Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada sistem kendali konvensional, batasan-batasan seperti amplitudo dan slew rate sinyal kendali tidak diperhitungkan pada proses pengendalian. Hal ini tentu dapat menyebabkan hasil kendali menjadi kurang baik, terutama jika terjadi pemotongan paksa terhadap sinyal kendali sebelum masuk ke plant. Untuk mengatasi hal tersebut dirancanglah suatu pengendali Model Predictive Control (MPC). Dengan MPC, keluaran proses yang akan datang dapat diprediksi dan batasan-batasan yang ada tidak diabaikan sehingga keluaran sistem menjadi bagus. Selain keluaran sistem menjadi bagus, adanya batasan juga dapat membuat kinerja alat menjadi optimal. Skripsi ini bertujuan untuk merancang jenis pengendali Model PredictiveControl (MPC) yang akan diterapkan pada sebuah sistem nyata Level/Flow and Temperature Process Rig 38-003 dengan metode Quadratic Programming. Dalam merancang pengendali MPC untuk Level/Flow and Temperature Process Rig 38-003 ini, penulis menggunakan model yang berbentuk ruang keadaan yang didapat dengan menggunakan metode Kuadrat Terkecil berdasarkan pada data masukan dan data variabel keadaan alat. Masukan sistem adalah tegangan untuk mengatur kondisi servo valve dan keluran yang akan dikendalikan adalah temperatur air hasil keluaran Heat Exchanger sebelum masuk ke sistem Radiator Cooler. Dari uji eksperimen terbukti bahwa metode pengendali MPC dengan constraints memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode pengendali Ruang Keadaan. Hal tersebut dapat dilihat dari tanggapan sistem hasil pengendalian MPC dengan constraints yang lebih halus dibandingkan dengan tanggapan sistem hasil pengendalian dengan metode pengendali Ruang Keadaan. Perubahan sinyal kendali pengendali MPC dengan constraints juga jauh lebih halus dibandingkan dengan perubahan sinyal kendali pengendali Ruang Keadaan. Kondisi ini akan meningkatkan ketahanan fisik sistem selama uji eksperimen.

---

In conventional control system, some constraints such as amplitude and control signal?s slew rate are not included in the controlling process. So, the result of the control process is not good enough especially if the control signal is forcibly cut before entering the plant. In order to overcome this problem, a Model Predictive Controller is designed. In this MPC control scheme, the few next steps of process output are going to be predicted and some constraints will be ignored so the system output will become precise. In other hand, the occurrence of constraints will improve system?s performance into an optimum condition.

The final purpose of this thesis is to design a Model Predictive Controller (MPC) using Quadratic Programming method which will be applied on a real time system of Level/Flow and Temperature Process Rig 38-003. In designing MPC controller for Level/Flow and Temperature Process Rig 38-003, the writer uses system?s model on state space form which is obtained by using Least Square method in the basis of input and state variables data of the plant. Input for the plant is voltage which will be used to control the position of servo valve whereas the controlled output is water temperature on the pipe that connects Heat Exchanger's output line and Radiator Cooler's input line.

Experiments conducted prove that MPC with constraints controlling scheme will give a better results than State Controller controlling scheme. Generally, it can be seen that system response to MPC controller is much smoother than system response to State Controller. MPC controller also has smoother control signal variance compared to State Controller control signal variance. This condition will actually raise the system's physical reliability during the experiment."

"Pada sistem kendali konvensional, batasan-batasan seperti amplitudo dan slew rate sinyal kendali tidak diperhitungkan pada proses pengendalian. Hal ini tentu dapat menyebabkan hasil kendali menjadi kurang baik, terutama jika terjadi pemotongan paksa terhadap sinyal kendali sebelum masuk ke plant. Untuk mengatasi hal tersebut dirancanglah suatu pengendali MPC. Dengan MPC, keluaran proses yang akan datang dapat diprediksi dan batasan-batasan yang ada tidak diabaikan sehingga keluaran sistem menjadi bagus. Selain keluaran sistem menjadi bagus, adanya batasan juga dapat membuat kinerja alat menjadi optimal. Pada skripsi ini, sistem yang akan dikendalikan dengan metode MPC dengan constraints adalah Coupled-Tank Basic Process Rig 38-100. Model yang digunakan pada perancangan pengendali berbentuk ruang keadaan yang didapat dengan menggunakan metode Kuadrat Terkecil berdasarkan pada data masukan dan data variabel keadaan alat. Masukan sistem adalah tegangan pompa pada tangki pertama dan keluaran yang akan dikendalikan adalah ketinggian air pada tangki kedua. Dari uji eksperimen terbukti bahwa metode pengendali MPC dengan constraints memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Aturan Kendali Ruang Keadaan. Hal tersebut dapat terlihat dari tanggapan sistem, dimana tanggapan sistem dengan menggunakan metode MPC lebih cepat serta tidak adanya overshoot maupun undershoot pada keluaran sistem saat terjadi perubahan nilai trayektori acuan.

---

In conventional control system, constraints, such as amplitude and slew rate of input signal are not computed in control process. This matter of course can make the control result become worst, especially when force cutting occur to input signal before it enters to the plant. To solve those problems, a MPC controller is designed. With MPC, process output can be predicted and the existence of constraints will not be ignored and, as the result, it makes output system become well. Besides improve output system quality, the existence of the constraints can also make the device works at optimum condition everytime.

In this following final thesis, system that will be controlled by MPC with constraints method is Coupled-Tank Basic Process Rig 38-100. Model that is used in controller design has state space form. This model is formed by using Least Squares method based on input and state variable data. Input system is pump in first tank and output that will be controlled is water level in second tank.

Experiments prove that MPC with constriants give better result than State Controller method. With MPC, system response become faster and there are no overshoot nor undershoot when the set point change."

"Model Predictive Control (MPC) merupakan salah satu metode pengendali prediktif berbasis model yang populer digunakan pada dunia industri. Beberapa keuntungan yang ditawarkan oleh pengendali ini diantaranya adalah kemampuannya dalam menangani sistem multivariabel dengan cukup mudah dan juga kemampuannya untuk memberikan constraints atau batasan tertentu baik pada sinyal pengendali maupun pada keluaran sistem. Sistem Heat Exchanger yang akan digunakan pada tesis ini juga merupakan sistem multivariabel berorde tinggi yang mempunyai dua masukan dan dua keluaran. Model sistem yang dipakai berupa model linear diskrit yang didapat dari linearisasi model linearnya. Hasil pengendalian menggunakan MPC constraints akan dibandingkan dengan MPC unconstraints.

---

Model Predictive Control is one of the predictive control methods that popular for being used in industry. Some advantages offered by this controller are its ability to easily handle multivariable system easier and also its ability to give constraints or certain limitation of controller signal/ on output system.

Heat exchanger system which will be controlled here is also high-order multivariable system with two inputs and two outputs. The system model that use is discrete linear model which is get from linearization of linear model. The result of controller using MPC constraints will be compare with MPC unconstraints."

"Penggunaan komponen pasif pada sistem suspensi kendaraan mempunyai beberapa kelemahan, yaitu sistem tidak dapat menyesuaikan dengan kondisi permukaan jalan yang mengurangi kenyamanan serta keamanan dalam berkendara. Untuk mengatasi masalah tersebut dapat dilakukan dengan menambahkan komponen aktif pada sistem suspensi pasif, yang kemudian lebih dikenal dengan sistem suspensi semi-aktif. Sumber tenaga eksternal tidak diperlukan pada suspensi semi-aktif, sehingga hanya perlu mengubah damping koefisien pada damper. Dengan mengendalikan output berupa suspension deflection dari gangguan eksternal berupa kontur jalan pada model kendaraan full car diperlukan pengendali yang prediktif. Salah satu pengendali prediktif yang umum digunakan dan sudah teruji adalah Model Predictive Control (MPC). MPC digunakan untuk mengendalikan sistem suspensi semi-aktif hasil dari identifikasi sistem dengan metode identifikasi least square bertingkat. Pada laporan skripsi ini diajukan metode simulasi untuk hasil kinerja dari sistem yang akan diuji dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB. Sedangkan untuk pengambilan data dan melihat hasil kinerja simulasi pada model kendaraan dengan menggunakan simulator Carsim.

---

The use of passive components in vehicle suspension systems has several disadvantages, one of them is the system cannot adjust to road surface conditions that reduce comfort and safety in driving. To overcome this problem can be done by adding active components to the passive suspension system, which is then better known as a semi-active suspension system. External power sources are not required for semi-active suspensions, so only need to change the damping coefficient on the damper. By controlling the output in the form of suspension deflection from external disturbances in the form of road contours on a full car vehicle model, a predictive controller is needed. One predictive controller that is commonly used and tested is the Model Predictive Control (MPC). MPC is used to control the semi-active suspension system as a result of identifying the system with the multistage least square identification method. In this thesis report, a simulation method is proposed for the performance results of the system to be tested using MATLAB software. Meanwhile, to data collecting and see the performance results on vehicle models using the Carsim simulator."

"Model sistem tata udara presisi dimodelkan sebagai sebuah sistem multivariable dengan dua output yaitu temperature dan kelembaban dan dua input yaitu kecepatan putaran motor dan bukaan valve. Pada model ini ada masalah coupling diantara input dan outputnya. Model Predictive Control (MPC) adalah salah satu cara untuk mengatasi masalah coupling dalam sistem multivariable. Pengendali MPC dirancang tanpa constraints untuk menentukan agoritma yang handal.Dari hasil simulasi nampak bahwa parameter-parameter pengendali yang terbaik adalah horizon Hp=10, Hu=4, matrik pembobotan R=0.1, dan Q=3. Dengan parameter ini respon keluarannya mengikuti sinyal set point.

---

Precision Air Conditioning model is defined as a multivariable system with two outputs Temperature and humidity and two inputs, the speed of motor compressor and valve opening. There will be a coupling problem between inputs and outputs. Model Predictive control (MPC) is a way to counter a coupling problems in multivariable system. MPC controller is designed without constraints addition to determine the reliable algorithm.

From the simulation result, it can be seen that the best parameters controller are horizon Hp=10, Hu=4, weighting matrix R=0.1 and Q=3. In this parameter, the output response equal to the trajectory or set point signal."

"Untuk menangani gangguan pada proses operasi nonlinear diperlukan suatu bentuk pengendalian. Representative Model Predictive Control (RMPC) adalah salah satu cara untuk memperoleh sekumpulan MPC lokal yang dapat merepresentasikan keseluruhan rentang operasi. MPC lokal ini nantinya digunakanpada Multiple Model Predictive Control (MMPC) untuk mensimulasikanproses operasi nonlinear multi variabel.Skripsi ini membahas penggunaan RMPC untuk memilih beberapa MPC lokal yang kemudian digunakan sebagai model pada MMPC untuk menangani gangguan. Penelitian ini menggunakan model kolom distilasi biner ?Kolom A? yang disimulasikan dengan perangkat lunak MATLAB. Variabel yang dimanipulasi adalah laju refluks dan laju boil up sedangkan variabel yang dikontrol adalah komposisi produk distilat dan komposisi produk bawah. Hasil IAE MMPC dibandingkan dengan IAE kontroler PI konvensional. Untuk gangguan single step; MPC terbaik dengan IAE 0,2564, lebih baik dari IAE kontroler PI 0,7494.Sedangkan untuk gangguan multi step; MMPC terbaik dengan IAE 0,7730, lebih baik dari IAE kontroler PI 0,9808.

---

In order to handle disturbances in the nonlinear operation some form of control is required. Representative Model Predictive Control (RMPC) is one way to obtain a set of local MPC which able to represent the entire operating range. The local MPC is later used in the Multiple Model Predictive Control (MMPC) to simulate the operation of nonlinear multi-variable process. This thesis discusses the use of RMPC to select some local MPC which is then used as a model for dealing with disturbances in the MMPC. This study uses a model of a binary distillation column "Column A" which is simulated with MATLAB software. The manipulated variable is the rate of reflux and boil-up rate, while the controlled variable is the product composition of the distillate and bottom product composition. MMPC IAE results compared with conventional PI controller IAE. For single step disturbance; the best MPC with IAE 0.2564, is better than PI controller IAE 0.7494. As for the multi-step disturbance; the best MMPC with IAE 0.7730, is better than PI controller IAE 0.9808."

"Generalized Predictive Control merupakan suatu metode perancangan pengendali swatala berbasis model proses, yaitu model proses digunakan secara eksplisit untuk mendisain pengendali dengan meminimumkan suatu fungsi kriteria. Oleh karena itu, untuk mendapatkan performa pengendali yang baik diperlukan juga metode identifikasi model yang baik pula. Pada percobaan ini dilakukan perancangan dan implementasi pengendali swatala pada Pressure Process Rig (Feedback 38-714) dengan menggunakan metode Recursive Least Square sebagai estimator dan Generalized Predictive Control sebagai aturan sintesa parameter pengendali. Pada percobaan dilakukan pengendalian dengan horizon, N , yang tetap sebesar 3. Pada percobaan pertama dilakukan simulasi pengendalian model linear Pressure Process Rig dengan menggunakan nilai faktor pembobot, hGPC. sebesar 4 dan faktor pelupaan, hRLS, sebesar 0,9999. Simulasi ini menunjukkan keberhasilan pengendalian model linear Pressure Process Rig karena keluaran sistem yang dihasilkan dapat mengikuti pergerakan setpoint dan juga galat tunak dapat hilang dalam waktu yang singkat. Percobaan berikutnya merupakan pengendalian sistem nyata Pressure Process Rig dengan menggunakan beberapa nilai hGPC dan hRLS yang divariasikan. Dari hasil percobaan diketahui bahwa nilai hGPC sebesar 2 dan nilai hRLS sebesar 0,9999 merupakan nilai yang tepat digunakan agar performa pengendali dapat maksimal. Dengan nilai ini pengendali dapat melakukan fungsinya secara maksimal, yang ditandai dengan kecilnya nilai settling time. Dari percobaan ini juga diketahui bahwa semakin kecil nilai faktor pembobot, hGPC maka semakin cepat tanggapan sistem, selain itu apabila nilai faktor pelupaan, hRLS, semakin mendekati satu maka pergerakan theta semakin tidak terpengaruh oleh derau."

"Sistem tata udara presisi atau yang lebih dikenal dengan Precision Air Conditioning (PAC) merupakan mesin refrigerasi yang bekerja berdasarkan konsep termodinamika. Sistem tata udara presisi digunakan di ruang pusat data untuk menjaga temperatur dan kelembaban di dalam kabinet agar peralatan IT di dalam kabinet tidak cepat rusak. Temperatur ideal yang harus dicapai di dalam kabinet berkisar antara 20º - 25ºC, sedangkan kelembaban relatif (RH) yang harus dijaga di dalam kabinet berkisar antara 45-55%. Namun untuk mencapai keadaan tersebut, dibutuhkan pengendalian sistem supaya sistem dapat bekerja dengan keluaran seperti yang diinginkan.Model predictive control merupakan salah satu metode pengendali prediktif yang populer digunakan di dunia indutri. Sistem tata udara presisi yang dikendalikan dalam penelitian ini merupakan sistem multi input single output (MISO) dengan masukan berupa kecepatan putaran kipas kompresor dan kecepatan aliran udara volumetrik, dan keluaran yang dikendalikan adalah suhu keluaran dari kondenser kedua yang menuju kabinet dari sistem tata udara presisi. Diuji tiga model sistem tata udara presisi, model linier, model nonlinier tanpa beban heat sensible peralatan IT, dan model nonlinier dengan beban sensible peralatan IT yang divariasikan dengan pendekatan model linier biasa hasil identifikasi PO-MOESP dan model linier dengan vektor bias hasil identifikasi menggunakan metode kuadrat terkecil.Hasil pengendalian MPC untuk ketiga plant sistem tata udara presisi menujukkan performa yang baik dalam pengendalian, dilihat dari keluaran sistem yang mengikuti trajektori acuan yang diberikan.

---

Precision Air Conditioning (PAC) is a refrigerant machine that works based on thermodynamics concept. PAC is in implemented data center in order to stabilize the temperature and the humidity in cabinet in order to prevent IT damage integrated in the cabinet. The desired ideal temperature for the cabinet is from 20oC to 25oC and the desired relative humidity (RH) is from 45-55%. However, to achieve such a state, it takes control of the system so that the system can work with the output as desired.

Model predictive control is a predictive control method which is popularly used in industries world. Precision air conditioning system are controlled in this study is a multi-input single output (MISO) system with input in the form of fan rotation speed of the compressor and the air volumetric flow rate, and the controlled output is the temperature of the output of the second condenser to the cabinet of the precision air conditioning system. Tested three models of precision air conditioning system, linear models, nonlinear models without the burden of sensible heat IT equipment, and nonlinear models with variation of sensible heat IT equipment load with ordinary linear model approach to the identification of PO-MOESP and linear models with bias the results of identification using the method least squares.

MPC control results for the third plant of PAC systems showed good performance in control, viewed from the system output to follow a given reference trajectory."

"Pengendali prediktif menggunakan prediksi dari keluaran sistem yang akan dikendalikan. Nilai prediksi ini didapat dari pemodelan sistem, dimana penggunaan model sistem pada proses perancangan, menjadi ciri khas dari pengendali prediktif. Pengendali prediktif atau dalam banyak literatur sering disebut sebagai Model Predictive Control, merupakan metode pengendali yang dapat memperhitungkan batasan-batasan (costraints) yang ada dalam sistem. Sehingga kehadiran constraints pada sistem dapat diperhitungkan dengan menggunakan algoritma MPC.Dalam skripsi ini algoritma MPC diterapkan pada sistem dua tangki dengan satu masukan dan satu keluaran. Masukan sistem berupa tegangan pompa sedangkan keluarannya berupa tinggi fluida pada tangki. Batasan amplitudo sinyal kendali diterapkan pada perancangan ini untuk melihat kinerja MPC dalam menangani constraints. Solusi Quadratic Programming yang digunakan untuk menangani kasus MPC dengan constraints pada skripsi ini adalah metode Active Set. Dalam metode Active Set, nilai sinyal kendali diambil supaya ada bagian dari pertidaksamaan constraints menjadi persamaan. Kemudian dengan menggunakan kondisi Karush-Kuhn-Tucker solusi yang berupa nilai optimal dari perubahan sinyal kendali akan didapat.Hasil simulasi yang dilakukan menunjukkan, keluaran selalu dapat mengikuti trayektori acuan dan sinyal kendali yang didapat juga baik. Hasil simulasi juga menunjukkan bahwa faktor bobot pada sinyal kendali R, dan panjangnya Prediction Horizon P, sangat mempengaruhi unjuk kerja dari algoritma MPC. Perbandingan juga dilakukan antara alogritma MPC constraints dengan algoritma pengendali Formula Ackermann, dimana MPC constraints menunjukkan kinerja yang lebih baik."

"In electric power systems that consist of some generators, electric power stability in supplies sidebecomes the most important problems, which must be paid attention. In the interconnection system, ifthere are some troubles in transmission, generator or load will cause another generators feel theexistence of instability condition. For instability condition which not too serious, system can overcomethe fault and will not influence stability of system as a whole. However, for in big scale of fault andhappened in a long duration can be ejected system becoming unstable and will result hampered ofelectrics energy supply to the load For the worst condition could be blackout condition.This article studies about improvement of the stability of the system by using excitation current andthe prime mover of generators, which is coordinated fuzzy logic control in synchronize generator. Byusing annexation from three methods above, the condition of stability of the power system can attain thestability. The transient stability needed control in order that system with good stability can return tonormal condition. Faulted electric power system often caused by failure in controlling the transientstability. It is because in transient stability forms critical condition for electrical power system. By controlling the level of excitation current and mechanical energy from the prime mover ofgenerators which controlled by fuzzy logic when the fault is happened will make acceleration areabecome decreasing and deceleration area become increasing with the result that system can be stablequickly. It visible that from result of simulation obtained if using generator oscillation of fuzzy logiccontrol, transient period becoming shorter and amplitude of oscillation wave is smaller compare by usingwithout fuzzy logic. Likewise, this method is able loo to overcome transient condition at starting period ofa generator."