Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem tata udara presisi atau yang lebih dikenal dengan Precision Air Conditioning (PAC) merupakan mesin refrigerasi yang bekerja berdasarkan konsep termodinamika. Sistem tata udara presisi digunakan di ruang pusat data untuk menjaga temperatur dan kelembaban di dalam kabinet agar peralatan IT di dalam kabinet tidak cepat rusak. Temperatur ideal yang harus dicapai di dalam kabinet berkisar antara 20º - 25ºC, sedangkan kelembaban relatif (RH) yang harus dijaga di dalam kabinet berkisar antara 45-55%. Namun untuk mencapai keadaan tersebut, dibutuhkan pengendalian sistem supaya sistem dapat bekerja dengan keluaran seperti yang diinginkan. Model predictive control merupakan salah satu metode pengendali prediktif yang populer digunakan di dunia indutri. Sistem tata udara presisi yang dikendalikan dalam penelitian ini merupakan sistem multi input single output (MISO) dengan masukan berupa kecepatan putaran kipas kompresor dan kecepatan aliran udara volumetrik, dan keluaran yang dikendalikan adalah suhu keluaran dari kondenser kedua yang menuju kabinet dari sistem tata udara presisi. Diuji tiga model sistem tata udara presisi, model linier, model nonlinier tanpa beban heat sensible peralatan IT, dan model nonlinier dengan beban sensible peralatan IT yang divariasikan dengan pendekatan model linier biasa hasil identifikasi PO-MOESP dan model linier dengan vektor bias hasil identifikasi menggunakan metode kuadrat terkecil. Hasil pengendalian MPC untuk ketiga plant sistem tata udara presisi menujukkan performa yang baik dalam pengendalian, dilihat dari keluaran sistem yang mengikuti trajektori acuan yang diberikan.

---

Precision Air Conditioning (PAC) is a refrigerant machine that works based on thermodynamics concept. PAC is in implemented data center in order to stabilize the temperature and the humidity in cabinet in order to prevent IT damage integrated in the cabinet. The desired ideal temperature for the cabinet is from 20oC to 25oC and the desired relative humidity (RH) is from 45-55%. However, to achieve such a state, it takes control of the system so that the system can work with the output as desired. Model predictive control is a predictive control method which is popularly used in industries world. Precision air conditioning system are controlled in this study is a multi-input single output (MISO) system with input in the form of fan rotation speed of the compressor and the air volumetric flow rate, and the controlled output is the temperature of the output of the second condenser to the cabinet of the precision air conditioning system. Tested three models of precision air conditioning system, linear models, nonlinear models without the burden of sensible heat IT equipment, and nonlinear models with variation of sensible heat IT equipment load with ordinary linear model approach to the identification of PO-MOESP and linear models with bias the results of identification using the method least squares. MPC control results for the third plant of PAC systems showed good performance in control, viewed from the system output to follow a given reference trajectory.

Abstrak :
Pengendalian keluaran tekanan uap steam-drum boiler pada PLTU penting dilakukan agar dapat menghasilkan energi yang cukup untuk memutar turbin generator sehingga menghasilkan daya listrik yang diinginkan. Untuk merancang sistem pengendalian tekanan uap yang tepat diperlukan model steam-drum boiler dan metode perancangan pengendali yang mampu mengatasi perubahan kondisi steam-drum boiler yang dinamis. Pada tesis ini, diaplikasikan dua metode perancangan sistem kendali untuk steam-drum boiler yaitu sistem kendali PID dan LQR (Linear Quadratic Regulator). Sistem kendali PID dirancang untuk sistem SISO (single input single output). Sistem SISO merupakan bentuk penyederhanaan dari sistem MISO (multi input single output) dengan menganalisa besarnya efek masing-masing masukan terhadap keluarannya. Berdasarkan model SISO ini, parameter kendali PID ditetapkan dan dipergunakan untuk mengendalikan laju alir panas masukan. Pada perancangan sistem kendali LQR, kendali ini diaplikasikan baik untuk sistem SISO maupun MISO. Kendali LQR yang dikembangkan memiliki prekompensator. Untuk mengetahui efektifitas dari rancangan yang didapat simulasi dilakukan dengan mempergunakan perangkat lunak MATLAB/SIMULINK. Pada simulasi ini, kinerja masing-masing sistem kendali (PID dan LQR) dibandingkan pada sistem SISO, sedangkan untuk sistem MISO pembandingan dilakukan antara kendali LQR dengan pre-kompensator dan tanpa pre-kompensator. Dari hasil simulasi yang didapat bahwa untuk sistem SISO kinerja kendali PID menghasilkan overshoot pada keluarannya, sedangkan pada kendali LQR tanpa pre-kompensator akan menghasilkan kenaikan sesaat pada sinyal kendali panas masukan yang sangat besar sekali. Untuk sistem MISO kinerja kendali LQR menggunakan pre-kompensator menghasilkan keluaran tanpa adanya overshoot dengan kenaikan sesaat pada panas masukan yang lebih kecil dibandingkan tanpa menggunakan pre-kompensator. ...... Controlling steam pressure output from a steam-boiler drum in power plant is important in order to produce enough energy to turn turbine generators that can produce the desired electrical power. To design a proper control system, steamdrum boiler model and controller design method is needed to be able to deal with the changing conditions of the steam-drum boiler dynamics. In this thesis, two methods of control system design have been applied for the steam-drum boiler, which are PID and LQR (Linear Quadratic Regulator) control system. The designed of PID control system is applied on SISO system (single input single output). SISO system is a model simplification from MISO system by analyzing the effect of each input to output. Based on SISO model, PID control parameters are established and used to control the flow rate of heat input. In the LQR control system design, these controls are applied both for SISO and MISO systems. The LQR control system has a pre-compensator. To determine the effectiveness of the designed control system, simulation was performed by using the software MATLAB / SIMULINK. In this simulation, for SISO system the performance of control system (PID and LQR) compared each other, while for MISO systems comparison is made between LQR control with pre-compensator and without pre-compensator. Results of the simulation shows that the preformance of SISO system using PID control produced overshoot on the output, while the LQR control without pre-compensator produced a huge momentary increase in heat input control signals. The performance of MISO system using LQR control with pre-compensator produced an output without any overshoot and momentary increase in heat input is much smaller compared without using a pre-compensator.

Abstrak :
Sistem tata udara presisi merupakan komponen yang sangat penting dalam sebuah ruang pusat data untuk menjaga agar perangkat yang disimpan tidak mengalami kerusakan pada waktu singkat. Sistem ini merupakan sistem multivariabel dan diperlukan untuk menjaga suhu dan kelembaban ruang pusat data pada batasan yang sesuai dengan kondisi kerja peralatan IT, sehingga diperlukan pengendali cerdas yang mampu bekerja pada batasan tertentu dan mampu menangani sistem multivariabel. Selain itu, pengendali tersebut juga harus mampu menangani karakteristik sistem tata udara presisi yang nonlinier. Oleh karena itu, pengendali MPC (Model Predictive Control) digunakan untuk mengendalikan sistem tersebut. Pengendali MPC merupakan pengendali yang menggunakan model proses secara eksplisit dalam penghitungan sinyal kendalinya. Model linier digunakan untuk menghitung prediksi keluaran sistem nonlinier dan menghitung besar sinyal kendali agar keluaran sistem nonlinier sesuai dengan acuan. Agar besar kesalahan prediksi keluaran dari model dan keluaran sesungguhnya dari sistem dapat diminimalisasi maka digunakan model ruang keadaan multimodel yang diperoleh melalui metode identifikasi least square. Model yang diperoleh dari hasil identifikasi dapat digunakan untuk pengendalian MPC sebab memiliki nilai 𝐽𝑒𝑒 dan FPE yang rendah (< 10−5), nilai eigen berada di dalam unit circle, serta memiliki sifat fully controllable dan fully observable. Pengendali MPC berbasis multimodel linier kemudian dirancang untuk mengendalikan sistem tata udara presisi yang bersifat MISO (multi input single output), dengan keluaran berupa temperatur udara masukan kabinet (𝑇𝑖𝑛,𝑐𝑎𝑏). Untuk memperoleh pengendalian yang terbaik, pengendali MPC disimulasikan pada sistem linier dan nonlinier. Variasi nilai 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, dan R diberikan untuk mengetahui pengaruh perubahan nilai parameter pengendali MPC terhadap karakteristik sinyal kendali masukan dan sinyal respon keluaran sistem, serta waktu komputasi dan nilai loss function. Simulasi pengendalian MPC menunjukkan hasil yang baik pada nilai 𝐻𝑝 = 𝐻𝑢 = 6, 𝐐 = 50, dan 𝐑 = 5 untuk sistem linier, dan nilai 𝐻𝑝 = 12, 𝐻𝑢 = 3, 𝐐 = 70, dan 𝐑 = 0.5 untuk sistem nonlinier.

---

Precision air conditioning is a vital component in a data center to keep the stored devices from failures. This system is a multivariable system and needed to keep the temperature and humidity of a data center in a certain constraints which is suitable for IT devices operating condition. Hence, an intelligent controller which can take constraints into account and handle multivariable system is needed. Furthermore, the controller must be capable to handle nonlinear characteristic of such system. Thus, Model Predictive Controller (MPC) is used to control such systems. MPC is a controller that used the model of a process explicitly to compute the control signal. The linear model is used to predict the output of nonlinear system and calculate the control signal to meet the given target. To minimize error between predicted output from the model and the actual output of the plant, double-stage state space model is used. The model is identified using least square method and can be used for system control using MPC due to its low 𝐽𝑒𝑒 and FPE (< 10−5), its eigenvalues located inside the unit circle, and its characteristics which is fully controllable and fully observable. MPC based on linear multimodel linear is designed to control PAC system which is a MISO (Multiple Input Single Output) system, which output is the temperature of input air to cabinet (𝑇𝑖𝑛,𝑐𝑎𝑏). In order to obtain the best control action, MPC is simulated in linear and nonlinear system. The value of controller parameters 𝐻𝑝, 𝐻𝑢, Q, and R is varied to study the effect of changes in parameter value to the characteristic of input control signal and system responds, input signal computing time and the value of loss function. The best simulation result is obtained at 𝐻𝑝 = 𝐻𝑢 = 6, 𝐐 = 50, and 𝐑 = 5 for linear system, and 𝐻𝑝 = 12, 𝐻𝑢 = 3, 𝐐 = 70, and 𝐑 = 0.5 for nonlinear system.

Abstrak :
Perangkat di dalam pusat data berkerja secara terus menerus sepanjang waktu dan akan menghasilkan panas yang cukup tinggi. Dengan demikian ruangan pusat data akan dikondisikan dingin. Spesifikasi dari ruangan pusat data yaitu dengan ruangan suhu sebesar 18o-27o C dan kelembaban sebesar 45%-60%. Suhu tersebut dibutuhkan untuk menjaga perangkat didalam pusat data karena beberapa peralatan didalam pusat data sensitif terhadap panas. Kelembaban mempengaruhi kadar air didalam ruangan yang berpotensi mengakibatkan hubugan singkat listrik dari perangkat. Dengan demikian diperlukan suatu perangkat mesin pendingin data center atau dikenal dengan Computer Room Air Conditioner (CRAC) Laporan skripsi ini bertujuan untuk untuk merancang suatu pengendali prediktif MPC dengan constraint yang diterapkan pada sistem CRAC nonlinear, dimana model yang digunakan merupakan Model Linear bertingkat. Dilakukan proses Identifikasi dan Perancangan Pengendali MPC Sistem CRAC dengan menggunakan ketiga jenis model Least Square bertingkat. Hasil Simulasi identifikasi Least Square bertingkat dari sistem CRAC menunjukkan bahwa salah satu jenis model menghasilkan hasil yang baik dan dapat digunakan untuk mendisain pengendali MPC. Hasil validasi model tersebut pun baik. Model yang diperoleh dari hasil identifikasi dapat digunakan untuk pengendalian MPC sebab memiliki nilai 𝑱𝑳𝑺 dan FPE yang rendah, nilai eigen berada di dalam unit circle, serta memiliki sifat fully controllable dan fully observable. Dilakukan simulasi pengendali MPC dengan menggunakan model Least Square bertingkat untuk mengendalikan mesin pendingin CRAC yang bersifat MIMO (multi input single output), dengan keluaran berupa temperatur udara masuk ke dalam pusat data. Percobaan simulasi menggunakan MPC dengan constraint dengan model linier dan nonlinier yang divariasikan parameter Hu, Hp, Q, dan R. Hasil dari pengujian tersebut adalah MPC menghasilkan nilai yang baik dan mengikuti acuan pada nilai Hp= 8, Hu=4, Q=1,5, dan R=50 untuk sistem linier, dan nilai Hp=8, Hu=4, Q=1,5, dan R=10 untuk sistem nonlinier. Serta hasil pengendalian MPC menggunakan model Least Square bertingkat menujukkan hasil yang lebih baik daripada pengendalian MPC menggunakan model Least Square biasa.

---

Hardwares in data center work continuously over time and will produce high enough heat. Thus the data center will be conditioned cool. The spesification of data center temperature is 18o-27o C and the humidity is 45%-60%. The temperature needed to keep the hardwares work in their optimal state. Humidity affect water content of air in data center. Thus we need a device to keep temperature and humidity. The device known as Computer Room Air Conditioner (CRAC). This essay aims to report the design of a predictive controller with MPC constraint applied to the CRAC nonlinear systems, where the model used a multi stage linear model. Carried out the MPC Identification and Control Design CRAC system with three types of models using Least Square multistage. Simulation results of a multistage least squares identification of CRAC system shows that the model produces one type of good results and can be used to design the MPC controller. The results of the validation of the model also good. Models obtained from the identification could be used to control MPC because gives low value of JLS and FPE, eigen value in unit circle, and have fully controllable and fully observable characteristic. MPC controller simulation using Least Square multistage models. Simulation experiments using MPC with constraints with linear and nonlinear models were varied parameters Hu, Hp, Q, and R. The results of these tests are MPC produces good value and follows the reference at Hp= 8, Hu=4, Q=1,5, and R=50 for linear system, and Hp=8, Hu=4, Q=1,5, and R=10 for nonlinear system. And the results of the MPC control using Least Square multilevel models showed better results than the MPC control using ordinary least square models.