Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam Skripsi ini sebuah pengendali Fuzzy Takagi-Sugeno dirancang untuk mengendalikan sistem tangki terhubung dalam skema Internal Model Control (IMC). Sebuah model NARX (Nonlinear AutoRegressive eXogeneous) digunakan dalam skema IMC untuk meniru karakteristik sistem tangki terhubung dan diidentifikasi berdasarkan data masukan-keluaran sistem. Identifikasi yang dilakukan terhadap coupled tank apparatus PP-100 adalah dengan metode fuzzy clustering Gustafson-Kessel dan Least Square untuk mendapatkan model fuzzy Takagi-Sugeno. Perancangan pengendali invers dari model fuzzy Takagi-Sugeno digunakan invers affine secara langsung. Hasil pengendalian yang diperoleh menunjukkan kinerja yang sangat baik dimana proses dapat mengikuti acuan yang diberikan. Juga dilakukan perbandingan kinerja pengendalian untuk model yang diidentifikasi dengan metode Instrumental Variable. Hasil yang diperoleh dengan metode Least Square sama persis dengan metode Instrumental Variable. Skema pengendali IMC juga lebih baik dibandingkan dengan pengendali pole placement, dimana pada pengendati pole placement keluaran dari proses tidak dapat mengikuti acuan yang diberikan."

"Sistem Kendali Adaptif Acuan Model Proporsional Integral (SKA2M-PI) merupakan salah sate jenis pengendali adaptif yang dapat mengatasi masalah-masalah yang sering didapati dalam perancangan sistem kendali modern seperti fungsi alih yang tidak dapat didefinisikan dengan baik dan parameter proses yang berubah terhadap waktu. Kestabilan sistem ini dijamin dengan diterapkannya teon kestabilan Lyapunov dalam perancangan mekanismenya. Pada skripsi ini dibuat suatu perangkat lunak yang dinamakan Program Sistem Kendali Adaptif Acuan Model (PSK42M), yang berguna untuk men-simulasikan SKA2M-Pl. PSKA2M merupakan perangkat lunak yang mudah digunakan (user friendly), karena dibuat dengan bahasa Visual Basic versi 3.0 di lingkungan Windows 3.10. Dari hasil simulasi dengan PSKA2M, dapat dilihat beberapa kelebihan SKA2M-PI yaitu : mampu meredam overshoot sampai nol persen; mampu menghilangkan galat-tunak sampai mendekati nol persen; mampu mempercepat rise-time dan settling-time; mampu beradaptasi terhadap perubahan parameter proses, sehingga jika hai tersebut terjadi, dapat dengan cepat kembali mencapai unjuk-keoa yang diinginkan; tidak perlu mengetahui fungsi alih-sistem dalam penerapannya ; dan dengan adanya model acuan, mudah untuk mengatur dinamika keluaran sesuai dengan keinginan."

"Suatu sistem kendali yang baik harus mempunyai ketahanan terhadap disturbance dan mempunyai respon yang cepat dan akurat. Sering terjadi permasalahan dalam sistem kendali Proportional Integral Derivative (PID) bila dibuat sangat sensitif, maka respon sistem terhadap disturbance menghasilkan overshot/undershot yang besar sehingga kemungkinan dapat terjadi osilasi semakin tinggi. Bila dibuat kurang sensitif memang akan menghasilkan overshot/undershot kecil, tetapi akibatnya akan memperpanjang recovery time. Untuk mengatasi hal ini, diterapkan sistem kendali hybrid yaitu sistem kendali PID yang akan dihybridkan dengan sistem kendali logika fuzzy. Dalam sistem ini kendali utama adalah kendali PID sedangkan kendali logika fuzzy bekerja membantu untuk meminimalkan overshot/undershot yang terjadi dan juga meminimalkan recovery time dari respon sistem.Sistem kendali logika fuzzy yang didesain mempunyai 2 input yaitu error dan delta error dan output kecepatan motor. Besar output dari sistem kendali logika fuzzy hanya 50 % dari kendali PID. Hal ini dilakukan dengan membatasi semesta pembicaraan dari himpunan fuzzy untuk output. Dari desain sistem ini diharapkan sistem kendali secara keseluruhan yang merupakan hybrid antara PID dengan Kendali Logika Fuzzy dapat menghasilkan respon sistem yang lebih baik.

---

PID Fuzzy Logic Controller System for DC Motor Speed Control. A good controller system must have resilience to disturbance and must be able to response quickly and accurately. Problem usually appears when PID controller system was built sensitively hence the system?s respon to the disturbance will yield big overshot/undershot then the possibility of oscillation to be happened is excelsior. When the controller system was built insensitively, the overshot/undershot will be small but the recovery time will be longer. Hybrid controller system could overcome those problems by combining PID control system with fuzzy logic.The main control of this system is PID controller while the fuzzy logic acts to reduce an overshot/undershot and a recovery time. The fuzzy logic controller is designed with two input error and delta error and one output of the motor speed. The output of fuzzy logic controller should be only half of the PID controller for limiting entirely fuzzy output. This hybrid system design has a better respon time controller system than PID controller without fuzzy logic."