Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKStyrene Acrylic adalah sebuah produk kimia yang digunakan sebagai bahan baku adhesive, coating dan cat. Untuk memproduksi Styrene Acrylic diperlukan sebuah reaktor yang berfungsi sebagai wadah dimana reaksi antar bahan-bahan dasar Styrene Acrylic terjadi. Reaksi yang terjadi dalam reaktor harus terkendali agar dapat mengikuti resep formula yang sudah ditentukan. Salah satu faktor yang utama yang harus dikendalikan adalah suhu dalam reaktor. Suhu dalam reaktor harus sesuai dengan formula yang telah ditetapkan agar kualitas dari produk sesuai dengan yang diinginkan. Toleransi eror suhu dalam reactor hanya diperbolehkan sebesar 5?C. Selain untuk menjaga kualitas produk, pengendalian suhu reaktor juga berdampak pada alasan kemanan pabrik. Reaksi kimia dan proses produksi Styrene Acrylic memiliki sifat yang nonlinear, sehingga diperlukan pengendali yang dapat mengendalikan sistem nonlinear dengan toleransi eror yang kecil. Fuzzy logic diharapkan dapat memenuhi kebutuhan pengendalian suhu reaktor, sehingga suhu reaktor dapat mengikuti trajektori suhu yang didapat dari resep formula yang mana ditentukan sebagai setpoint.Skripsi ini membahas tentang pemodelan dan desain pengendali yang baik untuk model proses Styrene Acrylic plant. Proses ini dimodelkan dengan metode matematis yang diterapkan menggunakan C-Mex. lalu di simulasikan menggunakan Simulink Matlab yang digunakan untuk mendesain pengendali PID konvensional dan fuzzy logic. Pengendali PID di-tuning menggunakan metode Ziegler Nichols yang mana performanya akan dibandingkan dengan performa pengendali fuzzy logic yang didesain dengan 9 aturan.

---

ABSTRACTStyrene Acrylic is a chemical product used as raw material for adhesives, coatings and paints. To produce Styrene Acrylic requires a reactor that serves as a container in which the reaction between the basic ingredients of Styrene Acrylic occurs. The reactions that occur in the reactor must be controlled in order to follow a prescribed formula. One of the main factors that must be controlled is the temperature in the reactor. The temperature in the reactor shall be in accordance with the prescribed formula for the quality of the product to be as desired. Tolerance of temperature error in the reactor is only allowed at ± 5⁰C. In addition to maintaining product quality, reactor temperature control also has an impact on manufacturers' safety reasons. Chemical reactions and Styrene Acrylic production processes have nonlinear properties, so controllers are required to control nonlinear systems with small error tolerance. Fuzzy logic is expected to meet the reactor temperature control requirement, so that the reactor temperature can follow the temperature trajectory obtained from the formula or recipe which is set as setpoin.This thesis discusses the modeling and design of a good controller for the Styrene Acrylic plant process model. This process is modeled by a mathematical method applied using C-Mex. Then simulated using Simulink Matlab which is used to design conventional PID controller and fuzzy logic. The PID controller is tuned using the Ziegler Nichols method whose performance will be compared to the performance of a fuzzy logic controller designed with 9 rules."

"Terdapat berbagai macam metode untuk meningkatkan stabilitas system tenaga listrik. Salah satunya adalah dengan menggunakan metode pengereman dinamis (dynamic braking). Selain menggunakan braking resistor saja, system braking dapat juga melibatkan reaktor dan kapasitor untuk meningkatkan unjuk kerja pengereman. Setelah terjadi gangguan yang besar, setiap generator sinkron yang terhubung dengan sistem tenaga listrik mengalami perbedaan antara masukan daya mekanis dan keluaran daya elektris yang dapat membawa system menuju ketidakstabilan. Skripsi ini membahas tentang penggunaan pengendali logika fuzzy untuk koordinasi pensaklaran braking resistor, reaktor, dan kapasitor pada perbaikan stabilitas peralihan sistem tenaga listrik. Setelah terjadinya gangguan, variabel kecepatan rotor dari generator akan diukur dan sudut penyalaan untuk saklar thyristor ditentukan dari keluaran crisp pengendali logika fuzzy. Dengan mengendalikan sudut penyalaan untuk masing-masing komponen, koordinasi dari braking resistor, reaktor, dan kapasitor dapat mengendalikan daya percepatan dan perlambatan pada generator dan kemudian meningkatkan stabilitas peralihan. Simulasi dilakukan dengan menggunakan gangguan tiga fasa ke tanah pada saluran transmisi paralel. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pengendalian dengan logika fuzzy untuk koordinasi pensaklaran braking resistor, reaktor dan kapasitor dapat memberikan metode yang sederhana dan efektif untuk meningkatkan kestabilan sistem tenaga listrik.

---

There are several method to improve the power system stability. One of the method that can be used is dynamic braking. Beside of braking resistor only, the braking system can also involve reactor anda capacitor to enchance the braking performace. Following a major disturbance, each synchronous generator connected to a power system experiences a net difference between its mechanical power input and electrical power output which leads to instability of the system.

This paper deals with the implementation of fuzzy logic controller for switching coordination of braking resistor, reactor, and capacitor in power system transient stability improvement.

Following a fault, variable rotor speed of the generator is measured and the firing-angle for the thyristor switch is determined from the crispy output of the fuzzy controller. By controlling the firing-angle for each component, the coordination of braking resistor, reactor, and capacitor can control the accelerating and decelerating power in generator and thus improves the transient stability.

The simulations is doing by considering Three-phase-to-ground fault in the parallel transmission lines. Simulation results clearly indicate that the proposed fuzzy control strategy provides a simple and effective method of transient stability enhancement of synchronous power system."

"AbstrakPada tesis ini dibahas pemodelan furnace secara matematis untuk mendapatkan fungsi alih yang mewakili dinamika proses yang berjalan. Desain pengendali dilakukan untuk mengendalikan furnace dalam mengantisipasi gangguan perubahan temperatur lingkungan yang terjadi selama proses metal forming berlangsung.Pemilihan pengendali yang digunakan yaitu pengendali PI, pengendali feedforward, dan pengendali Fuzzy Logic dan masing-masing dibahas, dianalisis serta dilakukan uji coba pengendalian untuk mengantisipasi gangguan tersebut di atas.AbstractThis thesis discussed mathematical models of the furnace for the metal forming process in order to represent the dynamic characteristics. The controller is designed to anticipate disturbances caused by environmental temperature during metal forming processing activity.The choice of controllers used are PI controller, feedforward controller, and fuzzy logic controller, and each of them will be discussed, analyzed, and examined to find out their ability to eliminate the disturbance effects."

"Penelitian ini melakukan simulasi pengukuran jarak gandar kendaraan untuk Automatic Vehicle Classification (AVC) dengan menggunakan satu sensor (yaitu treadle) dengan metoda fuzzy logic. Pengukuran jarak gandar hanya merupakan sebagian kecil dari sistem AVC secara keseluruhan. Hasil simulasi menunjukkan sistem berbasis fuzzy logic ini dapat digunakan untuk AVC dengan simpangan terbesar 50,529 mm. Selain itu, sistem ini juga memerlukan detektor percepatan untuk menentukan model fuzzy yang sesuai."

"Sel surya memiliki karakteristik tegangan arus yang tidak linier dan memiliki satu titik dimana daya maksimum dihasilkan. Titik ini bergantung kepada faktor lingkungan seperti iradiasi matahari dan suhu. Agar didapatkannya daya maksimum dari sel surya, sel surya harus bekerja pada titik daya maksimum dalam kondisi lingkungan yang berubah-ubah. Oleh karena itu semua pengendali yang diaplikasikan pada sel surya menggunakan algoritma Maximum Power Point Tracking MPPT. Tujuan penelitian ini adalah merancang metode MPPT berdasarkan pengendali logika Fuzzy FLC yang mampu mencapai MPP dengan cepat dan dapat beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan kondisi lingkungan. Perancangan didasarkan pada studi literatur, uji coba simulasi dan eksperimen. Hasil simulasi dan eksperimen membuktikan bahwa algoritma MPPT berdasarkan pengendali logika Fuzzy mampu mendapatkan daya maksimum untuk besar beban dan kondisi lingkungan yang bervariasi.

---

Solar cells have a nonlinear voltage ndash current characteristic which has one distinct maximum power point MPP. This point depends on environmental factors such as sun irradiation and temperature. In order to obtain maximum power from solar cells continuously, it has to work on its maximum power point despite the inevitable changes in environment. This is why the applied controllers on solar cells employ some method for Maximum Power Point Tracking MPPT.

The objective of this study is to design MPPT method based on Fuzzy logic controller FLC which able to reach MPP in a short time and to adapt with changing environmental conditions quickly. The design is based on study literature, simulation, and implementation.

The result proves Fuzzy Logic Controller MPPT able to reach MPP and adapt with changing conditions quickly."

"ABSTRACTTanaman hidroponik saat ini sudah banyak sekali penggemarnya dari seluruh dunia, karena sistemnya yang tidak memerlukan tanah, sehingga jika dibandingkan dengan penanaman konvensional dalam luas tanam tersedia yang sama, system hidroponik dapat menanam tanaman lebih banyak, karena bisa ditanam secara vertical dan hanya memanfaatkan aliran larutan nutrisi untuk tumbuh kembangnya. Akan tetapi disamping kelebihan tersebut , system hidroponik lebih kompleks karena ada beberapa parameter yang harus diperhatikan dan dijaga, seperti nutrient solution pH Konsentrasi , periode pengairan, dan pencahayaan buatan. Dengan majunya teknologi saat ini , maka dimungkinkan penghilangan peran manusia dalam pengolahan besaran parameter tersebut, bisa disebut sistem otomasi. Selain itu dapat juga dilakukan monitoring untuk parameter-parameter tersebut sehingga kita juga bisa melihat trend perubahan dari parameter tersebut. Skripsi ini membahas rancang bangun dan implementasisistem monitoring dan automasi tanaman hidroponik, jenis system tanaman hidroponik yang di automasi dan monitoring adalah Drip System Non-Recovery. Rancang bangun terbagi menjadi : Rancang bangun Algoritma Kontrol dan Automasi, Hardware Mekanik Elektrik , dan HMI. Algoritma Kontrol dikembangkan menggunakan Fuzzy Logic Controller dengan Arduino sebagai mikrokontrollernya, untuk monitoring dibuat sistem HMI berbasiskan Software LabView, digunakan komunikasi tanpa kabel menggunakan WIFI yang menghubungkan LabView dengan Arduino.

---

ABSTRACTHydroponic plants nowadays are become so popular on around the world. Because hydroponics system that doesn rsquo t require soil, therefore if it is compared with conventional planting usingthe same size of available space, hydroponic systems can growing more plants than the conventional one, because hydroponics can be planted in vertically. But besides these advantages, hydroponic systems is more complex because there are several important parameters that should be monitored and maintained, such as nutrient solutions pH and concentration , the period of irrigation, and artificial lighting. With nowdays advance technology development , it is possible to remove the Role of Human to maintain these parameters, the system is called Automation. In addition it is Also possible to monitoring these parameters by graphic trending. This project discusses about the design and implementation of the Monitoring and Automation system of hydroponic plant, the hydroponic plant system is based on the Non Recovery Drip System. The design is divided in to three parts The design of Control and Automation Algorithm ,the Hardware Mechanical Electrical , and the HMI Human Machine Interface . The control algorithm was developed using Fuzzy Logic Controller with Arduino as the microcontroller. For the HMI will be developed using the LabView Software. Wireless communication WIFI is used to established communication between LabView and Arduino."

"Dengan berkembangnya pembangunan perkotaan dan kebutuhan industri, semakin pipa panjang diperlukan. Untuk kebutuhan industri diperlukan suatu sistem system pengendalian yang kuat, adaptif, efisien, dan ramah lingkungan untuk memenuhi kebutuhan yang sangat besar. Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem kendali berdasarkan kecerdasan buatan dengan logika fuzzy pada kontrol aliran air berdasarkan PLC. Pada penelitian ini sistem logika fuzzy menggunakan 2 input himpunan fuzzy yaitu error dan perubahan kesalahan. Setiap himpunan fuzzy menggunakan 5 fungsi keanggotaan yang bernilai negatif besar (NB), negatif sedang (NM), nol (ZO), positif sedang (PM), besar positif (PB). Sistem dapat melakukan kontrol debit sesuai kebutuhan. Sistem ini terletak pada komputer yang berfungsi sebagai pusat kendali dan mengambil data dari server OPC tempat data diambil dari PLC menggunakan komunikasi Ethernet yang terhubung langsung ke plant. Sistem kontrol berbasis logika fuzzy dioperasikan pada pabrik prototipe pada skala lab, dan analisis kinerja diverifikasi secara eksperimental. Data dapat langsung diambil dan dilihat menggunakan MATLAB SIMULINK. Berdasarkan hasil percobaan dapat disimpulkan kontrol menggunakan logika fuzzy lebih baik dari kontrol konvensional PID. Hasil kontrol menggunakan logika fuzzy mencapai kondisi tunak lebih cepat yaitu 24,24 detik tanpa overshoot dibandingkan dengan menggunakan PID yaitu ID 48,6 detik dengan overshoot 16,2%.

---

With the development of urban development and industrial needs, more and more long pipes are needed. For industrial needs, a strong, adaptive, efficient, and environmentally friendly control system is needed to meet enormous needs. In this research, a control system based on artificial intelligence has been designed with fuzzy logic on water flow control based on PLC. In this study, the fuzzy logic system uses 2 input fuzzy sets, namely error and error change. Each fuzzy set uses 5 membership functions with large negative values ​​(NB), medium negative (NM), zero (ZO), moderate positive (PM), large positive (PB). The system can perform discharge control as needed. This system is located on a computer that functions as a control center and retrieves data from the OPC server where data is retrieved from the PLC using Ethernet communication that is connected directly to the plant. Fuzzy logic based control system is operated in a prototype factory on a lab scale, and performance analysis experimentally verified. Data can be directly retrieved and viewed using MATLAB SIMULINK. Based on the experimental results, it can be concluded that the control using fuzzy logic is better than conventional PID control. The results of the control using fuzzy logic reached steady state faster, namely 24.24 seconds without overshooting compared to using PID, namely ID48.6 seconds with 16.2% overshoot."

"Skripsi ini membahas mengenai disain dan implementasi pengendali fuzzy pada sistem motor induksi menggunakan PLC Mitsubishi Q02HCPU, meliputi perancangan konfigurasi hardware sistem secara keseluruhan, pemrograman fuzzy logic menggunakan diagram ladder, serta perancangan sistem monitoring unjuk kerja fuzzy. Sistem ini memanfaatkan pulsa pembacaan rotary encoder yang terkopel pada pulley motor induksi sebagai feedback kecepatan real. System fuzzy yang dibuat memiliki dua fungsi keanggotaan masukan (Error & DError) sebagai masukannya serta satu fungsi keanggotaan keluaran (DV) sebagai keluarannya. Metode inferensi yang digunakan adalah tipe max-min Mamdani. Pada proses defuzzifikasi, system dibuat dengan menggunakan dua metode sebagai pembanding, yaitu: middle of maxima dan weighted average. Untuk melakukan fungsi pengawasan, data-data input dan output berupa set point (SP), process value (PV), dan keluaran analog (DV) ditampilkan ke dalam grafik historikal dengan menggunakan software HMI Mitsubishi GT-Designer3. Berdasarkan nilai rata-rata parameter unjuk kerja yang diperoleh dari grafik respon transien perubahan speed pada siklus Error positive dan negative, respon serta stabilitas yang dihasilkan pada percobaan menggunakan metode defuzzifikasi weighted average relatif lebih baik daripada middle of maxima.

---

This paper discusses the design and implementation of fuzzy controllers on the induction motor system using Mitsubishi PLCs Q02HCPU, including designing the hardware configuration of the overall system, programming of fuzzy logic using ladder diagrams, as well as the performance design of fuzzy monitoring systems. These systems utilize pulse which read out from rotary encoder are coupled to the pulley of induction motor as real velocity feedback.

Fuzzy systems are made to have two membership functions input (Error & DError) as input and one membership function output (DV) as the output. Maxmin Mamdani type is used as inference method. In defuzzification process, the system is made by using two methods as a comparison, namely: middle of maxima and the weighted average. To perform a supervisory function the data input and output, such as: set point (SP), process value (PV), and analog output (DV) is shown on the historical graph by using the software HMI Mitsubishi GTDesigner3.

Based on the average value of the performance parameters obtained from the response transient graph in speed change on positive and negative cycle Error, response and stability generated in experiments using the defuzzification method of weighted average relatively better than the middle of maxima."

"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."