Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPemakaian motor induksi sangkar pada industri sudah sangat luas karena harga dan biaya pemeliharaannya lebih murah disamping juga keunggulan fisiknya, dibandingkan dengan motor arus searah dan motor sinkron. Tapi motor sangkar mempunyai keterbatasan pada pengaturannya karena hanya dapat dilakukan pada sisi catu daya ke stator saja yang mengakibatkan pengaturan torsi tidak dapat dipisalikan dari kecepatan. Untuk itu dikembangkan sistem pengaturan dengan metoda kontrol vektor fluks dengan menggunakan analisa model matematis motor induksi sangkar pada sumbu d-q yang diperoleh dari transformasi tiga fasa menggunakan matriks transformasi Park. Metoda ini membutuhkan catu daya yang berasal dari inverter tiga fasa sehingga memungkinkan pengaturan ampitudo dan frekuensi tegangan kcluarannya. Salah satu metoda pemberian urutan penyalaan inverter dapat dilakukan dengan mengatur pulsa-pulsa yang dihasilkan generator SPWM (Sinusoidal Pulse TFidth Modulation). Pulsa-pulsa tersebut diatur oleh suatu rangkaian kontrol yang dikembangkan dari analisa model matematis motor induksi sangkar pada sumbu d-q, yang selanjutnya dapat dibuat modul-modul untuk disimulasikan dengan perangkat lunak EMTP (Electromagnetics Transient Progam) yang hasilnya menunjukkan kehandalan dari sistem pengaturan dimana torsi yang dihasilkan hanya bergantung pada arus I,,, dengan mempertahankan arcs Id."

"Pengendali kecepatan motor lingkar tertutup menggunakan nilai kecepatan rotor sebagai umpan baliknya. Sistem pengendalian akan memiliki unjuk kerja yang baik bila nilai kecepatan rotor yang dijadikan umpan balik sesuai dengan kecepatan putar rotor. Kecepatan rotor dapat diukur menggunakan incremental encoder. Semakin tinggi resolusi encoder yang digunakan hasil pengukuran yang diperoleh akan semakin presisi, akan tetapi harga encoder dengan resolusi tinggi sangatlah mahal. Oleh karena itu, dikembangkan berbagai metode pengukuran kecepatan dengan menggunakan encoder resolusi rendah. Pada skripsi ini dijelaskan beberapa metode konvensional untuk mengukur kecepatan dan dirancang pengukuran kecepatan dengan mengaplikasikan pengendali fuzzy. Simulasi dilakukan pada metode konvensional, ""M method"" dan pengukuran kecepatan menggunakan pengendali fuzzy untuk membandingkan hasil pengukuran dari keduanya. Simulasi dilakukan menggunakan SIMULINK MATLAB 6.5. Penggunaan pengendali fuzzy dapat menghasilkan pengukuran kecepatan yang lebih presisi dari metode pengukuran kecepatan konvensional, ""M Method"" baik pada kecepatan rendah maupun pada kecepatan tinggi. Pada skripsi ini juga disimulasikan pengendali fuzzy menggunakan blok s-function pada SIMULINK MATLAB 6.5. Pengendali fuzzy yang disimulasikan ini akan dibandingkan hasilnya dengan pengendali fuzzy yang menggunakan blok FLC pada SIMULINK MATLAB 6.5. Hasil simulasi keduanya menunjukkan hasil yang hampir sama, walaupun metode defuzzikasi keduanya berbeda."

"Motor induksi tiga phasa merupakan motor yang non linier sehingga sulit dalam pengaturan kecepatannya terutama pada putaran yang rendah dan mempunyai torsi beban yang tinggi misal pada saat torsi beban mencapai nilai nominalnya, kesulitan menjadi bertambah apabila pengendalian putaran motor dilakukan tanpa sensor (sensorless). Pengendalian motor induksi tiga phasa dapat dilakukan dengan menggunakan komrol vektor yang merupakan salah satu cara yang digunakan untuk memperbaiki unjuk kerja motor. Unjuk kerja yang buruk menyebabkan penggunaan motor menj adi terbatas. Metoda komrol vektor dilakulian dengan cara mengestimasi fluks rotor dan posisi rotor, untuk mengendalikan fluks rotor dan kecepatan rotor dapat digunakan pengendali PI. Penggunaan observer menimbulkan kesalahan estimasi kecepatan w,, kesalahan ini mengakibatkan kesalahan posisi 0, sehingga timbul kesalahan arus stator is, sumbu d dan q, dan kesalahan arus stator ini mengakibatkan timbulnya kesalahan torsi Te dan fluks ws dan wr, karena slip frekuensi di pengaruhi oleh fluks, sehingga terjadi kesalahan pada kecepatan wr dan 0c, kesalahan ini dapat menjadi besar atau menjadi kecil. Peletakan observser pada sumbu dq bertujuan mengurangi kesalahan yang diakibatkan oleh transformasi. Observer yang digunakan adalah full order dan reduced order observer. Pada penelitian ini dilakukan simulasi pada kecepatan rendah sampai diluar kecepatan nominal dengan batasan motor tetap dapaf bekerja baik dalam batas nilai nomlnalnya maupun diatas kecepatan nominalnya. Dari hasil percobaan simulasi yang dilakukan, nilai aktual putaran rotor dapat diikuti nilai estimasinya baik pada penggunaan full order, reduced order dari reduced order observer dengan kompensasi. Pada penggunaan reduced order observer dengan kompensasi arus menunjukkan perbaikan kesalahan yang signifikan antara nilai actual dan estimasi dari arus stator sumbu d dan q, fluks rotor sumbu d dan q, kecepatan rotor, arus magnetisasi, torsi elektromagnetik. Penggunaan waktu cuplik yang tepat sangat mempengaruhi kesalahan yang texjadi antara nilai actual dan estimasi, pada simulasi ini digunakan waktu cuplik 10 pangkat minus 4 detik, makin kecil waktu cuplik menyebabkan waktu proses bertambah lama. Dalam mengatasi timbulnya arus yang besar pada putaran rotor diatas putaran nominal maka digunakan metoda pelemahan medan atau field weakening control tanpa menggunakan sensor kecepatan dan menggunakan full order observer pada sumbu dq. Percobaan simulasi ini menghasilkan putaran 405.9 rad/detik yang melampaui kecepatan nominal rotor 147.7 rad/detik pada putaran acuan 400 radian/detik, sedangkan kecepatan maksimum yang dapat dicapai motor pada kondisi beban nol adalah 647 radian /detik. Pada percobaan simulasi dengan beban berubah, terjadi penurunan putaran sehingga tidak mencapai putaran acuan, namun masih dapat mencapai kecepatan putar nominal 147.7 radian/detik."

"Pengontrol aliran banyak digunakan di berbagai industri, seperti di industri perminyakan untuk mengalirkan minyak dari minyak lepas pantai ke darat atau digunakan untuk distribusi minyak. Pengontrol aliran yang paling banyak digunakan dalam industri adalah pengontrol berbasis PID konvensional yang diimplementasikan menggunakan PLC. PLC banyak digunakan dalam industri karena kekompakannya, memiliki konektivitas standar dan memiliki keandalan yang tinggi. Dalam penelitian ini, pengontrol non-konvensional, yaitu pengontrol Neuro-Fuzzy, diterapkan pada pabrik prototipe yang mengandung air sebagai agen alirannya. Pabrik prototipe terdiri dari tangki air, pompa air, katup gerbang, katup kontrol, flow meter, dan sistem perpipaan. Kontroler Neuro-Fuzzy dalam penelitian ini dirancang berdasarkan algoritma ANFIS, dengan input berupa kesalahan dan perubahan kesalahan dari variabel proses yang diamati, dalam hal ini aliran air pada pipa keluaran pabrik prototipe. Pengontrol dioperasikan di lingkungan MATLAB/SIMULINK pada PC, yang memperoleh informasi laju aliran berasal dari flow meter yang terhubung ke PLC. PLC berkomunikasi dengan pengendali melalui fasilitas OPC. Output dari pengontrol, yang berupa bukaan katup kontrol, akan dikirim ke PLC melalui OPC, oleh karena itu PLC dapat mengontrol bukaan katup sesuai dengan laju aliran air yang diinginkan. Setelah menjalani proses pelatihan, pengendali berbasis ANFIS yang dikembangkan diuji dengan berbagai titik setel debit air untuk mendapatkan informasi kinerjanya. Dari penelitian ini ditemukan bahwa pengontrol berbasis ANFIS adalah pengontrol dengan kinerja yang baik, yang memiliki waktu naik rata-rata 16,88 detik, waktu penyelesaian 30,68 detik, dan dengan overshoot 0% dan 35,65%, dan memiliki relatif kecil kesalahan 2,59%.

---

Flow control is widely used in various industries, such as in the oil industry to flow oil from offshore to onshore oil or used for oil distribution. The most widely used flow controller in the industry is conventional PID-based controller which is implemented using PLC. PLCs are widely used in industry because of their compactness, standard connectivity and high reliability. In this study, a non-conventional controller, the Neuro-Fuzzy controller, is applied to a prototype plant that contains water as its flow agent. The prototype plant consists of a water tank, a water pump, a gate valve, a control valve, a flow meter, and a piping system. The Neuro-Fuzzy controller in this study was designed based on the ANFIS algorithm, with input in the form of errors and error changes of the observed process variables, in this case the flow of water in the prototype factory output pipe. The controller is operated in a MATLAB / SIMULINK environment on a PC, which gets flow rate information from a flow meter connected to the PLC. PLC communicates with controllers through OPC facilities. The output from the controller, which is the control valve opening, will be sent to the PLC via OPC, therefore the PLC can control the valve opening according to the desired flow rate. After undergoing the training process, the ANFIS-based controller that was developed was tested with various water discharge set points to obtain performance information. From this study it was found that ANFIS-based controller is a controller with good performance, which has an average rise time of 16.88 seconds, a completion time of 30.68 seconds, and with 0% and 35.65% overshoot, and has relatively small errors 2.59%."

"Dalam makalah ini dipresentasikan Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) yang digunakan pada konverter dc-dc paralel non identik. Skema pengendalian master-slave dimanfaatkan untuk distribusi arus pada setiap konverter yang disusun paralel, sebagai referensi arus adalah arus keluaran konverter pertama dikurangi dengan arus keluaran konvereter ke dua dan ketiga, sehingga di hasilkan Error 1= I1-I2 dan Error 2= I1-I3 kemudian error tersebut di gunakan sebagai masukan kontroller, konsep inilah yang diusulkan dalam makalah ini. Tujuan lain dalam makalah ini penerapan ANFIS, pengembangan dan pembuktian secara matematika dan keuntungannya melalui perbandingan hasil simulasi, sehingga dihasilkan Root Mean Square Error (RMSE) sekecil mungkin. Struktur ANFIS yang digunakan sebanyak 45 parameter yang dibagi menjadi dua yaitu 27 parameter linier dan 18 parameter non linier dan 9 rules. Jumlah data sebanyak 30005. Hasil simulasi menunjukkan RMSE trn=0.000465492, RMSE chk= 0.0202974 dengan pengulangan 30 kali dan pada pengulangan 15 kali RMSE trn=0.000484379, RMSE chk= 0.020331. Hasil ini menunjukkan terjadi perbaikan sistem dalam keseimbangan distribusi arus yang diberikan oleh masing-masing konverter yang memiliki parameter tidak sama.

---

In this paper is presented an Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems (ANFIS) for parallel connected dc-dc converters non identic. Scheme controlling the master-slave be used for the current distribution at each parallel converter, where as reference is the first converter current output lessened with the second converter current output and third converter current output, become the error 1 yielded from I 1-I2 and error 2 from I1-I3, then used as input controller, this is model proposed in the article. The objective of the paper is to introduce an ANFIS application, develop the associated mathematical theory and prove the concept and its advantages through comparative simulation with its existing, so that reached the RMSE as minimum as possible. Structure anfis use 45 parameter which is divided become 27 linear parameter, 18 parameter non linear and also 9 rules. Amount of data is 30005 pairs. Result of simulation of rmse trn = 0.000465492, rmse chk= 0.0202974 at 30 epochs and at 15 epochs mrse trn=0.000484379, rmse chk= 0.020331. This matter show there is system repair in well-balanced current distribution though converter used unegual of its parameter."

"Berkembangnya teknologi kecerdasan buatan merupakan suatu hal yang berimbas pula kepada teknologi sistem kendali. Proses automatisasi industri bahkan alat-alat rumah tangga telah banyak yang menggunakannya Salah satu teknologi yang digunal-can dalam sistem kendali adalah logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan suatu bentuk logika yang merepresentasikan cara rnanusia berpikir yang tidak pasti, penuh keraguan. Dalam peranoangan sistem kendaii dengan logika fuzzy, yang perlu dilakukan adalah mernbuat suatu sistem berdasarkan pengalaman operator selama mengoperasikan alat yang dikendalikannya. Hal ini tentu Sangat memudahkan desain suatu sistem dan outputnya akan lebih baik daripada sistem dengan pengendali klasik. Pada skripsi ini akan dibahas unjuk kerja pengendali logika firny dengan pengendali PI dengan penerapannya pada pengendalian kecepatan putar motor arus searah penguatan ter-pisah.Motor arus scarab banyak digunakan dalam sistem kendali misalnya sebagai penggerak elevator, lift, dan tangan robot. Koniigurasi motor arus searah pada skripsi ini rnenggunakan koniigurasi tluks variabel untuk merepresentasikan kerja yang sesungguhnya dari motor arus scarab. Teknik pengendalian membutuhkan 2 parameter yang harus dikendalllcan secara bersamaan yaitu keoepatan dan arus karcna pada proses start, arus jangkar motor saugat tinggi, sehingga harus dirancang sistem kendaii yang juga rnampu mcngendaiikan arus jangicar tersebut Pada skripsi ini dapat diaualisa bagaimana pengendali PI dan logika iirzzy mampu menangani masalah tersebut."

"Pengendali motor induksi dengan orientasi fluks medan membuat motor induksi dapat dikendalikan secara terpisah torsi yang dihasilkan dan fluks medannya, sedangkan torsi yang dihasilkan adalah optimal. Salah satu metodenya yakni dengan orientasi fluks medan motor tidak Iangsung. Unjuk kerja sistem kendali ini sangat bafk, namun perubahan parameter tahanan motor pada motor akibat naik turunnya temperatur motor saat dioperasikan mengakibatkan melesetnya perhitungan-perhitungan pada sistem kendalinya, dan akurasi besar torsi yang dihasilkan menjadi turun. Perubahan Iahanan rotor ini ternyata dapat dideteksf dengan logika fuzzy. Dari pengamatan fluks medan rotor logika fuzzy dapat mencari tahanan rotor motor yang sesungguhnya, sehingga kesalahan perhitungan yang terjadi dapat dikoreksi dan akurasi besar rorsi yang dihasilkan dapat kembali."