Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sistem pengendalian temperatur campuran dan ketinggian air merupakan pengaplikasian yang umum ditemukan dalam bidang industri. Salah satu proses yang menggunakan sistem pengendalian tersebut adalah proses water thermal mixing. Proses tersebut bertujuan untuk menjaga nilai temperatur dan ketinggian air pada nilai yang diinginkan. Hal tersebut dapat diicapai dengan cara mengatur flow input air panas dan air dingin serta mengatur flow out dengan nilai konstan. Pada penelitian ini, diterapkan Reinforcement Learning (RL) dengan Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Agent untuk melakukan simulasi proses tersebut pada Matlab dan Simulink. Proses training diperlukan untuk memberikan agent pengalaman dalam mengendalikan proses tersebut. Performa dari pengendali RL akan dilihat dari beberapa parameter seperti rise time, settling time, overshoot, dan steady-state error sebagai data kualitatif. Berdasarkan hasil pengendalian, didapatkan nilai overshoot dan steady-state error yang cukup kecil yaitu 1.3% dan 1.76%.

---

Mixture temperature and water level control systems are common applications in industrial field. One of the process that uses the control system is water thermal mixing process. The goal of the process is to maintain a temperature and water level at expected value. The goal can be achieved by adjusting the input flow of hot and cold water plus adjust flow out on a constant value. In this study, Reinforcement Learning (RL) with Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) agent was applied to simulate the process in Matlab and Simulink. The training process is needed to give agents experience in controlling the process. The performance of the RL controller will be seen from several parameters such as rise time, settling time, overshoot, and steady-state error as qualitative data. Based on the control results, the overshoot and steady-state error values are quite small, namely 1.3% and 1.76%."

"Sistem pengendalian ketinggian air merupakan aplikasi yang umum digunakan dalam bidang industri otomasi. Aplikasi dari sistem ini berguna untuk menjaga nilai ketinggian air yang dibutuhkan dalam proses kontrol. Pada penelitian ini, sistem pengendalian ketinggian air dibuat dalam skala lab dengan menerapkan sistem kendali menggunakan reinforcement learning dengan policy gradient agent. Pada plant yang dibuat ini terdapat perangkat keras programmable logic controller (PLC), control valve, flow transmitter dan water level transmitter. Perangkat keras tersebut dihubungkan ke MATLAB dan Simulink menggunakan OPC server sebagai jalur komunikasi dua arah. Implementasi policy gradient agent pada sistem pengendalian ketinggian air digunakan dalam dua kondisi yaitu simulasi dan plant. Parameter yang digunakan untuk menentukan performa pengendalian adalah overshoot, rise time, dan settling time. Berdasarkan hasil pengendalian yang didapatkan, terdapat nilai overshoot yang cukup kecil, yaitu 0.38 % pada simulasi dan sebesar 2,92 % pada plant.

---

Water level control system is a commonly used application in industrial automation. The application of this system is useful for maintaining the value of the water level needed in the control process. In this study, the water level control system was made on a lab-scale by implementing a control system using reinforcement learning with a policy gradient agent. In this plant, there is a programmable logic controller (PLC), control valve, flow transmitter, and water level transmitter. The hardware is connected to MATLAB and Simulink using an OPC server as a two-way communication line. The implementation of the policy gradient agent in the water level control system is used in two conditions, namely simulation and plant. The parameters used to determine the control performance are overshoot, rise time, and settling time. Based on the control results obtained, there is a fairly small overshoot value, namely 0.38% in the simulation and 2.92% in the plant."

"Pengendalian proses di industri desalinasi sangat penting untuk mengoptimalkan operasi dan mengurangi biaya produksi. Pengendali proporsional, integral, dan derivatif (PID) umum digunakan, namun tidak selalu efektif untuk sistem coupled-tank yang kompleks dan nonlinier. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan algoritma reinforcement learning (RL) dengan algoritma Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) untuk mengendalikan ketinggian air pada sistem coupled-tank. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem pengendalian ketinggian air menggunakan RL berbasis programmable logic controller (PLC) untuk mencapai kinerja optimal. Sistem diuji pada model coupled-tank dengan dua tangki terhubung vertikal, di mana aliran air diatur untuk menjaga ketinggian air dalam rentang yang diinginkan. Hasil menunjukkan bahwa pengendalian menggunakan RL berhasil dengan tingkat error steady-state (SSE) antara 4,63% hingga 9,6%. Kinerja RL lebih baik dibandingkan PID, dengan rise time dan settling time yang lebih singkat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa RL adalah alternatif yang lebih adaptif untuk pengendalian level cairan di industri dibandingkan dengan metode konvensional.

---

Process control in the desalination industry is crucial for optimizing operations and reducing production costs. Proportional, integral, and derivative (PID) controllers are commonly used but are not always effective for complex and nonlinear coupled-tank systems. This study explores the use of reinforcement learning (RL) with the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm to control the water level in a coupled-tank system. The objective of this research is to design a water level control system using RL based on a programmable logic controller (PLC) to achieve optimal performance. The system was tested on a coupled-tank model with two vertically connected tanks, where the water flow is regulated to maintain the water level within the desired range. Results show that control using RL achieved a steady-state error (SSE) between 4.63% and 9.6%. RL performance was superior to PID, with faster rise and settling times. This study concludes that RL is a more adaptive alternative for liquid level control in industrial settings compared to conventional methods."