Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Thesis ini menyajikan implementasi prilaku robot yang didasarkan pada fuzzy perception. Prilaku yang berdasarkan input dari sensor yang mengukur jarak suatu rintangan. Rintangan yang mengelilingi robot, dipetakan ke dalam suatu sistem koordinat gambar. Sekumpulan aturan fuzzy digunakan untuk menentukan prilaku robot ketika menemui suatu rintangan. Kumpulan aturan yang berbeda akan meng-hasilakan prilaku yang berbeda pula. Suatu prilaku dari robot dengan mudah dapat dimodikasi, dengan menambahkan, menghilangkan, ataupun mengganti aturan tertentu. Keuntungan dari tur ini dil-ihat di dalam eksperimen pada bagian gerakan kompleks. Pada dua eksperimen pertama, ketika robot bergerak mendekati suatu rintangan berbentuk sudut, robot akan selalu menabrak sudut tersebut. Hal ini terjadi, karena tidak cukupnya aturan fuzzy yang digunakan. Dengan menambahkan satu aturan fuzzy ekstra, permasalahan dengan rintangan yang berbentuk sudut dapat diselesaikan, seperti ditunjukkan pada eksperimen lainnya.Implementasi dari prilaku ini diterapkan pada Scorpion Robot. Robot yang memiliki dua roda, dimana setiap rodanya adalah roda difrensial, sehingga setiap roda dimungkinkan untuk memiliki kecepatan yang berbeda. Robot dilengkapi dengan sensor inframerah. Terdapat 13 sensor yang menghadap ke arah luar, yang digunakan pada implementasi ini. Perangkat lunak yang digunakan pada implementasi iniadalah Behavior Execution Layer (BEL) dari arsitektur Evolution Robotics Software Platform (ERSP) [Evolution, 2004d] dan OpenCV library dari Intel [Bradski, 2008]."

"This book aims to be a comprehensive and accurate survey of state-of-art research on intuitionistic fuzzy sets theory and could be considered a continuation and extension of the authorś previous book. The research activity of the author within the area of intuitionistic fuzzy sets has been expanding into many directions. The results of the authorś most recent work covering the past 12 years as well as the newest general ideas and open problems in this field have been therefore collected in this new book. "

"Tesis ini membahas tentang Pengendali Logika Fuzzy sistem Thermal Mixing. Salah satu contoh proses thermal mixing yang cukup sederhana dan mewakili adalah Proses Pencampuran Air Panas dan Air Dingin. Sistem pencampuran air panas dan air dingin ini terdiri atas sebuah tangki dengan dua buah pipa saluran masukan dan sebuah saluran keluaran. Level dan temperatur air akan diukur dengan menggunakan tranduser.Sistem pencampuran air panas dan air dingin ini merupakan sistem yang multivariabel dengan empat masukan dan dua keluaran. Dari pemodelan yang diperoleh dapat dilihat bahwa sistem pencampuran ini merupakan sistem non linier. Sifat non linier sistem ini merupakan suatu kendala yang harus dikendalikan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan yaitu temperatur dan level air tertentu.Konfigurasi sistem yang digunakan pada pengujian ini adalah maksimum tinggi air dalam tangki 2 m, luas alas tangki 2 m2, luas penampang pipa air 0,05 m2, tinggi level air awal 1 m, suhu air awal dalam tangki 27°C.Untuk melihat tanggapan sistem pengendalian proses pencampuran air panas dan air dingin dengan menggunakan pengendali logika fuzzy maka harus dilakukan berbagai pengujian dengan berbagai macam kondisi. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan fasilitas Simulink versi 4 pada program Matlab versi 6.0.0.88 Release 12.

---

This thesis studies a fuzzy logic controller to the process of thermal mixing. An example of a simple thermal mixing process that represent it was a cold and hot water mixing process. The cold and hot water mixing system consist of a tank which connected to two water pipe inputs and a water pipe output. Water level and temperature were measured with transducers.

The cold and hot water mixing process was a multivariable system with four inputs and two outputs. From mathematical models, the mixing system is a non linear system. The non linearity of this system is the constraint that has to be controlled to achieve the temperature and level set points.

The system configuration used in the examination are 2 m of maximum water level in tank, base area of tank is 2 m2, cross section area of outlet pipe is 0.05 m2 initial water level is 1 m and initial water temperature is 27°C.

The responds system of the mixing process control using fuzzy logic controller was tested in some variants conditions. The tests were simulations using the Simulink version 4 facility in Matlab version 6.0.0.88 release 12 program."

"Tesis ini membahas perancangan pengendali berbasis logika fuzzy (PLF) yang digunakan untuk pengendalian jumlah permeate flax (hasil sating) pada proses crossflow mikrofiltrasi, beserta simulasinya. Model prosesnya diperoleh dari gabungan antara pendekatan model matematik dengan sebuah model pilot plant untuk penyaringan bahan gala. Penekanannya pada dua variabel yang paling berpengaruh yaitu (1) kecepatan alir bahan filtrasi dan (2) tekanan pada membran filtrasi. Perancangan pengendali ini menggunakan Fuzzy Logic Toolbox using Matlab ver. 5.3. PLF ini terdiri dari 3 input dan 2 output (MIMO) dengan fungsi keanggotaan berbentuk triangular dan trapezoidal. Ketiga input terdiri dari galat dan perubahan galat dari keluaran jumlah permeate flux, serta selisih tekanan minimal pada membran. Adanya selisih tekanan membran menentukan bahwa sistem sedang bekerja. Outputnya merupakan pengaturan kerja dua pompa yaitu pompa centrifugal dan pompa volumetrik. Perubahan kerja pompa centrifugal akan menentukan variasi nilai kecepatan alit dan perubahan kerja pompa volumetrik akan menentukan variasi nilai tekanan membran. Penalaran fuzzy disusun berdasarkan metoda Mamdani, dengan mengacu pada 18 aturan fuzzy sesuai Fury Assosiative Memories (PAM) yang dirancang. Unjuk kerja dari sistem yang dirancang selanjutnya disimulasikan dengan Simulink Toolbox Using Matlab ver. 5.3. Pada tahap analisa dilihat unjuk kerja sistem yang dikendalikan dibandingkan dengan menggunakan metoda Sugeno. Analisa Iain dengan memperhatikan pengaruh dari ketepatan menentukan nilai parameter di blok fungsi permeate flux."

"Dalam penelitian ini aplikasi kendali logika fuzzy digunakan pada pengendalian posisi untuk pengaturan kecepatan motor dc. Kendali logika fuzzy diimplementasikan pada Personal Computer (PC) dan programnya dibuat dengan bahasa visual basic 6.0. Komunikasi yang digunakan adalah komunikasi parallel antara PC dengan device yang digunakan. Pengaturan kecepatan motor dc dilakukan dengan menggunakan metode Pulse Width Modulation (PWM). Sistem logika fuzzy mempunyai 2 crisp input yaitu error dan perubahan error dan mempunyai 1 crisp output. Metode defuzzifikasi yang digunakan adalah mean of maxima. Jumlah label dari membership function adalah 7 label. Respon sistem ditampilkan dalam bentuk grafik antara Setting Point (SP), Process Variable (PV), dan Manipulated Variable (MV). Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem telah bekerja dengan baik walaupun SP berubah-ubah."

"Tesis ini membahas perancangan pengendali berbasis logika fuzzy yang digunakan untuk pengendalian suhu barrel extruder beserta simulasinya. Model dinamika proses yang dikendalikan diturunkan berdasarkan aliran energi panas yang terjadi pada setiap barrel nya.Perancangan pengendali ini dengan menggunakan Fuzzy Logic Toolbox Using Matlab. Fungsi keanggotaan yang digunakan berbentuk segitiga, dengan representasi untuk masukan pengendali terdiri dari 5 himpunan fuzzy, dan untuk keluarannya terdiri dari 6 himpunan fuzzy. Penalaran fuzzy yang digunakan pada tesis ini disusun berdasarkan Kaidah Mamdani, dengan mengacu pads 30 aturan fuzzy sesuai Fuzzy Associative Memories (FAO) yang dirancang. Unjuk kerja dari sistem yang dikendalikan disimulasikan dengan Simulink Toolbox Using Matlab, dengan membuat rangkaian simulink dari keseluruhan sistem dan pengendalinya. Untuk analisanya dilihat unjuk kerja sistem yang dikendalikan berupa tanggapan waktu, yang dibandingkan dengan unjuk kerja yang meggunakan pengendali proporsional."