Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"SIMULINK adalah perangkat lunak sub-program dari MATLAB. SIMULINK digunakan secara luas oleh peneliti di seluruh dunia untuk membuat model dan simulasi dari suatu sistem yang dikehendaki. Pembuatan model pada SIMULINK dilakukan dengan menyusun blok-blok yang tersedia pada program ini. Selain itu, masing-masing blok harus diatur parameternya agar bekerja sesuai model yang hendak dibuat. OFDM adalah salah satu bentuk khusus dari FDMA. Pada OFDM, penggunaan spektrum frekuensi menjadi sangat efektif karena antar satu sub-band dengan yang lain dapat saling berpotongan tanpa mengalami ISI dan IFI. Hal ini dikarenakan pada OFDM sinyal-sinyal yang dibentuk saling orthogonal satu dengan yang lain. Seperti halnya teknologi FDMA yang lain, OFDM juga tahan terhadap gangguan dari frequency selective fading. Pada skripsi ini dibahas mengenai pembuatan rancang bangun dari pemancar OFDM pada SIMULINK. Analisa dilakukan pada bentuk gelombang keluaran dari model pada SIMULINK dan variabel-variabel yang terukur pada MATLAB.

---

SIMULINK is sub-program of MATLAB. SIMULINK is widely used by researcher around the world to build a model and simulation of a system. Model building in SIMULINK by arrange block in this program. Beside that, each block has to be set in parameter to work properly as a model we want.

OFDM is a special case of FDMA. In OFDM, the using of frequency spectrum is very effective because overlapping between sub-band without with no ISI and IFI. This is caused in OFDM, signals generated is orthogonal one another. Jus as other scheme of FDMA, OFDM is also resistant to frequency selective fading.

This research in making prototype of OFDM transmitter on SIMULINK. Analyzing made to wave form of the output of model in SIMULINK and variables which is measured by MATLAB."

"Gives the reader hands on example-base experience for simulating dynamical models in MATLAB®/simulink® and animating them in VRML. More than 150 images describe each step in the model realizations helping readers to understand them visually. Diverse examples and profound problem treatment enable the reader to animate complex dynamical problems m-files, Simulink models, VRML files and jpegs available for download provide full solutions for the end-of-chapter problems Virtual Reality and Animation for MATLAB® and simulink® Users demonstrates the simulation and animation of physical systems using the MATLAB® virtual reality toolbox (virtual models are created in V-realm builder). The book is divided into two parts; the first addresses MATLAB® and the second Simulink®. The presentation is problem-based with each chapter teaching the reader a group of essential principles in the context of a step-by-step solution to a particular issue. Examples of the systems covered include mass-spring-dampers, a crank-slider mechanism and a moving vehicle. "

"Proses Thermal Mixing adalah jenis dari proses pencampuran yang penting di berbagai industri, Proses ini bekerja dengan mengendalikan flow air yang masuk yang memiliki temperatur yang berbeda untuk menghasilkan temperatur campuran yang diinginkan. Dalam penelitian ini dilakukan simulasi pengendalian temperatur air pada proses pencampuran dalam suatu tangki menggunakan Matlab. Tujuan dari penelitian ini adalah menjaga temperatur air di set point dengan mengendalikan flow air dingin yang masuk ke tangki pencampuran sedangkan flow air panas dan flow keluar dijaga konstan. Sistem dikendalikan menggunakan pengendali Reinforcement Learning (RL) dengan menerapkan algoritma Proximal Policy Optimization (PPO). Algoritma RL melakukan serangkaian tahapan training kepada agent untuk menghasilkan action yang sesuai berupa bukaan control valve. Pada proses training, sistem akan diberikan perubahan set point. Performa dari pengendali RL akan dilihat dari parameter-parameter seperti overshoot, rise time, dan settling time sebagai data kualitatif. Hasilnya secara keseluruhan menunjukkan bahwa pengendali RL dapat melakukan proses belajar dalam pengujian perubahan set point. Hal ini dapat dilihat dari grafik nilai process variable yang mendekati nilai set point (SP) dengan nilai overshoot terbesar saat SP 45 ℃ dan 60 ℃ yaitu sebesar 0,003% dan nilai steady state error terbesar senilai 0,3 ℃. Jika dibandingkan dengan pengendali PID yang diterapkan dengan menggunakan closed-loop PID autotuner, pengendalian yang dilakukan oleh agent PPO lebih baik dibandingkan PID. Hal ini didukung oleh data kecepatan respons yang menunjukkan nilai rise time dan settling time pada pengendali RL di semua nilai SP lebih kecil dibandingkan dengan PID.

---

Thermal Mixing Process is a type of mixing process that is important in various industries, This process works by controlling the incoming water flow which has different temperatures to produce the desired temperature mixture. In this study, a simulation of water temperature control in the mixing process in a tank was carried out using Matlab. The purpose of this research is to maintain the air temperature at the set point by controlling the flow of cold air entering the mixing tank while the hot air flow and flow are kept constant. The control system uses a Reinforcement Learning (RL) controller by applying the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm. The RL algorithm performs training stages for agents to produce actions in the form of control valve openings. In the training process, the system will be given a set point change. The performance of the RL controller will be seen from parameters such as overshoot, rise time, and settling time as qualitative data. The overall result shows that the RL controller can carry out the learning process in testing set point changes. This can be seen from the graph of the value of the process variable which is close to the set point (SP) value with the largest overshoot value at SP 45 and 60 which is 0.003% and the largest steady state error value is 0.3. When compared with PID control applied using a closed loop PID autotuner, the control performed by PPO agents is better than PID. This is supported by the data rate response which shows that the rise time and settling time values ​​for the RL controller in all SP values ​​are smaller than the PID."

"ABSTRAKThe field of electrical engineering is inseparable from mathematics. One of the commonly used equations is differential equations, in both linear and nonlinear form. Solution of linear equations of differential equations can be obtained analytically, but the solution of nonlinear differential equations can not be easily obtained.The solution of the differential equation is necessary solved to understand the behavior of the dynamic system, therefore in the proses of simulation, a special method is required which can provide these numerical differential equations solution. This can be done with Matlab-Simulink programming.Matlab-Simulink software with version R2016a provides LIBRARY BROWSER facility which is very adequate and applied in windows system, and has LIBRARY which consist of many blocks; CONTINUOUS blocks, DISCONTINUITIES blocks, MATH OPERATIONS blocks, FUNCTION, SOURCES blocks, SINKS blocks and so on. Therefore the solution of a system that has a linear or nonlinear differential equation is very necessary to be disclosed."

"Penggunaan pembangkit listrik energi terbarukan belum dapat diandalkan karena sumbernya tergantung pada kondisi lingkungan. Microgrid dapat menjadi solusi untuk masalah yang dimiliki oleh pembangkit listrik energi terbarukan karena mereka dapat mengintegrasikan beberapa sumber energi baik dari jaringan utama maupun dari pembangkit listrik energi terbarukan. Microgrid membutuhkan simulasi untuk menganalisis sistem sebelum diterapkan. Penelitian ini memodelkan dan merancang simulasi Microgrid Berbasis Inverter menggunakan perangkat lunak MATLAB / Simulink. Setiap sub-modul dimodelkan dalam bentuk ruang-negara dan semua digabungkan pada frekuensi referensi umum. Dalam model ini tiga Generasi Terdistribusi (DG) digunakan dan setiap DG mensimulasikan sumber energi terbarukan. Dalam simulasi, tiga percobaan berbeda dilakukan, yaitu perubahan tegangan referensi, beban, dan konstanta pengontrol untuk melihat respons sistem terhadap berbagai perubahan. Diperoleh bahwa sistem Microgrid mampu mengikuti perubahan pada kedua nilai beban pasir tegangan referensi. Model keseluruhan microgrid juga linierisasi dan matriks sistem digunakan untuk memperoleh nilai eigen. Nilai eigen menunjukkan bahwa konstanta pengontrol mempengaruhi stabilitas sistem. Nilai untuk setiap konstanta harus dipilih yang paling cocok dengan sistem, karena setiap konstanta pengontrol memiliki dampak yang berbeda pada respons transien sistem.

---

The use of renewable energy power plants cannot be relied upon because the source depends on environmental conditions. Microgrids can be a solution to problems that are owned by renewable energy power plants because they can integrate several energy sources both from the main grid and from renewable energy power plants. Microgrid requires a simulation to analyze the system before it is implemented.

This study models and designs an Inverter-based Microgrid simulation using MATLAB / Simulink software. Each sub-module is modeled in the form of space-state and all are combined at a common reference frequency. In this model three Distributed Generations (DG) are used and each DG simulates a renewable energy source. In simulations, three different experiments are carried out, namely changes in reference voltage, load, and controller constants to see the system's response to various changes.

It was found that the Microgrid system was able to keep up with changes in both the reference voltage sand load values. The overall microgrid model is also linearized and the system matrix is ​​used to obtain the eigenvalue. Eigenvalues ​​indicate that the controller constant affects the stability of the system. The value for each constant must be chosen that best matches the system, because each controller constant has a different impact on the transient response of the system."

"Debit air (flowrate) yang bernilai konstan merupakan besaran fisis fundamental dalam sistem transportasi fluida dari satu tempat ke tempat lain. Untuk mencapai hal tersebut, dibutuhkan suatu sistem kendali yang mampu menghasilkan debit air bernilai konstan. Pada penelitian ini, transportasi fluida dibuat dalam sebuah rangkaian plant miniatur dengan menerapkan sistem kendali didalamnya. Pada plant tersebut terdapat actuator control valve, flow transmitter, dan Programmable Logic Controller (PLC). OPC Server merupakan perangkat lunak antarmuka menggunakan mode client/server berbasis COM/ DCOM yang memungkinkan MATLAB dapat berkomunikasi dengan PLC. Dalam proses komunikasi antara PLC dengan MATLAB digunakan OPC server yang berfungsi sebagai "jembatan" antara keduanya. Sistem kendali yang diterapkan berupa PID-Controller dan soft computing Neural Network (NN) dengan menggunakan MATLAB SIMULINK. Penerapan soft computing Neural Network (NN) bertujuan untuk mengoptimasi performa sistem kendali PID-Controller yang telah umum digunakan. Faktor-faktor performa yang dijadikan parameter pembanding adalah nilai rise time, settling time, maximum overshoot, dan steady-state error. Berdasarkan hasil percobaan, Neural Network Controller memiliki nilai permformansi yang lebih baik daripada PID-Controller. Nilai performansi Neural Network Controller yang didapatkan yakni maximum overshoot = 5.36% dan steady-state error = 0.85%.

---

Flowrate is a fundamental physical quantity in the fluid transportation system from one place to another. To achieve this, a control system is needed that is able to produce a constant flow of water. In this study, fluid transport was made in a miniature plant series by implementing a control system in it. At the plant there is a control valve actuator, flow transmitter, and Programmable Logic Controller (PLC). OPC Server is interface software using COM / DCOM-based client / server mode that allows MATLAB to communicate with the PLC. In the process of communication between PLC and MATLAB, the OPC server is used as a "bridge" between the two. The control system applied is in the form of PID-Controller and soft computing Neural Network (NN) using MATLAB SIMULINK. The application of soft computing Neural Network (NN) aims to optimize the performance of the PID-Controller control system that has been commonly used. Performance factors that are used as comparison parameters are the value of rise time, settling time, maximum overshoot, and steady-state error. Based on the results of the experiment, the Neural Network Controller has a better value of permformance than PID-Controller. The performance value of the Neural Network Controller obtained is maximum overshoot = 5.36% and steady-state error = 0.85%."

"Proses sistem kendali adalah proses penting yang terjadi di dunia perindustrian, salah satunya di ranah industri hulu migas. Salah satu instrumen utama pada proses upstream migas adalah separator yang memiliki fungsi untuk memisahkan kandungan fluida minyak mentah yang mengalir melalui pipa menjadi beberapa wujud fase. Pada kenyataanya hampir semua proses pengendalian separator pada fasilitas produksi PT. Pertamina EP masih menggunakan model pengendalian PID konvensional yang harus terus dimonitoring oleh sumber daya manusia selama 24 jam per hari. Oleh karenanya, pada penelitian ini dirancang sebuah metode pengendalian berbasis intelligent system, yaitu simulasi pengendalian Neuro Fuzzy. Metode pengendalian Neuro-Fuzzy ini didesain menggunakan algoritma ANFIS dengan input berupa setpoint, error, dan selisih error dari proses variabel fluida separator, yaitu level (h) fluida. Penelitian dilakukan menggunakan aplikasi Simulink/MATLAB dengan memasukkan fungsi transfer dari model matematis separator lalu melakukan perbandingan dengan melihat grafik respon dan parameter antara model pengendali PID dan ANFIS. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa performa pengendali model ANFIS secara rata-rata memiliki overshoot yang jauh lebih baik dari model PID karena selalu mendekati nol dalam tiap kondisi set point serta model ANFIS memiliki nilai error yang lebih baik pada saat set point bernilai 5 dengan perbedaan error 0,712 dari error model pengendali PID.

---

The control system process is an important process that occurs in the industrial world, one of which is in the upstream oil and gas industry. One of the main instruments in the upstream oil and gas process is a separator which has afunction to separate the crude oil fluid content flowing through the pipe into several phases. In fact, almost all separator control processes at PT. Pertamina EP still uses the conventional PID control model which must be continuously monitored by human resources 24 hours per day. Therefore, in this study, a control method based on intelligent systems is based on Neuro Fuzzy control of the level (h) of the fluid. The research was conducted using the Simulink/MATLAB application by entering the transfer function of the separator mathematical model and then making comparisons by looking at the response and parameter charts between the PID and ANFIS controller. The results of the study show that the ANFIS model controller performance on average has a much better overshoot than the PID model because it is always close to zero in each set point condition and the ANFIS model has a better error value when the set point is 5 with an error difference of 0.712. of the PID controller model error."

"Pengembangan hybrid UAV dilakukan untuk mendapatkan keunggulan dari UAV tipe fixed wing dan tipe rotorcraft dalam satu wahana terbang, sehingga wahana tersebut dapat menjalankan misi terbangnya tanpa memerlukan area khusus untuk lepas landas dan mendarat. Dari beberapa tipe konfigurasi hybrid UAV, tipe quadplane dipilih untuk dijadikan objek penelitian karena bentuknya yang sederhana dan mudah untuk dikembangkan. Secara garis besar, quadplane merupakan UAV tipe fixed wing yang diberi empat buah motor listrik sehingga mempunyai kemampuan terbang seperti quadcopter. Dalam operasional terbangnya, quadplane mempunyai tiga mode terbang yaitu: mode quadcopter, mode transisi, dan mode fixed wing. Pada penelitian ini, pembahasan akan difokuskan pada pengembangan model sistem mode quadcopter. Model sistem dibangun menggunakan Matlab/Simulink yang terdiri dari beberapa blok kendali dan blok persamaan gerak. Strategi kendali yang digunakan dalam model ini menggunakan pengendali Proporsional (P) dan Proporsional-Derivatif (PD). Dari hasil simulasi yang telah dilakukan diperoleh model sistem mode quadcopter yang mampu mengikuti nilai referensi yang diberikan dengan overshoot 7.3% pada arah X, overshoot 7.2 % pada arah Y, dan delay selama 2.5 detik pada arah Z.

---

The development of hybrid UAV is carried out to gain the advantage of fixed wing and rotorcraft type in one flying vehicle, so that the vehicle can carry out its flying missions without requiring a special area for takeoff and landing. From several types of configurations, quadplane was chosen to be the object of research because of its simple airframe and easy to develop. Simply, the quadplane is a fixed wing type UAV that is equipped with four electric motors so that it has the ability to fly like a quadcopter. In operational flight, quadplane has three flight modes, such as: quadcopter mode, transition mode, and fixed wing mode. In this study, the discussion will focus on developing a quadcopter mode system model. The system model is built using Matlab/Simulink which consists of several control blocks and equations of motion blocks. The control strategy used in this model are Proportional (P) and Proportional-Derivative (PD) controllers. From the simulation results that have been carried out, it is obtained that the quadcopter mode system model is able to follow the given reference value with 7.3% overshoot in the X direction, 7.2% overshoot in the Y direction, and a delay of 2.5 seconds in the Z direction. "

"Energi listrik merupakan kebutuhan utama dalam kehidupan modern, namun sebagian besar masih dipenuhi oleh pembangkit berbahan bakar fosil yang berdampak negatif terhadap lingkungan. Salah satu solusi berkelanjutan adalah energi angin, yang memiliki potensi besar untuk diterapkan di daerah dengan kecepatan angin tinggi. Penelitian ini menganalisis potensi energi listrik di kawasan Gunung Merbabu, khususnya di Desa Pogalan, menggunakan pemodelan dan simulasi turbin angin. Analisis dilakukan dengan data kecepatan angin dari NASA POWER Data Access Viewer pada ketinggian 10 meter (2018–2022). Model turbin angin yang digunakan adalah The Sky Dancer-500, dengan simulasi menggunakan MATLAB Simulink. Hasil menunjukkan rata-rata daya listrik per hari berkisar antara 344.88 Watt hingga 470.46 Watt menggunakan satu turbin angin. Perhitungan manual dengan Excel menghasilkan daya lebih tinggi dibandingkan simulasi MATLAB, dengan rata-rata efisiensi model sebesar 8779%. Perbedaan ini disebabkan simulasi menggunakan algoritma aerodinamika yang lebih kompleks dan mempertimbangkan parameter yang lebih luas. Temuan ini mengindikasikan bahwa kawasan Gunung Merbabu memiliki potensi untuk implementasi turbin angin skala kecil, khususnya untuk kebutuhan listrik rumah tangga.

---

Electric energy is a fundamental necessity in modern life; however, most of it is still generated from fossil fuel-based power plants, which negatively impact the environment. One of the common sustainable solutions is wind energy, which has significant potential for implementation in areas with high wind speeds. This study analyzes the potential of wind energy in the Gunung Merbabu area, particularly in Desa Pogalan, using wind turbine modeling and simulation. The analysis utilized wind speed data from the NASA POWER Data Access Viewer at a 10-meter height (2018–2022). The wind turbine model used was The Sky Dancer-500, with simulations conducted using MATLAB Simulink. Results showed that the average daily electrical power generated ranged from 344.88 Watts to 470.46 Watts using a single wind turbine. Manual calculations in Excel produced higher power output compared to MATLAB simulations, with the model's average efficiency being 87.79%. The differences are attributed to the simulation's use of more complex aerodynamic algorithms and broader parameter considerations. These findings indicate that the Gunung Merbabu area has promising potential for small-scale wind turbine implementation, particularly for household electricity needs."