Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pengendalian keluaran tekanan uap steam-drum boiler pada PLTU penting dilakukan agar dapat menghasilkan energi yang cukup untuk memutar turbin generator sehingga menghasilkan daya listrik yang diinginkan. Untuk merancang sistem pengendalian tekanan uap yang tepat diperlukan model steam-drum boiler dan metode perancangan pengendali yang mampu mengatasi perubahan kondisi steam-drum boiler yang dinamis.Pada tesis ini, diaplikasikan dua metode perancangan sistem kendali untuk steam-drum boiler yaitu sistem kendali PID dan LQR (Linear Quadratic Regulator). Sistem kendali PID dirancang untuk sistem SISO (single input single output). Sistem SISO merupakan bentuk penyederhanaan dari sistem MISO (multi input single output) dengan menganalisa besarnya efek masing-masing masukan terhadap keluarannya. Berdasarkan model SISO ini, parameter kendali PID ditetapkan dan dipergunakan untuk mengendalikan laju alir panas masukan. Pada perancangan sistem kendali LQR, kendali ini diaplikasikan baik untuk sistem SISO maupun MISO. Kendali LQR yang dikembangkan memiliki prekompensator.Untuk mengetahui efektifitas dari rancangan yang didapat simulasi dilakukan dengan mempergunakan perangkat lunak MATLAB/SIMULINK. Pada simulasi ini, kinerja masing-masing sistem kendali (PID dan LQR) dibandingkan pada sistem SISO, sedangkan untuk sistem MISO pembandingan dilakukan antara kendali LQR dengan pre-kompensator dan tanpa pre-kompensator. Dari hasil simulasi yang didapat bahwa untuk sistem SISO kinerja kendali PID menghasilkan overshoot pada keluarannya, sedangkan pada kendali LQR tanpa pre-kompensator akan menghasilkan kenaikan sesaat pada sinyal kendali panas masukan yang sangat besar sekali. Untuk sistem MISO kinerja kendali LQR menggunakan pre-kompensator menghasilkan keluaran tanpa adanya overshoot dengan kenaikan sesaat pada panas masukan yang lebih kecil dibandingkan tanpa menggunakan pre-kompensator.

---

Controlling steam pressure output from a steam-boiler drum in power plant is important in order to produce enough energy to turn turbine generators that can produce the desired electrical power. To design a proper control system, steamdrum boiler model and controller design method is needed to be able to deal with the changing conditions of the steam-drum boiler dynamics.

In this thesis, two methods of control system design have been applied for the steam-drum boiler, which are PID and LQR (Linear Quadratic Regulator) control system. The designed of PID control system is applied on SISO system (single input single output). SISO system is a model simplification from MISO system by analyzing the effect of each input to output. Based on SISO model, PID control parameters are established and used to control the flow rate of heat input. In the LQR control system design, these controls are applied both for SISO and MISO systems. The LQR control system has a pre-compensator.

To determine the effectiveness of the designed control system, simulation was performed by using the software MATLAB / SIMULINK. In this simulation, for SISO system the performance of control system (PID and LQR) compared each other, while for MISO systems comparison is made between LQR control with pre-compensator and without pre-compensator. Results of the simulation shows that the preformance of SISO system using PID control produced overshoot on the output, while the LQR control without pre-compensator produced a huge momentary increase in heat input control signals. The performance of MISO system using LQR control with pre-compensator produced an output without any overshoot and momentary increase in heat input is much smaller compared without using a pre-compensator."

"Tema Inverted pendulum banyak diteliti oleh peneliti dunia, salah satu temanya adalah pemodelan dan perancangan pengendali. Tema inilah yang diambil sebagai tema penelitian dalam tesis ini. Dalam tesis ini dimodelkan tiga jenis inverted pendulum yaitu Single Inverted Pendulum, Double Inverted Pendulum, dan Dual Inverted Pendulum. Model matematik dari ketiga jenis inverted pendulum ini diturunkan dari persamaan Euler- Lagrange. Model matematik yang didapatkan disimulasikan menggunakan matlab simulink. Dari hasil simulasi didapatkan bahwa ketiga jenis inverted pendulum ini tidak stabil namun demikian ketiga jenis inverted pendulum ini dapat dikendalikan sehingga ketiga jenis inverted pendulum ini dapat distabilkan. Untuk menstabilkan sistem inverted pendulum digunakan pengendali LQR. Dari hasil simulasi terlihat bahwa sistem inverted pendulum dapat distabilkan, namun kestabilan sistem hanya dapat dipenuhi dalam batasan nilai variabel keadaan yang tertentu.

---

Inverted pendulum is widely studied by researchers around the world. One of its research themes is modeling and control design. This theme also becomes the research focus of this thesis. In the research, three types of inverted pendulum have been studied. That are Single Inverted Pendulum, Double Inverted Pendulum and Dual Inverted Pendulum. Mathematical models of these inverted pendulums are derived from the Euler-Lagrange equation. Based on these models, simulation is carried out by using Matlab/Simulink. Simulation results showed that the inverted pendulums are not stable but controllable. Therefore the inverted pendulums can be stabilized. In this research, LQR controller is used to stabilize the inverted pendulum systems. Simulation results show that the inverted pendulum systems could be stabilized only within limited range of the state variable values."

"

Perkembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) bergerak semakin cepat dan mengalami kemajuan pesat dalam setiap bidang kehidupan manusia, tak terkecuali dalam dunia kendali industri. Sementara kendali industri mensyaratkan sistem pengendali yang mampu mengatasi perubahan karakteristik secara otomatis serta dapat beradaptasi dengan dinamika perubahan sistem yang diakibatkan adanya perubahan kondisi lingkungan kerja. Pengendali berbasis kecerdasan buatan dianggap mampu untuk beradaptasi dengan perubahan karakteristik dari sistem secara otomatis adalah pengendali berbasis neural network. Dalam penelitian ini disajikan desain dan simulasi sistem pengendali berbasis neural network dengan metode pembelajaran back propagation yaitu pengendali inverse langsung(direct inverse control/DIC), pengendali neuron tunggal(single neuron controller), serta pengendali PID pada plant modul training pressure process rig(PPR 38-417). Untuk pengujiannya, didesain sistem identifikasi berbasis neural network sebagai simulator plant. Hasilnya, semua sistem kendali yang didesain tersebut mampu mengendalikan plant sesuai dengan sinyal referensi yang dinginkan. Namun pengendali single neuron dan PID mampu mempertahankan keluarannya dengan baik saat diberi gangguan pada sinyal kendali maupun plant dibandingkan dengan pengendali inverse langsung(ANN-DIC). Hal ini dikarenakan kendali single neuron dan PID bersifat close loop sehingga mampu mengkoreksi kesalahan secara langsung. Sementara jika dibandingkan dengan kendali PID, kendali single neuron lebih adaptif untuk berbagai kondisi gangguan karena memiliki metode pembelajaran langsung, sementara kendali PID perlu dilakukan tunning untuk mendapatkan unjuk kerja yang handal.

---

The development of artificial intelligence (AI) is moving faster and experiencing rapid progress in every area of human life, not least in the world of industrial control. While industrial control requires a control system that is able to overcome changes in characteristics automatically and can adapt to the dynamics of system changes caused by changes in working environment conditions. Artificial intelligence-based controllers are considered capable of adapting to changes in the characteristics of the system automatically is a neural network-based controller. In this study, the design and simulation of a neural network-based controller system with back propagation learning methods, namely direct inverse control (DIC) and single neuron controller, as well as PID controllers for the pressure process rig (PPR 38-417) training module. For the test, a neural network-based identification system is designed as a simulator plant. As a result, all the control systems designed are able to control the plant in accordance with the desired reference signal. However, single neuron and PID controllers are able to maintain their output well when given interference with the control signal or plant compared to the direct inverse controller (ANN-DIC). This is because single neuron control and PID are close loop so that they can correct errors directly. Meanwhile, when compared to PID control, single neuron control is more adaptive for a variety of disruption conditions because it has a direct learning method, while PID control needs to be tuned to get reliable performance.

"

"Hidrogen merupakan salah satu zat/gas yang sangat banyak kegunaannya, terutama dalam industri kimia. Banyaknya unit pada sebuah pabrik membuat banyak gangguan yang akan terjadi pada suatu proses pabrik, gangguan tersebut akan berdampak kepada keefektifan dan kestabilan operasi pabrik tersebut yang juga berpengaruh kepada lingkungan sekitar. Kompresor dan steam reformer merupakan unit-unit yang penting dalam pabrik biohidrogen dari biomassa. Kompresor berguna untuk mencapai tekanan tinggi pada kondisi operasi selanjutnya sedangkan Steam Reformer merupakan proses utama dari pabrik ini yang berguna untuk menghasilkan gas H2. Model Predictive Control (MPC) merupakan suatu pengendali yang dapat bekerja dengan basis model yang diharapkan akan menghasilkan kinerja yang lebih baik daripada pengendali lainnya. Pemodelan proses dilakukan dengan menggunakan model empirik sedangkan proses optimasi dilakukan dengan penyetelan terhadap paramter-parameter pengendali MPC seperti waktu sampel (T), prediction horizon (P), dan control horizon (M). Hasil pengendalian tekanan kompresor dan suhu steam reformer adalah pengendali MPC memiliki kinerja yang lebih baik dari pada pengendali PI dengan melakukan reidentifikasi sistem untuk mendapatkan pemodelan yang sesuai.

---

Hydrogen is one of the substances / gases that used by people, especially in the chemical industry. The number of units in a factory making many distractions that will occur in a process plant, the interference will affect the effectiveness and stability of the plant's operations that also affect the surrounding environment. Compressors and a steam reformer are the important units in biohidrogen from biomass plant. The compressor is useful for achieving high-pressure operating conditions while Steam Reformer next is the main process of this plant are useful to produce H2 gas.

Model Predictive Control (MPC) is a controller that can work with the base model is expected to has better performance than other controllers. Process modeling is done by using the empirical model while the optimization process is done by setting the parameter-MPC controller parameters such as sample time (T), prediction horizon (P), and the control horizon (M). The results of the compressor pressure control and temperature control of steam reformer is the MPC controller has better performance than the PI controller by performing system reidentification to obtain appropriate model."

"Penelitian ini membahas tentang Strategi Pemeliharaan pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU). PLTU memiliki sistem dan subsistem peralatan yang komplek terdiri dari peralatan mekanik, listrik dan instrumen yang memiliki jenis dan karakteristik kerusakan yang berbeda-beda. Berdasarkan pembagian sistem menurut fungsinya, PLTU memiliki 8 sistem utama. Data riwayat kegagalan sistem dikelompokkan berdasarkan kerusakan dan diagram pareto memvisualisasikan 20% kegagalan utama yang terjadi pada seluruh sistem. Dengan melakukan Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) diperoleh analisa modus kegagalan, penyebab kegagalan dan efek kegagalan pada peralatan untuk mengatasi risiko paling tinggi pada pembangkit listrik. Setelah menganalisa kegagalan paling tinggi berdasarkan evaluasi risiko, dilakukan penyelesaian masalah kegagalan dengan pendekatan Reliability Centered Maintenance (RCM). Hasil dari penelitian ini adalah Strategi Pemeliharaan dengan pendekatan RCM. Logic Tree Analysis (LTA) merupakan metode analisa deduktif yang digunakan sebagai Strategi Pemeliharaan untuk mengklasifikasikan beberapa mode kegagalan yang diperlukan dalam menentukan keputusan pemeliharaan (Maintenance Action).

---

This research discusses about Maintenance Strategy on Steam Power Plant. Thesteam power plant has Complex Systems and Equipment subsystems consists ofMechanical Equipment, Electrical equipment and Instrumentations equipment with types and characteristics of different damage. Based on the distribution system and according to the function, the power plant has 8 Main System. Failure History Data System grouped by damage and Pareto diagram visualize Top 20% Failure on whole system. By doing Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) obtained by analysis of failure modes, failure causes and effects on the equipment failure to overcome the highest risk at a power plant. After analyzing the highest failure based on the evaluation the highest risk of failure, the failures eliminated by approach of Reliability Centered Maintenance (RCM).

As a result study is a Maintenance Strategy with approach based on RCM. Logic Tree Analysis (LTA) is a deductive method of analysis used as a Maintenance Strategy for classifying some failure modes required in determining maintenance decisions (Maintenance Action)."

"Robot merupakan salah satu ciptaan manusia yang diharapkan dapat mengambil keputusan sendiri dalam batasan tertentu untuk menyelesaikan permasalahan - permasalahan yang berbahaya bagi manusia. Salah satu bentuk robot yang dapat membantu manusia adalah unmanned aerial vehicle (UAV). Kelebihan UAV adalah bentuk yang kecil, hemat energi, and kemampuan untuk bekerja tanpa bantuan manusia. Salah satu bentuk UAV adalah quadrotor yang merupakan bentuk lain dari helikopter dengan empat baling - baling. Dengan kemampuan untuk melakukan manuver yang sulit dilakukan oleh wahana lain, serta kemampuan untuk terbang dan mendarat secara vertikal, quadrotor merupakan pilihan UAV yang semakin menarik. Pembahasan akan difokuskan pada 3 hal, yaitu sistem navigasi, pemodelan, dan pengendalian quadrotor. Sistem navigasi menggunakan sensor accelerometer, gyroscope serta kompas digital yang dipadukan dengan kalman filter untuk menghilangkan derau. Sistem dimodelkan menggunakan metode least-square, selanjutnya quadrotor dikendalikan oleh PID. Berdasarkan hasil yang didapat, gabungan sistem navigasi dan pengendali yang diusulkan mampu mengendalikan quadrotor sehingga sudut sistem dapat dikendalikan.

---

Robot is one of human creation that is expected to take its own decision in a certain limitation for tasks which are too dangerous for humans. From many kind of robot, unmanned aerial vehicle (UAV) has received tremeduous interest. The advantages of a UAV are their small body, energy efficient, and the ability to work without human assistance. One type of UAV is quadrotor which is another form of helicopter with four propellers. With the ability to do difficult maneuver performed by another vehicle, and the ability to do vertical take-off and landing, quadrotor is one of the most promising UAV.

This work will focus on three topics, namely navigation systems, modeling, and control of the quadrotor. The navigation system using an accelerometer, a gyroscope and a digital compass combined with a Kalman filter to remove noise. Modeling system using the method of least-square, and using the PID controller to control the quadrotor. Based on the results obtained, the combined navigation and control system proposed is able to control the quadrotor so that the system angle can be controlled."

"Getaran suatu komponen mesin yang telah melewati standar yang ditentukan dapat menurunkan performa kerja mesin dan menyebabkan kerusakan sehingga dapat terjadi overhaul. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem pemantauan kondisi getaran pada komponen mesin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan waktu dimana komponen akan mengalami kerusakan berdasarkan data kondisi terdahulu dan mendiagnosa penyebab getaran yang terjadi sehingga dapat menghasilkan suatu penjadwalan pemeliharaan berdasarkan jangka waktu yang telah ditentukan. Metode yang digunakan ialah analisa kecenderungan yang disesuaikan dengan ISO 10816 dan analisa spectrum getaran. A Kondisi getaran yang terjadi pada unit High Pressure Boiler Feed Pump 2 yaitu DE Pompa = 7,19 mm/s pada bulan Maret tahun 2019, DE Motor = 4,60 mm/s pada bulan Agustus tahun 2019, NDE Pompa = 4,51 mm/s pada bulan September 2019, dan NDE Motor = 4,53 mm/s pada bulan Juli tahun 2020. Pada analisa spectrum ditemukan bahwa terjadi gejala kerusakan antara lain Blade Pass Frequency, Rotor Bar Pass Frequency, Journal Bearing Looseness, Resonansi, dan Unbalance.

---

Vibrations of a machine components that have passed the prescribed standards can decrease the performance of the work of the machine and cause damage that can happen to an overhaul. Therefore it takes a vibration condition monitoring system on the engine components. The purpose of this research is to determine the time in which the components will be damaged based on the previous conditions and diagnose the cause of the vibration that occurs so it can generate a maintenance scheduling based on the time period specified. The method used is the trending analysis that adapted to ISO 10816 and vibration spectrum analysis. Measurement of vibration conditions has been conducted on two units High Pressure Boiler Feed Pump, as measured at four points, namely the Drive End of the pump, the Motor Drive End, Non Drive End of the pump, the Non Drive End Motor on each point made on the axial axis, horizontal and vertical. The conditions of the vibration that occurs at the unit 39 s High Pressure Boiler Feed Pump 2 IE DE Pump 7.19 mm s in March 2019, DE Motors 4.60 mm s in August of 2019, NDE Pump 4.51 mm s in September 2019, and NDE Motor 4.53 mm s in July to know 2020 n. On the analysis of the spectrum found that symptoms of damage among other Blade Pass Frequency, Rotor Bar Pass Frequency, Journal Bearing Looseness, Resonance, and Unbalance. "

"Beragam kebutuhan industri, membuat jenis-jenis proses pada industri pengolahan menjadi beragam dengan berberapa parameter input dan output, salah satunya adalah proses thermal mixing yang menggunakan sistem multi input multi output. Thermal mixing atau continuous stirred-tank reactor mengendalikan 2 aliran dengan temperatur berbeda kedalam tanki pencampur sehingga mendapat temperatur dan ketinggian tangki sesuai yang diinginkan. pada penelitian ini telah dirancang sistem pengendali berbasis logika fuzzy pada pengendalian temperatur dan level. Penelitian ini sistem logika fuzzy menngunakan 2 input dan 1 output unutk masing-masing parameter pengendalian. 2 input fuzzy set menggunakan nilai error dan change of error. Setiap fuzzy set menngunakan 7 membership function yaitu negative big (NB), negative medium (NM), negative small (NS), zero (Z), positive small (PS), positive medium (PM), dan positive big (PB). Sistem dapat melakukan pengendalian temperatur dan level sesuai yang diinginkan. Sistem ini menggunakan simulasi berbasis aplikasi MATLAB Simulink. Berdasarkan hasil simulasi, dapat disumpulkan bahwa pengendalian menggunakan fuzzy logic controller lebih baik dibandingkan pengendalian PID. Hasil pengendalian fuzzy memiliki rata-rata rise time dan settling time yang lebih cepat dan tidak memiliki overshoot.

---

A variety of industrial needs, making the types of processes in the processing industry to be diverse with several input and output parameters, one of which is a thermal mixing process that uses a multi-input multi output system. Thermal mixing or continuous stirred-tank reactor controls 2 streams with different temperatures into the mixing tank so that the temperature and height of the tank are as desired. In this research a fuzzy logic based controller system has been designed for controlling temperature and level. This study uses a fuzzy logic system using 2 inputs and 1 output for each control parameter. 2 fuzzy input sets use error and change of error values. Each fuzzy set uses 7 membership functions, namely negative big (NB), negative medium (NM), negative small (NS), zero (Z), positive small (PS), positive medium (PM), and positive big (PB). The system can control the temperature and level as desired. This system uses a simulation based on the MATLAB Simulink application. Based on the simulation results, it can be concluded that the control using fuzzy logic controller is better than PID control. Fuzzy control results have a faster average rise time and settling time and do not have overshoot."

"Skripsi ini mengetengahkan suatu perancangan sistem kendali kolom depropanizer meggunakan Pengendali PID dengan Pengawas Logika Fuzzy (PID-PLF). Pengendali ini pada dasarnya sama dengan pengendali PID biasa, hanya saja terdapat pengawasan nilai parameter kandali melalui aturan-aturan logika fuzzy. Logika Fuzzy disini berfungsi menggantikan penalaan tambahan secara on-line trial & error yang biasa dilakukan untuk memperbaiki penalaan awal (misalnya dengan Metoda Ziegler-Nichols) yang kurang akurat. Kelebihan dari metoda ini adalah optimasi penalaan tambahan dilakukan melalui basis pengetahuan proses secara semi-otomatis. Perancangan sistem kendali ini disimulasikan dengan perangkat lunak (software) yang dirancang secara khusus untuk menjelaskan permasalahan yang dihadapi. Melalui perangkat lunak ini, penulis melakukan penelitian kecil untuk menentukan Memori Asosiatil Fuzzy (sebagai dasar bagi penentuan parameter kendali) pada beberapa kondisi temperatur distilat (diperlakukan sebagai set point). Hasil dari 2 kondisi simulasi menunjukkan bahwa tipe Pengendali PID yang digunakan menunjukkan keunggulan yang komparatif dibandingkan Pengendali PID biasa, terutama dalam hal waktu pencapaian (rise time), waktu setting (selling lime) dan kesalahan tunak (steady state error) yang tereliminasi"