Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 51873 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Setio Wibowo
"Perkembangan ilmu dibidang kontrol diiringi pula dengan aplikasinya yang sejalan pada dunia industri. Sehingga, kendala-kendala aplikasi pada industri juga menjadi dasar dioptimasinya sistem-sistem pengendali. Salah satunya adalah sistem logika fuzzy (fuzzy logic) yang secara luas sudah banyak digunakan untuk pengendalian, sebagai salah satu alternatif selain PID kontroler. Fuzzy logic controller sebagai jawaban terhadap sistem yang membutuhkan output dengan ketelitian tinggi, yang tentunya sistem pengendaliannya cukup kompleks. Salah satu penerapan pengendali logika fuzzy di industri adalah untuk pengendalian tangki pengontro! density, yang merupakan sub sistem dalam suatu proses pengolahan bahan pembuatan atap asbes. Aplikasi pengendaliannya dilakukan terhadap target pencapaian set point density dan level kapasitas bahan pada tangki tersebut. Pengendalian sistem ini dapat dikatakan mempunyai multi input-multi output (MIMO), yaitu dengan set point input density dan level kapasitas, output yang diharapkan adalah tercapainya density dan level bahan sesuai yang ditargetkan pada tangki. Pencapaian salah satu set point akan mempengaruhi set point lainnya, dimana ketika pencapaian target density diupayakan maka level bahan juga terpengaruh atau berlaku sebaliknya. Pada tugas akhir ini, dibahas konsep dan rancangan proses dengan simulasi pengendalian pada tangki pengontrol density berbasis fuzzy logic controller dengan menggunakan simulink pada program matlab versi 6.1."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S40188
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Dedi Permadi
"Pada skripsi ini dibuat sebuah sistem kendali tertutup dengan menerapkan logika fuzzy sebagai pengendali. Sistem ini dibuat untuk menguji algoritma real-time reasoning fuzzy controller yang diterapkan pada sistem kendali posisi motor do berbasis komputer. Sistem yang dikendalikan diimplementasikan berupa gerakan rotasi satu dimensi. Perangkat keras yang digunakan dalam skripsi ini, terdiri dari empat bagian utanu, yaitu antarmuka PC, rangkaian pengubah sinyal (ADC dan DAC), penggerak motor dan sensor. Antarmuka PC berfungsi untuk mengatur pengalamatan dan jalur data antara perangkat keras dan perangkat lunak. Sensor berfungsi untuk memberikan masukan pada perangkat lunak fu=ry, melalui antar-muka PC, kemudian pengendalifuzzy memberikan keluaran pada penggerak motor. Sinyal yang keluar dari sensor adalah sinyal analog, untuk itu perlu diubah menjadi sinyal digital oleh ADC sebelum masuk ke komputer. Sebaliknya, sinyal yang keluar dari komputer adalah sinyal digital dan harus diubah menjadi sinyal analog untuk dapat dipakai oleh penggerak motor. Perangkat lunak dalam sistem ini digunakan sebagai antarmuka pemakai dengan sistem untuk melakukan fungsi-fungsi seperti menset sistem untuk inisialisasi, menjalankan algoritma pengendali fuzzy berdasarkan sinyal input yang masuk ke dalam bus data, mengeluarkan sinyal pengendali yang sesuai kepada penggerak motor melalui DAC, memasukkan komposisi Memori Assosiatif Fuzzy, memonitor tanggapan waktu sistem dan melakukan analisis respons sistem. Hasil yang dicapai menunjukkan bahwa penerapan pengendali fuzzy pada sistem kendali posisi gerakan rotasi satu dirnensi ini dapat menurunkan overshoot dan mengurangi galat tunak."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1997
S38800
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yunan Ari Yuwono
"Lalu lintas saat ini merupakan bagian penting yang tidak terpisahkan dari kehidupan manusia, terlebih kondisi kota-kota besar yang semakin berkembang termasuk bertambahnya jumlah kendaraan dengan kondisi infrastruktur yang tidak dapat ditambah lagi. Maka dibutuhkan sebuah sistem kendali yang dapat menangani masalah tersebut. Pada skripsi ini akan dibahas model sistem lalu lintas menggunakan model antrian dengan menggunakan aplikasi sistem Hierarchical Fuzzy Logic Control (HFLC). Pola masukan kendaraan yang digunakan adalah pola persebaran poisson yang dapat mewakili dengan kondisi sebenarnya. Simulasi ini akan diuji dengan lamanya waktu lampu hijau yang berbeda-beda untuk melihat hasil yang paling baik waktu tunggu rata-rata kendaraannya. Jumlah masukan kendaraan juga akan dibuat dengan jumlah yang berbeda agar bisa dilihat sejauh mana kemampuan sistem kendali tersebut. Semua perancangan aplikasi akan dibuat pada Simulink MATLAB dengan pembagian yang memudahkan jika nantinya untuk direalisasikan pada sistem yang sesungguhnya. Hasil dari waktu tunggu rata-rata ketika sistem lampu lalu lintas menggunakan model HFLC lebih baik dibandingkan dengan menggunakan model kendali tetap. Terlebih saat jumlah keluaran kendaraan berubah secara tiba-tiba.

Traffic these days is an inseparable part of daily human activities, especially in large developing cities with an increasing number of vehicles coupled together with a dead-end infrastructure. Therefore, a control system that could solve the aforementioned problem is a necessity. In this thesis, a traffic model system using the queuing model utilizing Hierarchical Fuzzy Logic Control system application will be discussed. The incoming vehicle pattern is modeled on Poisson Distribution which is representative of real life conditions. The simulation will be tested on different durations of green light to measure the best vehicle average waiting time. The simulation will also be tested on different amount of incoming vehicles to measure the system capabilities. All designs will be created using MATLAB Simulink software with a simplified allocation if it was to be realized on real life. The results of the average waiting time when the traffic light system use HFLC model is better than using a fixed control models, especially when the number of vehicles output changes suddenly."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2013
S44163
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Amsterdam ; New York : North-Holland ; New York, N.Y., U.S.A. : Sole distributors for the U.S.A. and Canada: Elsevier, 1985
629.8 IND
Buku Teks  Universitas Indonesia Library
cover
Gentur Suwenang
"Air Conditioner (AC) merupakan salah satu contoh dari sistem pendingin bangunan yang mengeluarkan/memboroskan energi yang cukup besar. Hal inilah yang menuntut dibuatnya sistem pengendali yang baik dalam pengoperasian perangkat tersebut. Pengendali yang dimaksud ialah Fuzzy Logic Controller (FLC). Bentuk dari perancangan yang akan dibuat di sini merupakan pengemhangan fungsi dari termostat sebagai pcngendali temperatur oleh teknik kontrol Fuzzy logic dengan mengendalikan besar kecilnya energi yang masuk ke dalam proses pendinginan AC tersebut. sehingga dapat menghasilkan adaptasi yang lebih baik terhadap kebutuhan-kebutuhan pemakai serta mengurangi pemakaian energi. Dengan menggunakan Simulink pada program Mattab versi 6-1 dapat dilihat grafik respon dari perancangan ini dengan berbagai kondisi yang berbeda-beda. Kemudian dianalisa bentuk dari respon-respon tersebut serta dibandingkan dengan grafik respon model AC tanpa pengendali. Hasil yang didapat dari perancangan ini ialah bahwa respon sistem AC dengan menggunakan pengontrol temperatur FLC ini memiliki karakteristik yang stabil dengan nilai kestabilan yang selalu mengikuti temperatur acuan yang diberikan."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S40214
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fauzan Aldiansyah
"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%."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Robyns, Benoit
"[After explaining the physics and fundamental concepts of electromagnetic conversion, this book introduces the standard mathematical models for induction machines-whichever rotor technology is used-and introduces a new parameter sensitivity reduction method. , After explaining the physics and fundamental concepts of electromagnetic conversion, this book introduces the standard mathematical models for induction machines-whichever rotor technology is used-and introduces a new parameter sensitivity reduction method. ]"
London: [Springer, Springer], 2012
e20397715
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Mirfan Brainer
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1999
S39043
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 1995
S38716
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Rangga Kristanto
"Pengendalian terhadap temperatur dan kelembaban pada rumah kaca sangat penting agar tamnaman pada rumah kaca dapat tumbuh denga baik, apalagi untuk tumbuhan tertentu kestabilan temperatur dan kelembaban mutlak diperlukan agar tidak mengalami masalah pada perkembangannya. Tanaman bunga seperti Krisan (chrysanthemum) banyak dibudidayakan pada rumah kaca. Tanaman ini memerlukan suhu antara 20 derajat C - 26 derajat C untuk pertumbuhan dan 16 derajat C - 18 derajat C untuk pembungaan. Kelembaban udara yang optimal untuk pertumbuhan krisan adalah 70% - 90% [1]. Kalau saja temperatur dan kelembaban di dalam rumah kaca tersebut keluar dari batas ideal, maka hal ini akan mengganggu pertumbuhan dari bunga krisan tersebut. Pada rumah kaca, bukan hal yang tidak mungkin terjadi perubahan temperatur dan kelembaban yang sangat drastis. Hal in bisa disebabkan oleh banyak hal, terutam aoleh kondisi lingkungan di rumah kaca. Misalnya cuaca yang panas, jika terjadi dalam waktu yang relatif lama, maka hal ini akan mempengaruhi kondisi di dalam rumah kaca tersebut. Hal serupa juga bisa terjadi dengan kelembaban relatif, jika terjadi perubahan yang ekstrem, maka tanaman tertentu akan terganggu pertumbuhannya. Untuk itu kestabilan temperatur dan kelembaban dalam rumah kaca perlu dijaga agar tanaman yang ditanam dapat tumbuh dan berkembang dengan baik. Dalam upaya untuk menjaga kestabilan temperatur dan kelembaban dalam rumah kaca, dapat dibuat suatu alat yang akan mengendalikan temperatur dan kelembaban secara otomatis. Dengan adanya otomatisasi ini, tentu saja hal ini akan membantu pekerjaan manusia."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2005
S40073
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>