delta terisolasi, absolute encoder, dan incremental encoder. Dilakukan pembandingan hasil pembacaan arus dan tegangan oleh sensor yang dikembangkan dengan arus dan tegangan yang didapatkan dari osiloskop. Didapatkan MAEArusFasaA = 0.510594 A, MAEArusFasaB = 0.71434 A, MAEArusFasaC = 0.710017 A, dan MAETeganganFasaA-N = 30.35317 V. Meskipun tidak dapat diimplementasikan ke dalam sistem, algoritma pembacaan sudut as menggunakan absolute encoder berhasil melakukan pembacaan sudut as, dibuktikan dengan pembandingan grafik sudut as yang dibentuk oleh incremental encoder. Dikemukakan pula kemungkinan alasan kegagalan integrasi absolute encoder tersebut pada bagian analisis.

---

Design and development of a 3-phase inverter current measurement, DC-Link voltage, rotor angular position, and rotor angular speed system using isolated sigma-delta modulator, absolute encoder, and incremental encoder has been conducted. The results of current and voltage readings by the developed sensor modules are compared with the current and voltage obtained from the oscilloscope. Performance parameters is obtained with MAEArusFasaA = 0.510594 A, MAEArusFasaB = 0.71434 A, MAEArusFasaC = 0.710017 A, dan MAETeganganFasaA-N = 30.35317 V. Although it cannot be implemented into the system, the algorithm for reading the shaft angular position using an absolute encoder in reading the angular position has been performed as showed by the comparison of angular position graph generated by the incremental encoder. The possible reasons for the failure of the absolute encoder integration has been proposed in the analysis section."

"Pengendali PID merupakan pengendali yang sudah teruji dan banyak diterapkan pada proses pengendalian suatu sistem, salah satunya penerapannya yaitu autopilot pada kendali pesawat. Pengendali ini memiliki keterbatasan saat sistem yang dikendalikan memiliki parameter yang berubah-ubah dan adanya gangguan dari lingkungan luar sistem. Biasanya diperlukan waktu yang lama dalam melakukan penalaan parameter pengendali PID jika proses penalaan itu dilakukan secara manual (trial and error). Untuk itu dikembangkanlah berbagai macam metode pengendali adaptif yang diharapkan dapat mengatasi permasalahan tersebut. Salah satu metode pengendali adaptif adalah Generic Model Reference Adaptive Control (GMRAC). Pembahasan dalam skripsi ini meliputi prinsip dasar metode GMRAC dan penerapannya untuk mengendalikan sudut pitch pesawat. Metode GMRAC menggunakan algoritma genetika untuk melakukan penalaan terhadap parameter-parameter pengendali PID terhadap suatu model dinamika gerak pesawat dalam setiap interval waktu update. Keunggulan algoritma genetika terletak pada fleksibilitasnya, dimana metode pencarian solusinya berdasarkan pada mekanisme seleksi alam. Hasil uji coba simulasi pengendalian sudut pitch pesawat dengan GMRAC dilakukan dengan menggunakan software MATLAB 5.3 dengan fasilitas simulink versi 3. Simulasi dilakukan pada empat kondisi terbang dengan cariasi kecepatan dan ketinggian pesawat yang bertipe Charlie, yaitu pesawat penumpang berukuran besar dengan empat mesin jet. Selain itu juga disimulasikan adanya gangguan dari lingkunan luar sistem seperti angin. Dari simulasi yang dilakukan terlihar bahwa meskipun terjadi perubahan parameter kondisi terbang atau gangguan, pengendalian GMRAC dapat membuat respon sistem menyerupai respon meodel referensi."

"Pengendali Fuzzy beberapa tahun terakhir ini telah meluas dipakai pada bidang industri. Kemampuan pengendali logika fuzzy yang dapat menyerupai kemampuan seorang ahli dalam mengendalikan suatu sistem menjadi salah satu keunggulan pengendali tersebut masih terdapat masalah yang cukup rumit dan sulit, yaitu penentuan kaidah yang digunakan logika fuzzy, penentuan jumlah dan nilai parameter-parameter yang ada di dalam sistem pengendali logika fuzzy. Penentuan nilai parameter-parameter pada pengendali logika fuzzy dapat dilakukan dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) menggunakan metode hybrid untuk mendapatkan nilai parameter tersebut secara otomatis dengan bantuan sejumlah data latihan.Pada Skripsi ini dibuat simulasi suatu sistem kendali untuk mengendalikan posisi pada electro-hydraulic actuator yang digunakan antara lain pada robot manipulator. Simulasi dilakukan dengan mengunakan program Matlab ver 5.3 for windows. Dalam Skripsi ini digunakan pengendali ANFIS dan pengendali P untuk mengendalikan posisi pada electro-hydraulic actuator. Pengendali P digunakan pada subsistem elektromekanik yang dapat mempercepat tanggapan sistem. Parameter-parameter tanggapan waktu yang diambil dari hasil simulasi, yaitu final value, rise time, settling time, percent overshoot, dan steady state error. Hasil simulasi sistem dengan pengendali ANFIS dan pengendali P menunjukkan tanggapan waktu yang cepat."