Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tesis ini membahas perancangan program simulasi sistem pengendalian dengan telmik pengendali PID, self tuning dan fuzzy, perangkat simulasi ini dapat mengirim dan menerima sinyal 1-5 Volt DC dari peralatan luar atau antar program simulasi dalam dua komputer yang berbeda dengan rnenggunakan antannuka ADC-DAC. Penurunan algoritma untuk ketiga teknik pengendalian dibahas dan kemudian diimplementasikan dengan hahasa pemprograman beroriemasi objek dan berbasis graphical user inlerface (GUI).Pada perangkat simulasi terdapat empat jenis proses sebagai visualisasi proses yang disimulasikan, yaitu proses temperatur, flow, tekanan dan level. Untuk mernasukkan parameter kendali disediakan fasilitas-fasilitas berbasis window. Pada pengendali PID terdapat fasilitas PID Parameter dengan nilai masukan parameter Proportional Band (PB), Time Integrator (Ti) dan Nme Derrivaiive (Td) dengan tiga Struktur yaitu paralel, seri dan campuran. Pada pengendali Self Tuning terdapat fasilitas Desired Pole sebagai masukan untuk aka: persamaan kutub yang akan dicapai dan Initialize untuk memasukkan model sistem dengan orde model maksimum sepuluh.Pada pengendali Fuzzy tersedia fasilitas Editor fuzzy untuk memasukkan basis pengetahuan yang terdiri dari dua input dan satu output dengan maksimum lima variabel linguistik dan maksimum 25 aturan. Untuk parameter proses terdapat fasilitas System Cofgigure dengan persamaan matematis berbentuk state variabel dengan sistem satu masukan satu keluaran maksimum berorde sepuluh, dengan tambahan Pasilitas non-linier bempa salurasi dan dead zone, Serta fasilitas waktu tunda. Selain itu pada perangkat ini terdapat recorder berbentuk graiis dan numerik. Melalui validasi dan uji coba didapat bahwa program simulasi bekelja dcngan baik dengan kesalahan yang cukup kecil dibandingkan dengan program Matlab 5.0 produksi Mathwork.

---

This thesis discuss the design of a simulation program for control system with PID, self-tuning dan lirzzy control techniques. The program is designed to have the capability to send and receive l-5 Volt DC signal from other devices or simulation programs on two different computer using ADC~DAC interface. Control Algorithms will be implemented using object oriented programming language and graphical user interface (GUI).The simulation program provides four kind of process to be visualized, i.e. temperature process, flow process, pressure process and level process. The program also provides several facilities to entered the control parameter. For PID controller, there are facilities to enter the three conditional PID parameter, i.e. Proportional Band, Time Integration and Time derivative with three different structure of PII), i.e. parallel, series and mixed. On self-tuning controller, there are facilities for desired pole enter and initialize to estimated system model with maximum order system of ten.On Fuzzy logic controller, there are facilities for to build the knowledge bases and niles. The knowledge bases have two input variable and one input variable with maximum of five linguistic variable and maximum of twenty tive rules. The system configure facilities is provided to entered the system parameters in the state variable model with maximum order of ten. There are also other facilities, such as nonlinear facilities, time delay facilities, and graphical and numeric recording facilities. Through validation and testing, the simulation program has resulted good performance with small error in comparation with Matlab 5.0 of MathWork."

"LC merupakan pengendali yang sangat Iuas penggnnaannya dalam bidangindustri. Seiring dengan berkembangnya kebutuhan pengendalian proses dalamindustri, fasilitas pongendali dalam PLC pun lurut dikembangkan. Dalam PLCgenerasi barn, seperti yang dignnakan dalam skripsi ini, telah terintegrasi fungsi-fungsi pengendali proses seperti PID dan fuzzy.Dalam skripsi ini. digunakan PLC. Modicon Micro 3122 untukmengendalikan suatu sistem dua tangki (Coupled Tanks CEIOS). Pengendaliansistem tersebut dilakukan untuk mengendalikan tinggi air pada tangki 2 denganmasukan pada tangki 1. Pengendali yang digunakan adalah pengendali PID yangparameter-parameternya ditala secara on-line dengan menggunakan algoritma fuzzy,atau biasa disebut Fuzzy-PID. Pemrograman PLC dibuat dengan bantuan softwarePL7 Pro V4.0 yang merupakan bagian integral dari PLC tersebut denganmenggunakan bahasa pemrograman Strubtured Text. Prancangan pengendali dibuatagar pengendalian dapat dilakukan melalui jaringan ethemet dan intemet.Setelah masing-masing sub sistem diuji dan kemudian di integrasikan menjadisebuah sistem, dilakukan beberapa uji coba untuk mengamati kinerja sistem sertapengendali yang telah dirancang. Uji coba tersebut meliputi uji coba tanpapengendali dan dengan pengendali. Pada uji coba dengan pengendali dilakukanpembandingan antara pengendali Fuzzy-PID dan PID dcngan parameter retap. Ujicoba dengan pengendali ini mencakup uji coba dengan setpoint tetap, dengansetpoint berubah-ubah, dengan porubahan parameter sistem, dan dengan gangguandari Iuar.Dari beborapa uji coba yang dilakukan, dapal disimpulkan bahwa sistemdapat bekerja dengan baik. Pengendalian dengan menggunakan algoritma Fuzzy-PIDmampu mengatasi berbagai keadaan sistem dengan hasil yang lebih baikdibandingkan pengendali PID dengan parameter tetap. Dengan demikian, terbuktibahwa PLC merupakan salah satu pengendali yang dapat diandalkan dalampengendalian proses-proses industri. "

"Motor Induksi di dalam perindustrian sangat banyak dibandingkan dengan motor lainnya, karena harga dan kemudahan operasi motor induksi tersebut. Banyaknya aplikasi yang menggunakan motor induksi menyebabkan cukup banyak research mengenai pengendalian motor induksi agar dapat berjalan lebih efektif, efisien, dan ekonomis.Pada penelitian ini dibahas mengenai bagaimana menala proposional gain dan integral gain bila kecepatan referensi diubah dengan menggunakan adaptif fuzzy. Pada perancangan sistem kendali adaptif fuzzy disini menggunakan Observer Model reference adaptif system (MRAS) untuk melakukan estimasi kecepatan motor induksi. Pemodelan motor induksi tiga phasa dan MRAS dilakukan dalam kerangka acuan direct-quadrature (dq), ini ditujukan agar tidak diperlukan lagi melakukan banyak transformasi, karena bagian pengendali, fluks model, serta banyak besaran lainnya berada pada sumbu dq.Hasil simulasi dengan C-MEX Sfunction Matlab/Simulink 6.5 menunjukkan bahwa penggunaan kendali Adaptif Fuzzy untuk self tuning PI dapat menala gain proporsional dan gain integral dengan ketepatan 97%. Respon kecepatan rotor dengan menggunakan observer MRAS lebih baik dari Observer full order, pada kecepatan referensi 140 rad/det tidak mengalami overshoot di t = 3 detik. Pada parameter motor yang sama, motor dengan nilai momen inersia besar memiliki putaran lebih stabil.

---

Induction motor in industrial is using more than any other motor because the price and the operation of the induction motor is easy. Many application that used induction motor causing many research about the controlling of induction motor so the motor can run more effective, efficient and economist.In this research we are talking about how to tuned the proportional gain dan the integral gain if the motor paramaeter being changed using adaptif fuzzy. On the adaptif fuzzy planning system here we use Observer Model Adaptif System (MRAS) to do the estimating the speed of the induction motor. The using of the observer is being hope to reduce the using of speed sensor, that can reduce the cost. Induction three phases motor modeled and MRAS is done in the references of direct-quadrature (dq), this aim to not doing many transformation, because in the control part, flux model, and many other values is in the dq axis.The simulation results with C-MEX S-function Matlab/Simulink 6.5 shown that the using of adaptive fuzzy for self tuning PI can tuned proportional gain and internal gain with the proximation of 97%. Motor speed response with observer MRSA has the better performance than the full observer order, at the 147 rad/sec reference speed doesn?t have overshoot at t = 3 second. Value of moment inertia is rather then big have rotation be stable with the same motor parameters."

"Jacketed Stirred Tank Heater adalah sebuah tangki yang diselubungi oleh suatu ruangan pemanas yang disebut jaket, jaket ini berfungsi sebagai ruangan untuk menyalurkan bahan pemanas untuk memanaskan cairan yang terdapat di dalam tangki. Sistem Jacketed stirred tank heater ini terdiri dari bagian tangki dan bagian jaket yang mengelilingi tangki tersebut.Penggunaan jacket adalah untuk menjaga sirkulasi kalor merata di sekeliling tangki dan mengurangi transfer kalor dari dalam tangki langsung ke lingkungan, karena temperatur di dalam jacket dijaga berada di atas temperatur cairan di dalam tangki, sehingga cairan di dalam tangki akan menyerap kalor dari jacket dan bukan sebaliknya. Hal inilah yang membuat penggunaan jacket pada Stirred Tank Heater dapat mempercepat proses pemanasan cairan di dalam tangki.Model sistem Jacketed Stirred Tank Heater diperoleh dengan menggunakan kesetimbangan massa dan energi. Model matematik sistem ini merupakan persamaan yang memiliki sifat nonlinier. Proses linierisasi perlu dilakukan untuk mendapatkan persamaan-persamaan yang bersifat linier. Sistem Jacketed Stirred Tank Heater merupakan sistem Multi Input Multi Output (MIMO), yang terdiri dari dua varabel input dan dua variabel output.Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem kendali Proportional Integral (PI) dan sistem kendali fuzzy untuk mengatur sistem jacketed stirred tank heater sehingga mendapatkan temperatur output sesuai dengan yang diinginkan. Pengendalian sistem disimulasikan dengan menggunakan perangkat lunak MATLAB versi 7.1 dan kemudian membandingkan hasil pengendalian yang diperoleh dengan kedua jenis pengendali tersebut.

---

Jacketed Stirred Tank Heater is a tank that covered by heater room which is called Jacket, this jacket have a function as room to transported heater materials and heating the fluids inside the tank. This Jacketed stirred tank heater system consist of tank & jacket part that surrounding the tank.This jacket usage is to maintain the steam circulation flatten in whole tank and reduce heat transformation from inside tank to environment directly, because the temperature inside jacket maintained in level above the fluid temperature inside, so that the fluid inside tank would absorb heat from the jacket and not the contrary. This is the point which jacket usage on Stirred Tank Heater could speed up the heating process inside the tank.Jacketed Stirred Tank Heater system models is obtained by use mass & energy balancing. This maths model system is a nonlinier equation. Linierisation process need to be done to get the linier equations. Jacketed Stirred Tank Heater system is a Multi Input Multi Output (MIMO) system, that consist of two input and two output variable.This research objective is to design Proportional Integral (PI) and fuzzy control system to controlled jacketed stirred tank heater system, so we could get the output temperature that appropriate with the requirement. Controlling system is simulated by use MATLAB 7.1 version program and compared with the result from those two controlling system above."

"Penerapan teknik kontrol automatis pada pengendalian level dan temperature fluida menggunakan metoda pengendalian logika fuzzy merupakan sebuah penelitian dalam skala laboratorium, dimana pada tahapan ini sebuah sistem multivariabel digunakan sebagai obyek pengendalian. Metode logika fuzzy yang digunakan, akan berperan didalam memutuskan seberapa besar nilai respon pengendalian yang diberikan pada plant saat berkerja dalam suatu sistem yang bersifat linear maupun tidak linear, yang diakibatkan oleh adanya perubahan level dan temperature fluida maupun gangguan eksternal, dan diperoleh dari hasil pembacaan sensor. Hasil penelitian ini pada akhirnya akan membentuk sebuah sistem yang bersifat MIMO (Multiple-Input, Multiple-Output), melalui hubungan yang saling mempengaruhi antara parameter masukan dan keluaran."

"Kebutuhan energi dunia terus meningkat dari tahun ke tahun, dan pembakaran bahan bakar fosil juga mempunyai pengaruh negatif terhadap lingkungan karena adanya emisi gas CO2. Hidrogen mempunyai energi hasil pembakaran yang besar per satuan massa (141,86 kJ/g) sehingga penggunaannya sebagai bahan bakar cukup potensial. Indonesia adalah salah satu negara yang memiliki potensi yang sangat besar dalam pengembangan energi terbarukan sebagai sumber energi nasional dan biomassa adalah yang paling potensial untuk menjadi energi alternatif.Sehubungan dengan hal tersebut, maka dibuatlah suatu perencanaan pabrik pembuatan hidrogen dari biomass. Pada penelitian kali ini akan dijelaskan pengendalian pada Gasifier dan Char Combustor. Untuk mendapatkan kinerja yang optimum, dilakukan penyetelan pengendali dengan metode Ziegler Nichols, Lopez, dan Default, kemudian membandingkan karakteristik pengendalian seperti nilai IAE (Integral Absolute Error) ISE (Integral Square Error), Offset, dan rise time dari ketiga jenis penyetelan tersebut.Hasilnya pengendalian yang optimum pada unit Char Combustor adalah dengan metode penyetelan pengendali Ziegler Nichols dengan masing-masing nilai Kp dan Ti-nya adalah 0.77 dan 0.49.. Sedangkan metode yang paling optimum pada pengendalian suhu gasifier metode Lopez dengan nilai Kp dan Ti masing-masing 0.13 dan 1.46 dan untuk concentration control adalah metode Zieger Nichols dengan nilai Kp dan Ti masing-masing 180 dan 0.58.

---

World energy demand continues to increase from year to year, and the burning of fossil fuels also have a negative impact on the environment due to the emission of CO2. Hydrogen energy has great combustion per unit mass (141.86 kJ / g), so its use as a fuel is potential. Indonesia is one country that has a huge potential in the development of renewable energy as a source of national energy, and biomass are the most potential to become an alternative energy. In connection with this, the factory is planning to make hydrogen from biomass.

This paper will describe the process control in Gasifier and Char combustor. To get optimum performance, controllers tuned with with Ziegler Nichols method, Lopez, and Default, then compare the characteristics of such control value IAE (Integral Absolute Error) ISE (Integral Square Error), offset, and the rise time of the three types of settings.

The result is optimum control on Char combustor unit is a controller with Ziegler Nichols tuning method with its Kp and Ti each valued 0.77 and 0.49. While most optimum method of Gasifier temperature control is Lopez method with its Kp and Ti each valued 0.13 and 1.46, thus the most optimum method for concentration control is a Zieger Nichols method with its Kp and Ti each valued 180 and 0.58."