ABSTRAK
Aplikasi neural networks untuk pengendalian suatu sistem, yang biasa pula disebut neurocontroller, memiliki kelebihan yang disebabkan oleh kemampuan neural networks untuk melakukan penalaan diri sendiri (self adjusting), kemampuan untuk melakukan aproksimasi terhadap fungsi-fungsi non linear dan juga ketegaran (robustness) terhadap disturbansi atau degradasi yang menyebabkan perubahan pads parameter sistem_Sistem electromagnetic linear actuator adalah sebuah contoh sistem yang memiliki non linearitas tinggi dan time variant. Sifal time variant ini diakibatkan oleh adanya disturbansi dengan parameter yang berubah-ubah pada sistem tersebut. Pada skripsi ini akan dibahas perancangan dan pengaplikasian neural networks untuk mengendalikan sistem electromagnetic linear actuator untuk mencapai suatu posisi target dalam suatu range tertentu yang berada dalam batas antara 0 mm sampai 9 mm.Hasil simulasi menunjukkan neural networks dapal mengendalikan sistem electromagnetic linear actuator pada range 0 mm sampai 3 mm dan 0 mm sampai 6 mm dengan steady state error lebih kecil dari 5 %, sementara untuk range 0 mm sampai 9 mm memiliki steady state error yang sebagian besar di alas 15 %. I-lasil simulasi tersebut juga menunjukkan ketegaran (robustness) neural networks, yang tetap dapai mengendalikan dengan stabil sistem terhadap pengaruh disturbansi dengan parameter yang berubah-ubah, dan dengan selisih antara output sistem pads saat dipengaruhi disturbansi dengan parameter yang berbeda yang sebagian besar di bawah 5 % pada semua range tersebut di atas.
|
S-Muhammad Yasser.pdf :: Unduh