Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTThis paper examines intrinsic characteristics of the integral control of a PID controller, and points out one that can cause excessive overshoot when the reference signal changes abruptly. Reasons for not totally relying on the derivative control to suppress overshoot are discussed, and then augmentation of an adaptive integral gain to an existing PID controller is proposed. The associated smooth adaptive law for the gain is presented, with the correspondingly allowable upper and lower bounds that guarantee input-to-state stability for the system of interest. Effectiveness, simplicity, and desirable properties of the proposed adaptive integral gain are clearly shown in two design examples. Numerical simulations show that maximum overshoot can be reduced by approximately 50%, without upsetting rise time."

"Proses Thermal Mixing adalah jenis dari proses pencampuran yang penting di berbagai industri, seperti industri pangan, pupuk, farmasi, material sampai petrochemical. Proses Thermal Mixing merupakan proses Multi input multi ouput (MIMO), karena bekerja dengan mengendalikan dua flow air panas dan air dingin untuk mengendalikan temperatur dan level campuran. Meskipun memiliki respon yang kurang baik untuk mengendalikan MIMO, namun PID masih banyak digunakan karena kesederhanaannya. Algoritma non konvensional yang lebih baik seperti fuzzy control memiliki kerumitan yang tinggi dibanding PID. Algoritma Adaptive Fuzzy PID Controller (AFPIDC) merupakan gabungan dari keduanya, memiliki basis PID yang cukup sederhana namun ditambahkan aspek Fuzzy untuk mempercepat pengendalian dengan cara mengubah konstanta PID secara real-time (on the fly). Algoritma AFPIDC ini diterapkan pada simulasi sistem pengendalian temperatur dan level air pada proses water Thermal Mixing dan dilakukan pada program MATLAB/SIMULINK di PC. Fuzzy yang digunakan memiliki dua input berupa error dan perubahan error, dan memiliki tiga output berupa perubahan nilai konstanta PID. Pengujian sistem dilakukan dengan simulasi perubahan setpoint dan gangguan berupa kebocoran flow. Dari hasil pengujian sistem, pengendali AFPIDC memiliki performa yang lebih baik dari PID dalam mengendalikan temperatur dan level pada sistem. Dalam pengendalian temperatur, didapatkan nilai settling time PID sebesar 830 detik, AFPIDC sebesar 328 detik dan untuk nilai overshoot PID 6,3% dan AFPIDC 0%. Untuk pengendalian level didapatkan settling time PID 3221 detik dan AFPIDC 235 detik dengan nilai overshoot PID 10,5% dan AFPIDC 0%. Dari pengujian sistem terhadap gangguan kebocoran, pengendali temperatur membutuhkan waktu untuk kembali stabil pada PID 780 detik, AFPIDC 250 detik. Sedangkan untuk pengendalian level untuk kembali stabil membutuhkan waktu PID 4510 detik, AFPIDC 225 detik.

---

The Thermal Mixing Process is a type of mixing process that is important in various industries, such as the food, fertilizer, pharmaceutical, material to petrochemical industries. The Thermal Mixing Process is a multiple-input multiple-output process (MIMO), because it works by controlling hot water and cold-water flows to control the temperature and level of the mixture. Although it has a poor response to control MIMO system, PID is still widely used because of its simplicity. There are some better control algorithm, such as fuzzy control, but have higher complexity than PID. The Adaptive Fuzzy PID Control (AFPIDC) algorithm is a combination of the two, has a simple PID basis with added Fuzzy aspects to speed up control by changing the PID constant in realtime. The AFPIDC algorithm is applied to the simulation of temperature and water level control systems in the process of water Thermal Mixing and is done on the MATLAB/SIMULINK program on a PC. The fuzzy algorithm uses two inputs in the form of errors and changes in errors and has three outputs in the form of changes in the value of the PID constant. System testing is done by simulating setpoint changes and disruption in the form of leakage flow. From the results of system testing, AFPIDC controllers have better performance than PID in controlling temperature and level in the system. In temperature control, the PID settling time is 830 seconds, AFPIDC is 328 seconds and the PID overshoot is 6,3% and AFPIDC is 0%. In level control, the settling time of PID is 3221 seconds while AFPIDC is 235 seconds with PID overshoot is 10,5% while AFPIDC 0%. From testing the system with leakage disturbance, the temperature controller needs time to regain stability at PID 780 seconds, AFPIDC 250 seconds. Meanwhile the level controlling stabilizes at PID 4510 seconds, and AFPIDC at 225 seconds."

"In this article, a single neutron adaptive proportional, integral, and derivative (PID) control scheme is proposed for a greenhouse environment control problem by employing Hebb learning algorithm for tuning the parameters of the controller. The proposed scheme takes the advantage of the ability of neutron, such as adaptivity, self-organizing, and self-learning, and it is easily implemented and has been successfully applied to a greenhouse climate control problem. The result show that the proposed adaptive PID control scheme can provide better closed-loop performance compared with the conventional PID method."

"Air limbah sebelum dibuang ke lingkungan harus memenuhi baku mutu lingkungan, di antaranya memenuhi pH netral. Karena itu, pengendalian pH sangat penting dilakukan. Unit mini plant WA921 bekerja untuk mengolah air buangan asam atau basa seperti yang digunakan di industri. Semula setelan parameter pengendali PID dan PID Non-linear didasarkan pada kondisi air di tempat peralatan itu dibuat sehingga perlu diuji kinerjanya dengan menggunakan kondisi air lokal. Penelitian sebelumnya sudah mendapatkan setelan parameter pengendali PID yang optimum, sedangkan setelan parameter pengendali PID Non-linear yang optimum belum dievaluasi. Pengujian kinerja dilakukan pada kondisi air lokal dengan pH larutan asam dan basa 0,1 N, dan perubahan pH dari 3,8 ke 7,0 dalam rangka mendapatkan kondisi non-linear. Hasilnya, untuk skema proses Short didapat setelan terbaik parameter pengendali PID non-linear adalah PB 10, Ti 120, Td 10, Gw 10, dan Gg 0.3 dengan IAE (integral of absolute error) sebesar 154, lebih kecil dibanding dengan IAE pengendali PID linear sebesar 223. Sedangkan untuk skema Long, setelan terbaiknya pada PB 5, Ti 425, Td 40, Gw 30, dan Gg 0.25 dengan IAE sebesar 656 lebih kecil dibanding dengan IAE PID linear sebesar 888.

---

Waste water before discharge into the environment must meet environmental quality standards, of which meets a neutral pH. Therefore, pH control is very important. WA921 unit mini plant work for processing waste water of acid or base as used in the industry. Original PID controller parameter settings and Non-linear PID based on water conditions at the place it was made, so that the equipment needs to be tested its performance by using local water conditions. Previous research had a PID controller parameter setting reach the optimum, while the non-linear PID controller parameter setting the optimum has not been evaluated. Performance testing conducted on local water conditions with a pH of 0.1 N acid and base, and changes in pH from 3.8 to 7.0 in order to obtain non-linear conditions. The result, for the scheme Short the best suits obtained for non-linear PID control parameters are PB 10, 120 Ti, Td 10, Gw 10, and 0.3 Gg by IAE (integral of absolute error) of 154, is smaller than the IAE for PID linear controller 223. As for the scheme Long, his best suit on the PB 5, 425 Ti, Td 40, Gw 30, and 0:25 with IAE Gg of 656 smaller than the IAE for PID linear 888."

"Sistem pengeneman yang telah diterapkan dalam kendaraan masa kini adalah Antilock Brake System (ABS). Tetapi dalam kondisi sebenarnya kondisi jalan yang dilewati oleh kendaraan tidaklah seragam. Untuk ini dibutuhkan suatu pengendali ABS yang dapat beradaptasi dengan kondisi jalan yang bervariasi terserbut. Skripsi ini akan rnembahas mengenai aplikasi Generic Model Reference Adaprive Control (GMRAC) pada ABS yang menggunakan dua buah pengendali PID pada model setengah bagian kendaraan. GMRAC menggunakan algoritma genetika untuk melakukan penalaan terhadap parameter-parameter PID terhadap suatu model slip referensi, dalam setiap interval waktu update. Keunggulan algoritma genetika terletak pada fleksibilitasnya, di mana metode pencarian solusinya berdasarkan prinsip slochastic, sesuai dengan mekanisme seleksi alam. Pembahasan meliputi prinsip dasar algoritrma genetika dan penerapannya dalam sislern ABS pada kendaraan.Simulasi ABS ini dilakukan dengan suatu program yang dibuat dengan menggunakan software Matlab versi 5.3 dengan fasilitas Graphical User Interface.Simulasi dilakukan pada empat jenis karakteristik jalan, yaitu aspal kering, aspal basah, gravel, dan tanah basah. Selain itu juga disimulasikan adanya gangguan perubahan karakteristik dan sudut inklinasi jalan sewaktu pengereman Dari simulasi yang dilakukan terlihat bahwa meskipun terjadi gangguan, pengendalian GMRAC dapat membuat respons slip sistem menyerupai respons slip model referensi. "

"ABSTRAKDewasa ini penggunaan energi terbarukan sebagai sumber dalam sistem distributed generator semakin meningkat seiring dengan maraknya wacana krisis energi. Contohnya penggunaan photovoltaic yang memanfaatkan energi surya untuk diubah menjadi listrik. Pada sistem photovoltaic, tegangan yang dihasilkan berupa tegangan DC sebesar 24-48 V. Sementara itu untuk dapat mensupply peralatan rumah tangga diperlukan tegangan AC. Dengan demikian,peran inverter sangat diperlukan untuk mengubah tegangan DC menjadi AC. Namun, sebelum masuk ke dalam inverter, diperlukan suatu boost converter yang dapat menaikkan tegangan photovoltaic hingga level tertentu sesuai keperluan. Kestabilan merupakan target utama dari performa suatu boost converter. Oleh karena itu, banyak dilakukan penelitian-penelitian menggunakan berbagai metode kontrol untuk mendapatkan keluaran boost yang stabil. Adapun PID controller merupakan salah satu jenis pengontrolan yang sering digunakan dalam industri dan dapat diterapkan untuk mencapai kestabilan dengan berbagai metode pengaturan. Biasanya, pengaturan parameter boost converter dilakukan dengan menggunakan metode trial and error sehingga memakan banyak waktu. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan sistem kontrol menggunakan PID pada model boost converter dalam MATLAB Simulink di mana pengaturan parameternya menggunakan metode frequency response. Selain itu, dilakukan pula implementasi PID controller pada prototype boost converter. Parameter PID yang didapatkan telah mampu menghasilkan kestabilan tegangan pada nilai 200 V dengan overshoot sebesar 1.5%, settling time 1.5 detik dan steady-state error 1.5% pada kondisi step load change.

---

ABSTRACTNowadays the using of renewable energy as the source on distributed generator system is increased because of energy crisis issue. For example,the using of photovoltaic which turn sunlight into electricity. The generated voltage in photovoltaic system is 24-48 DC Voltage. However, many equipment need AC voltage. So, the inverter is really needed to convert the DC voltage to AC voltage. Before that, boost converter is needed to convert the voltage from the renewable energy source into a higher voltage that used for distributed generator system. Stability is the main target for boost converter performance. That?s why many researcher try to develop the control method for boost converter. PID controller has been used in many industry for any system stability with many different tuning methods. Usually, the PID tuning method is using trial and error that takes long time. In this research, design of control system using PID has been done, which the tuning is using frequency response method. Parameter obtained has been successfully stable at 200 V with overshoot 1.5%, settling time 1.5 second, and steady-state error 1.5%."

"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."

"Skripsi ini membahas mengenai karakteristik kecepatan dari motor arus searah dengan penguatan terpisah yang akan dikendalikan dengan menggunakan pengendali PI (Proporsional Integral) dan PID (Proporsional Integral Differensial). Ketika motor mengalami perubahan beban, akan ada perubahan pada kecepatan. Pengendali akan mengatur sinyal tegangan motor agar kembali pada kecepatan yang diinginkan atau stabil. Pada pengontrolan ini akan dapat dilihat respon plant, penyesuaian pengaturan pengontrol sesuai keperluan, dan menganalisa kestabilan dari sistem menggunakan kestabilan Routh-Hurwitz.

---

This skripsi will discuss about characteristics of the speed of direct current motor with separated excitation to be controlled by using a PI (Proporsional Integral) and PID (Proporsional Integral Differential) controller. When the motor load changes, there will be a change in velocity. The controller will adjust the motor voltage signal to return to the desired speed or stability. On controlling this plant will be able to see the response, the controller setting adjustments, as necessary, and analyze the stability of system using Routh Hurwitz stability."

"Dalam industri migas, proses perhitungan transaksi (custody transfer) banyak dilakukan menggunakan sistem metering. Pada setiap transaksi harus dipastikan sistem metering memiliki performa yang baik dan mampu melakukan pengukuran dengan benar, yang dibuktikan dengan nilai repeatability yang didapat saat proving harus memenuhi standar yang telah disepakati. Di lapangan, terdapat permasalahan berupa variasi laju aliran dari bagian hulu, yang mengganggu proses proving dan mempengaruhi performa sistem metering. Pada penelitian ini dibahas mengenai pengendalian aliran untuk mengkompensasi permasalahan tersebut dan meningkatkan repeatability sistem metering. Sistem metering akan dimodelkan dan dilakukan perancangan pengendali PID menggunakan metode Tempat Kedudukan Akar. Pengujian kemampuan pengendali mengatasi gangguan dilakukan dengan simulasi dengan model yang telah diperoleh. Hasil simulasi menunjukkan sistem metering dengan pengendali PID mampu menghasilkan nilai repeatability yang baik, yaitu dengan variasi gangguan 5% dan 10% didapat nilai 0.0028 dan 0.0013. Sistem juga memiliki overshoot yang kecil, settling time yang cepat, dan steady-state error yang mendekati nol.

---

In the oil and gas industry, the process of calculating transaction (custody transfer) is mostly done using metering system. In each transaction must be ascertained that metering system has a good performance and is able to take measurements correctly, and it should be proven with the repeatability value that must meet agreed standard, when proving was carried out. On the field, there are problems from disturbances that caused by flow rate variation from upstream side of the meter, that must affect the proving process, and so the performance of metering system.

This report will discuss control of the flow to compensates the disturbances and improve the performance of metering, by improving its repeatability value. Metering system will be modeled and PID controller design will be done by root locus method. The ability of the controller on compensating the disturbances with the model will be simulated.

The simulation results show the metering system with PID controllers are able to produce good repeatability value, with the disturbance variation 5% and 10% obtained values 0.0028 and 0.0013. The system also has a small overshoot, fast settling time, and near zero steady-state error."