Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"ABSTRAKSekarang ini kemacetan lalu-lintas merupakan salah satu masalah utama dalam kehidupan masyarakat perkotaan, khususnya Jakarta. Padamya lalu-lintas menimbulkan kecelakaan di jalan raya yang tidak hanya menyebabkan kerugian material, tetapi juga jumlah korban kecelakaan lalu-lintas yang semakin tinggi. Kebanyakan kecelakaan terjadi akibat kurang disiplinnya pengemudi dalam berkendaraan. Oleh karena itu, untuk meningkatkan keamanan demi mengurangi kecelakaan di jalan raya dan memperbaiki kondisi berkendaraan diciptakanlah Sistem Jalan Raya Otomatis (S.TRO). Sistem ini menggabungkan komunikasi, kontrol kendaraan bermotor dan teknik manajemen lalu-lintas untuk memberikan keamanan, kecepatan dan efisiensi dalam berkendaraan.Dalam skripsi ini diperkenalkan suatu teknik kecerdasan buatan yang dinamakan learning automata digunakan untuk mengendalikan jalur kendaraan secara cerdas. Dengan menggunakan informasi yang diperoleh dari sensor dan modul komunikasi lokal, dua automata (lateral dan longitudinal) mempelajari kemungkinan tindakan yang tepat untuk menghindari tabrakan. Simulasi bersama antara lateral dan longitudinal pengendali kendaraan otomatis menggunakan program Matiab 5.3 yang subrutinnya diperoleh dari Internet [Shift 97]. Meskipun pendekatan belajar yang digunakan mampu memberikan keputusan yang aman, optimisasi anus lalu-lintas juga diperlukan dengan mempelajari interaksi antar kendaraan.Perancangan rencana jalur kendaraan yang adaptif berdasarkan informasi lokal diperluas dengan penambahan struktur keputusan. Struktur keputusan ini diperoleh dengan menganalisa situasi yang terdiri dari konflik keinginan jalur kendaraan. Analisa situasi dan perancangan struktur ini dibuat berdasarkan interaksi mekanisme reward-penalty pada individu kendaraan.

---

"

"Konstanta waktu dan waktu tunda proses merupakan faktor yang tidak dapat dihindari pada pengendalian proses-proses industri, sehingga usaha penalaan parameter kendali menjadi rumit dan memerlukan waktu yang panjang. Untuk penalaan pengendali Proporsional-Integral-Derivatif (PID) konvensional biasanya digunakan metode penalaan Ziegler-Nichols, yang pada prakteknya memerlukan beberapa kali penalaan yang memerlukan waktu yang lama.Tugas akhir ini membahas rancangan pengendali PID pada sistem kendali digital dimana parameter pengendali tersebut akan diubah dan diperbaiki berdasarkan mekanisme kendali fuzzy selama proses berlangsung untuk mencapai respons sistem yang lebih baik. Nilai awal parameter pengendali didapat melalui metode Sintesis yang dapat diaplikasikan untuk setiap kombinasilmodel proses, karena metode ini dibangun berdasarkan prinsip-prinsip dasar perhitungan sistem kendali.Basis pengetahuan mekanisme kendali fuzzy disusun berdasarkan prinsip jika keluaran sistem sesuai dengan yang diinginkan (error sama dengan nol) dan perubahan error sama dengan nol, maka keluaran pengendali dibuat konstan. Jika keluaran berbeda dengan yang diinginkan, maka aksi yang dilakukan tergantung dari nilai error dan nilai perubahan error. Jika kondisi error menuju nol dengan sendirinya, maka keluaran pengendali dibuat konstan atau hampir konstan. Jika tidak (error tidak menuju nol), maka keluaran pengendali terus diperbaiki sampai sesuai dengan nilai yang diinginkan.Hasil pengendalian dengan pengendali ini pada sistem yang disimulasikan dengan komputer pribadi menggunakan perangkat lunak Microsoft Excel'97 dan Fuzzytech 5.12 menunjukkan perbaikan respons sistem, yaitu delay time, rise time dan settling time yang relatif lebih cepat."