Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi UAV yang pesat menyebabkan teknologi UAV semakin marak digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Quadrotor UAV menjadi populer akibat fleksibilitas dan utilitas nya yang tinggi dan bermanfaat di kehidupan masyarakat luas. Penelitian ini membahas permasalahan pengendalian trajectory tracking menggunakan Pengendali MPC Non-Linier pada model Quadrotor UAV. Model dinamik quadrotor yang digunakan merupakan model non linier, yang sensitif terhadap perubahan input dan gangguan. proses pengendalian sistem dengan pengendali MPC non-linier dilakukan dengan mengubah model sistem continuous kedalam bentuk diskrit yang kemudian diselesaikan dengan pemecah pemrograman kuadratik sekuensial sembari memperhitungkan batasan input, output dan keadaan sistem. Ditampilkan hasil simulasi dengan variasi referensi trajektori dan parameter pengendali untuk mencapai keadaan optimal. Hasil simulasi menunjukan bahwa MPC non-linier dapat melakukan pengendalian trajectory tracking dengan baik, dengan nilai RMSE pada trajektori garis lurus sebesar 0.0168, pada trajektori kotak sebesar 0.0207, pada trajektori helix sebesar 0.4215, pada trajektori spiral sebesar 0.0084, dan pada trajektori lingkaran sebesar 0.4687.

---

The rapid development of UAV technology causes UAV technology to be increasingly used in everyday life. Quadrotor UAV is becoming popular due to its flexibility and high utility and is useful in people's lives. This study discusses the problem of controlling trajectory tracking using a Non-Linear MPC controller on the Quadrotor UAV model. The quadrotor dynamic model used is a non-linear model, which is sensitive to input changes and disturbances. the process of controlling the system with non-linear MPC controller is done by changing the continuous system model into a discrete form which is then solved by a sequential quadratic programming solver while taking into account input, output and system state constraints. The simulation results with variations of the trajectory reference and control parameters are displayed to achieve the optimal state. The simulation results show that non-linear MPC can control trajectory tracking well, with an RMSE value of 0.0168 for straight-line trajectory, 0.0207 for square trajectory, 0.4215 for helix trajectory, 0.0084 for spiral trajectory, and 0.4687 for circle trajectory. "

"ABSTARCTDewasa ini UAV atau Unmanned Aerial Vechicles telah mengalami perkembangan yang sangat pesat. Hal ini dikarenakan UAV yang telah diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti militer, industry, pendidikan, dll. Pada dasarnya, UAV memiliki berbagai jenis dan yang cukup terkenal adalah multirotor. Dalam penelitian ini, multirotor yang digunakan adalah multirotor yang memiliki empat buah motor atau yang biasa disebut quadrotor. Tantangan terbesar dalam melakukan pengembangan terhadap sistem quadrotor adalah pembuatan algoritma pengendali bagi quadrotor. Untuk mengurangi kemungkinan terjadinya kesalahan dari algoritma pengendali, maka suatu simulasi digunakan untuk mensimulasikan algoritma pengendali. Beberapa simulasi yang biasa digunakan, seperti MATLAB hanya dapat mensimulasikan persamaan matematis dari quadrotor. Sedangkan simulasi yang digunakan harus dapat merepresentasikan dinamika model dari quadrotor, menerapkan hukum fisika, serta memvisualisasikan wahana secara tiga dimensi. Untuk itu penulis menggunakan simulator Gazebo. Lalu perangkat lunak tambahan bernama ROS Robot Operating System digunakan untuk menerapkan persamaan matematis quadrotor serta algoritma pengendali yang digunakan. Dalam penelitian ini, digunakan library MAVROS pada ROS untuk mengakses sensor serta menggerakan actuator quadrotor. Berbagai mekanisme penerbangan yang akan diuji adalah perhitungan kecepatan dan akselerasi maksimum, kendali trayektori, serta pergerakan dengan velocity profile. Berdasarkan pengujian tersebut, Gazebo dan ROS dapat digunakan untuk memodelkan dan mensimulasikan quadrotor dengan baik. Selain itu, didapatinya pula hasil percobaan untuk berbagai mekanisme penerbangan.

---

ABSTARCTNowadays UAV or Unmanned Aerial Vechicles has been progressing very rapidly. This is because the UAV has been applied in various fields, such as military, industry, education, etc. Basically, UAVs have various types and the most famous one is multirotor. In this study, multirotor used has four motors or commonly called quadrotor. The biggest challenge in developing the quadrotor system is the design of a controller algorithm for quadrotor. To reduce the likelihood of error occurring from the control algorithm, a simulation is used to simulate the control algorithm. Some commonly used simulations, such as MATLAB can only simulate the mathematical equations of quadrotor. While the simulation used should be able to represent the dynamics of the model of the quadrotor, apply the laws of physics, and visualize the vehicle in three dimensions. Therefore, author uses Gazebo simulator. Then additional software called ROS Robot Operating System is used to apply quadrotor mathematical equations and control algorithms. In this study, MAVROS package in ROS is used to access the sensor and move the actuator of the quadrotor. The various flight mechanisms to be tested are the calculation of speed and maximum acceleration, control of the trajectory, as well as movement with velocity profile. Based on these tests, Gazebo and ROS can be used to model and simulate quadrotor well. In addition, the proposed method is evaluated through experiments for various flight mechanisms."

"Teknologi drone banyak dikembangkan dan digunakan, khususnya pemantauan di medan-medan yang susah terjangkau manusia, namun metode pendeteksian manusia belum ada yang diimplementasikan pada drone. Metode pendeteksian manusia yang sedang populer sekarang seperti metode Histogram of Gradient HoG Local Binary Pattern Feature LBP dengan tingkat keberhasilan mencapai 80 , metode Deformable Part Model DPM dengan tingkat keberhasilan 50 . Penelitian ini melaporkan tingkat keberhasilan dari metode pendeteksian wajah menggunakan LBP diintegrasikan DPM yang nantinya akan coba ditanamkan sebagai penentu pergerakan drone quadcopter . Objek yang tertangkap kamera akan diolah gambarnya dengan metode LBP dan DPM, kedua metode ini berfungsi sebagai feature extraction, dimana gambar diolah sehingga didapatkan data karakteristik dari bentuk gambar yang diekstrak. Data karakteristik akan dicocokkan dengan data model wajah manusia menggunakan classification, sehingga bisa didapatkan tingkat kecocokan objek dengan model. Jika objek sesuai dengan model, akan dikirim jarak dari drone dan objek ke Single Board Computer SBC sebagai acuan pergerakkan drone untuk menggerakan Robot Operating System ROS drone untuk mendekati objek. Jika diperiksa untuk kedua kalinya objek benar-benar sesuai dengan model koordinat objek akan dikirimkan ke Ground Control Station. Dari percobaan didapatkan persentase keberhasilan pendeteksian yang lebih baik karena LBP memiliki akurasi yang baik dan DPM mengurangi jumlah model yang digunakan untuk pencocokan.

---

Technology of drone has been developed and used, especially in the fields of monitoring for difficult area to reach by human, but the human detection methods are not implemented on drone yet. The most popular human detection methods are Histogram of Gradient HOG Feature Local Binary Pattern LBP with a success rate 80 , Deformable Part Model DPM with success rate 50 . This research reported a success rate of face detection method using LBP integrated with DPM that will implemented to determined the drone quadcopter movement. Objects caught on camera will be processed with LBP and DPM method, this method serve as feature extraction, where the image is processed to obtain the characteristic data from the extracted image shape. Data will be matched with models data face using classification, so that we will be obtained compatibility of object and models. If the object compatible with the models, a distance from the object to the drone will be sent to Single Board Computer SBC in the drone as a reference movement to approach the object with Robot Operating System ROS. The object will be checked for a second time to cross check the compatibility, then coordinates of the object will be sent to the Ground Control Station. The experimental will be obtained a better percentage of success rate detection because LBP has a good accuracy and DPM reduces the number of models for matching."

"ABSTRAKPenelitian ini melaporkan tingkat keberhasilan dari sistem speech recognition yang diimplementasikan ke dalam quadcopter sebagai kendali geraknya. Pada sistem speech recognition digunakan metode mel frequency cepstral coefficient MFCC sebagai feature extraction yang kemudian akan di-training menggunakan metode recursive neural network RNN . Metode MFCC sendiri merupakan salah satu metode feature extraction yang paling banyak digunakan untuk speech recognition. Metode tersebut memiliki tingkat keberhasilan yang cukup besar sekitar 80 - 95 . Pada penelitian ini akan digunakan database yang sudah ada dan database yang baru. Database yang sudah ada akan digunakan sebagai media pengukur tingkat keberhasilan metode RNN. Database yang baru akan dibuat menggunakan bahasa indonesia dan kemudian dibandingkan tingkat keberhasilannya dengan hasil dari database yang sudah ada. Suara yang masuk dari microphone akan diolah pada laptop yang telah memiliki modul DSP dengan metode MFCC untuk mendapatkan nilai karakteristiknya. Nilai karakteristik tersebut kemudian akan di-training menggunakan RNN yang hasilnya berupa perintah. Perintah tersebut akan menjadi input kendali bagi single board computer SBC yang hasilnya berupa pergerakan quadcopter.

---

ABSTRACTThis research reports a success rate of speech recognition systems that are implemented into quadcopter as motion control. Speech recognition system is using mel frequency cepstral coefficient method MFCC as feature extraction that will be trained using recursive neural network method RNN . MFCC method is one of the feature extraction method that most used for speech recognition. This method has a success rates about 80 95 . This research will use the existing database and the new database. Existing database will be used for measure the success rate of RNN method. The new database will be created using Indonesian language and then the success rate will be compared with results from an existing database. Sound input from the microphone will be processed on a laptop that has a DSP module with MFCC method to get the characteristic values. The characteristic values then will be trained using the RNN which result is command. The command will become a control input to the single board computer SBC which result is the movement of quadcopter."

"Dewasa ini quadrotor mulai diaplikasikan secara luas dalam berbagai bidang. Untuk melakukan suatu tugas yang kompleks, terkadang quadrotor tidak dapat menyelesaikannya sendirian. Oleh karena itu, suatu sistem multi quadrotor digunakan dimana terdapat beberapa quadrotor yang berkoordinasi satu sama lain dalam menyelesaikan suatu misi. Pada penelitian ini, dua buah quadrotor digunakan dengan formasi leader-follower untuk melakukan penjejakan trayektori. Kedua quadrotor tersebut saling berkomunikasi melalui jaringan WiFi yang telah dikonfigurasikan sebelumnya sehingga pertukaran data dapat terjadi selama percobaan berlangsung. Dalam eksperimen ini, robot leader akan bergerak mengikuti beberapa trayektori (garis lurus, dan persegi) sementara robot follower akan mengikuti pergerakan robot leader sambil menjaga jarak antar kedua robot. Jarak antar robot yang diinginkan adalah 3 meter secara posisi sumbu X, dengan posisi sumbu Y, Z yang sama. Sinyal kecepatan yang diterima dari robot leader akan dilakukan sedikit penyesuaian sebelum menjadi sinyal kecepatan bagi robot follower. Keseluruhan misi berjalan secara otomatis menggunakan program ROS yang tertanam pada sebuah mini-pc. Mini-pc tersebut kemudian dihubungkan dengan flight controller Pixhawk melalui protokol MAVLINK yang disediakan oleh package MAVROS. Lalu, pengendali inner loop akan dilakukan oleh Pixhawk sementara pengendali outer loop akan dijalankan pada mini-pc. Terdapat dua sistem kendali yang digunakan dalam proses penjejakan trayektori, yaitu pengendali posisi dan pengendali orientasi. Kedua pengendali tersebut menggunakan pengendali PID dengan parameter pengendali posisi Kp = 1, Ki = 2, Kd = 0.01, dan parameter pengendali orientasi Kp = 0.007. Keseluruhan sistem yang telah dirancang akan diuji melalui eksperimen langsung. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem multi quadrotor dengan formasi leader-follower dapat berjalan dengan baik, dimana trayektori dapat diikuti oleh kedua quadrotor dengan bentuk formasi yang tetap terjaga.

---

Nowadays the quadrotor has begun to be widely applied in various fields. To do a complex task, sometimes quadrotor cannot do it by itself. Therefore, a multi quadrotor system was used where there were several quadrotors coordinating each other in completing a mission. In this study, two quadrotors were used with leader-follower formation to conduct a trajectory tracking. Both quadrotors communicate each other via a previously configured WiFi network so that data exchange can occur during the experiment. In this experiment, robot leader will move to follow several trajectories (straight lines and squares) while robot follower will follow the movement of robot leader while maintaining the distance between the two robots. The desired distance between two robots is 3 meters in the X axis position, with the same Y, Z axis position. The speed signal received from the robot leader will be made a little adjustment before becoming a speed signal for the robot follower. The entire mission runs automatically using a ROS program embedded on a mini-pc. The mini-pc was then connected to the Pixhawk flight controller via MAVLINK protocol provided by the MAVROS package. Then, the inner loop controller will be carried out by Pixhawk while the outer loop controller will be run on a mini-pc. There are two control systems used in the trajectory tracking process, namely position controller and orientation controller. The two controllers used PID controllers with position controller parameter Kp = 1, Ki = 2, Kd = 0.01, and orientation controller parameter Kp = 0.007. The entire system that has been designed will be tested through direct experiments. The test results showed that multi quadrotor systems with leader-follower formation functioned well, where trajectories can be followed by both quadrotor with a formation that is maintained."

"Modeling, control and coordination of helicopter systems provides a comprehensive treatment of helicopter systems, ranging from related nonlinear flight dynamic modeling and stability analysis to advanced control design for single helicopter systems, and also covers issues related to the coordination and formation control of multiple helicopter systems to achieve high performance tasks. Ensuring stability in helicopter flight is a challenging problem for nonlinear control design and development. "

"Banyak permasalahan yang dapat terjadi ketika melakukan uji coba algoritma untuk melakukan pengendalian trajectory following dari Quadrotor. Umumnya dibutuhkan simulasi sebelum uji coba perangkat keras untuk membuktikan bahwa tidak ada kesalahan dalam algoritma pengendaliannya. Simulasi Quadrotor yang digunakan umumnya menggunakan MATLAB. Sistem simulasi dengan menggunakan MATLAB memiliki keterbatasan dalam hal visualisasi, penyederhanaan model, serta tidak dapat diimplementasikan secara langsung pada perangkat keras Quadrotor yang digunakan. Untuk itu, penelitian ini mempertimbangkan penggunaan ROS dan Gazebo sebagai alternatif simulasi Quadrotor yang akan digunakan untuk menguji algoritma pengendalian trajectory following dari Quadrotor yang akan diimplementasikan. ROS adalah sebuah framework untuk sistem robotika. Adapun Gazebo untuk mengvisualisasikan model 3D dari Quadrotor, lingkungannya, dan interaksinya sesuai hukum fisika. Dalam penelitian ini, digunakan library MAVROS pada ROS untuk mengendalikan model Quadrotor. Penelitian diawali dengan memodelkan Quadrotor sesuai perangkat keras yang digunakan. Selanjutnya, diimplementasikan algoritma pengendalian trajectory following menggunakan program dengan framework ROS. Setelah itu, dilakukan pengujian kemampuan sistem untuk mengsimulasikan perpindahan posisi dengan berbagai pola trajectory. Hasil simulasi menunjukan Quadrotor dapat mengikuti pergerakan trajectory yang telah ditentukan oleh algoritma pengendali trajectory following yang diimplementasikan.

---

Many problems can arise when testing trajectory following control algorithms for a Quadrotor. Generally, a simulation is needed before undergoing hardware testing to prove that there is no mistake in its control algorithm. Quadrotor simulations commonly uses MATLAB. A Quadrotor simulation system that uses MATLAB has issues such as limitations in the visualization, oversimplification of the model, and cannot be directly implemented into a Quadrotor hardware.

Because of that, this research considers the use of ROS and Gazebo as an alternative for developing a Quadrotor simulation, which will be used to test a trajectory following control algorithm implemented in this research. ROS is a framework for robotic systems. Gazebo is used to develop the 3D model of the Quadrotor, its environment, and also the interactions occurring following the laws of physics.

In this research, a library named MAVROS is used on ROS to control the Quadrotor model. This research starts by modelling the Quadrotor according to the hardware specifications that will be used. Afterwards, a trajectory following control algorithm is developed and implemented using a program with the ROS framework. Afterwards, tests are conducted to determine the capabilities of the simulation to simulate change in position in multiple trajectory patterns. The results from the simulation shows that the Quadrotor can follow the trajectory movement that is decided by the trajectory following control algorithm that is implemented."

"

ABSTRAK

Nama : Kendy PontoanProgram Studi : Magister Keselamatan & Kesehatan KerjaJudul : Analisis Risiko Skenario Kecelakaan Major Pada Kejadian Tabrakan Helikopter Terhadap Anjungan Lepas Pantai PT. X Tahun 2018Pembimbing : Dr. dr. Zulkifli Djunaidi, M.App.ScInstalasi anjungan lepas pantai adalah struktur atau bangunan yang dibangun di lingkungan lepas pantai untuk mendukung proses eksplorasi atau eksploitasi minyak dan gas. Dengan kerumitan fasilitas pemrosesan minyak dan gas dan fasilitas pendukung lainnya seperti crane, helikopter, switch gear, dll. sehingga melibatkan risiko kecelakaan major (major accident) dalam pengoperasian anjungan lepas pantai. Dampak kecelakaan akan mengakibatkan konsekuensi bencana, korban massal, masalah lingkungan, dan kelangsungan bisnis.Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis risiko bagi pekerja di anjungan lepas pantai dari skenario kecelakaan major yang terkait dengan operasi helikopter selama lepas landas dan mendarat di instalasi lepas pantai, dan menilai risiko terhadap serangkaian risiko perusahaan, serta mengidentifikasi pengurangan risiko dan tindakan yang mitigasi yang relevan.Hasil dari penelitian ini dapat memberikan panduan untuk mendefinisikan peristiwa non-process major hazard, khususnya peristiwa kecelakaan helikopter dan menerapkan penilaian risiko yang tepat untuk meningkatkan prediksi risiko kecelakaan major dan pengurangan risiko. Hasil analisis untuk semua instalasi (Uniform platform dan FSO AA) menunjukkan bahwa risiko yang terkait dengan dampak helikopter yang terpapar kepada personel pada instalasi berada dalam tingkat kriteria yang dapat diterima.Kata kunci: Risk Assessment, Offshore, Helicopter Crash, Non-Process Event, Major Accident

---

ABSTRACT

Name : Kendy PontoanStudy Program : Magister of Safety and Occupational HealthTitle : Risk Analysis of Major Accident Scenario Helicopter Crash on PT. X`s Offshore Platform Year 2018Counsellor : Dr. dr. Zulkifli Djunaidi, M.App.ScOffshore installations are structures or buildings built at offshore environment to support the process of exploration or exploitation of oil and gas. With the complexity of oil and gas processing facilities and other supporting facilities such as cranes, helicopters, switch gears, etc. thus involving risk of major accidents in the operation of offshore platforms. Impact of major accident will lead to the consequences of catastrophic, mass casualty, environment issue, and business continuity.This research was conducted to analyze the risks to workers on offshore platforms from major accident scenarios related to helicopter operations during take-off and landing in offshore installations, and assess risks to a series of company risks, and identify risk reduction, action measures and relevant mitigation.The results of this research can provide guidance for defining major non-process hazard event particularly helicopter crash event and implement appropriate risk assessment to improve major accident risk prediction and risk reduction. The analysis results for all installations (Uniform platform and FSO AA) show that the risk associated with helicopter impact exposed to the personnel on the installation is within tolerable level of acceptable criteria.Key words: Risk Assessment, Offshore, Helicopter Crash, Non-Process Event, Major Accident

"

"Latar Belakang: Nyeri Punggung Bawah (NPB) adalah masalah global yang umum. Beberapa kelompok pekerja lebih berisiko mengalami NPB salah satunya profesi pilot helikopter. Penyebab NPB pada pilot helikopter umumnya diakibatkan oleh paparan faktor risiko di lingkungan pekerjaan dan faktor individu pilot tersebut. Beberapa penelitian sebelumnya mencatat angka kejadian NPB pada pilot helikopter militer berkisar antara 40-80%, namun belum ada data penelitian NPB pada pilot helikopter militer di negara Indonesia. Peneliti ingin mengetahui kejadian NPB pada pilot helikopter militer di Indonesia serta menganalisis lebih lanjut hubungan antara jam terbang dan faktor-faktor individu (usia, tinggi badan, IMT, kebiasaan olahraga dan kebiasaan merokok) terhadap NPB pada pilot helikopter militer di Indonesia.Metode: Penelitian ini menggunakan metode cross sectional. Dilakukan total sampling pada 124 pilot helikopter militer TNI AD dan TNI AU yang memenuhi kriteria inklusi pada bulan Juli-Agustus 2022. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan pengisian data diri, anamnesa, pengisian Numeric Rating Scale (NRS), pemeriksaan fisik dan pemeriksaan neurologis. Data diolah menggunakan SPSS 26.Hasil: Penelitian melibatkan 124 orang, terdiri dari 37,9% pilot dan 62,1% kopilot dengan jam terbang total rata-rata 450 jam, usia 30 tahun, tinggi 172,66 cm, kebiasaan olahraga intensitas rendah 61,3% dan perokok sebanyak 45,2%. Sejumlah 57 orang (46%) pilot helikopter militer mengalami NPB. Hasil analisis statistik menunjukkan bahwa jam terbang total memiliki hubungan terhadap NPB (p = 0,035) dimana setiap peningkatan 1 unit jam terbang total memiliki peluang 1,02 kali lebih besar mengalami NPB pada pada pilot helikopter militer. Sementara faktor individu lain tidak memiliki hubungan secara signifikan, seperti usia (p = 0,466), tinggi badan (p = 0,104), IMT (p = 0,96), kebiasaan olahraga (p = 1,03) dan kebiasaan merokok (p =1,3).Kesimpulan: Kejadian NPB pada pilot helikopter militer di Indonesia sebesar 46%, jam terbang total diketahui memiliki hubungan terhadap kejadian NPB, namun faktor-faktor individu lain tidak berhubungan signifikan terhadap NPB pada pilot helikopter militer.

---

Background: Low back pain (LBP), is a common global problem. Some groups of workers are at high risk of experiencing LBP, one of them is helicopter pilots. The causes of LPB in helicopter pilots are generally caused by exposure to risk factors in the work environment and individual factors of the pilot. Several previous studies recorded the incidence of NPB in military helicopter pilots ranging from 40-80%, but there is no research data on NPB in military helicopter pilots in Indonesia. Researchers want to know the incidence of LBP in military helicopter pilots in Indonesia and further, analyze the relationship between total flight hours and individual factors (age, height, BMI, exercise habits, and smoking habits) on LBP in military helicopter pilots in Indonesia.

Methods: This study used a cross sectional method. Total sampling was carried out on 124 military helicopter pilots of the Indonesian Army and Indonesian Air Force who met the inclusion criteria in July-August 2022. Data collection was carried out by filling in personal data, history taking, filling in the Numeric Rating Scale (NRS), physical examination, and neurological examination. The data were processed using SPSS 26.

Results: The study involved 124 people, consisting of 37.9% pilot and 62.1% copilot with an average total flight hour of 450 hours, age 30 years, height 172.66 cm, low intensity exercise habits 61.3% and smokers. as much as 45.2%. A total of 57 people (46%) of military hhelicopterpilots experienced LBP. The results of statistical analysis showed that total flight hours had a relationship with LBP (p = 0.035) where every 1 unit increase in total flight hours had a 1.02 times greater chance of experiencing LBP in military helicopter pilots. While other individual factors did not have a significant relationship, such as age (p = 0.466), height (p = 0.104), BMI (p = 0.96), exercise habits (p = 1.03), and smoking habits (p = 0.96). 1,3).

Conclusion: The incidence of LBP in military helicopter pilots in Indonesia is 46%, total flight hours are known to have a relationship with the incidence of LBP, but other individual factors are not significantly related to LPB in military helicopter pilots."

"Dalam thesis ini dirancang sebuah algoritma pengendali Model Predictive Control (MPC) Constrained dan diimplementasikan pada sistem Proton Exchange Membrane Fuel Cell. Model yang digunakan adalah model linier yang didapatkan dari Identifikasi sistem dengan metode Least Square. Constraint di berikan pada perubahan masing-masing sinyal kendali serta perbandingan antara sinyal kendali pertama dan kedua.Dari hasil simulasi terlihat bahwa pengendali MPC menghasilkan respon keluaran yang mengikuti sinyal acuan yang diberikan, serta mampu mengatasi gangguan yang berupa perubahan beban yang terjadi pada sistem PEMFC. Dengan pemberian constraint pada pengendali MPC, sinyal kendali yang dihasilkan dapat dibatasi sesuai dengan karakteristik fisik dari sistem PEMFC.

---

This theses presents a Constrained Model Predictive Control design . The controller is implemented in the Proton Exchange Membrane Fuel Cell. The MPC algorithm based on the Linear model generated from identification system using Least Square Method. The controller consist of control signal constraints including the comparison of eachcontrol signal amplitude.The simulation result show that the MPC resulting a very good transient behaviour, the output from PEMFC can follow the trajectory and did not effected by load change disturbances. With some constraint additional in MPC, the control signals can be bounded refer to the real characteristic of PEMFC."