Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Sistem coupled tank merupakan salah contoh penerapan sistem kontrol level industri yang memiliki karakteristik yang kompleks dengan non linieritas yang tinggi. Pemilihan metode pengendalian yang tepat perlu dilakukan untuk dapat diterapkan dalam sistem coupled tank agar dapat memberikan kinerja dengan presisi tinggi. Sejak awal kemunculannya, Reinforcement Learning (RL) telah menarik minat dan perhatian yang besar dari para peneliti dalam beberapa tahun terakhir. Akan tetapi teknologi ini masih belum banyak diterapkan secara praktis dalam kontrol proses industri. Pada penelitian ini, akan dibuat sebuah sistem pengendalian level pada sistem coupled tank dengan menggunakan Reinforcement Learning dengan menggunakan algoritma Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3). Reinforcement Learning memiliki fungsi reward yang dirancang dengan sempurna yang diperlukan untuk proses training agent dan fungsi reward tersebut perlu diuji terlebih dahulu melalui trial and error. Performa hasil pengendalian ketinggian air pada sistem coupled tank dengan algoritma TD3 mampu menghasilkan pengendalian yang memiliki keunggulan pada rise time, settling time, dan peak time yang cepat serta nilai steady state eror sangat kecil dan mendekati 0%. ......The coupled tank system is an example of the application of an industrial level control system that has complex characteristics with high non-linearity. It is necessary to select an appropriate control method to be applied in coupled tank systems in order to provide high-precision performance. Since its inception, Reinforcement Learning (RL) has attracted great interest and attention from researchers in recent years. However, this technology is still not widely applied practically in industrial process control. In this research, a level control system in a coupled tank system will be made using Reinforcement Learning using the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm. Reinforcement Learning has a perfectly designed reward function that is required for the agent training process and the reward function needs to be tested first through trial and error. The performance of the results of controlling the water level in the coupled tank system with the TD3 algorithm is able to produce controls that have advantages in rise time, settling time, and peak time which are fast and the steady state error value is very small and close to 0%.

Abstrak :
Sistem coupled tank merupakan salah contoh penerapan sistem kontrol level industri yang memiliki karakteristik yang kompleks dengan non linieritas yang tinggi. Pemilihan metode pengendalian yang tepat perlu dilakukan untuk dapat diterapkan dalam sistem coupled tank agar dapat memberikan kinerja dengan presisi tinggi. Sejak awal kemunculannya, Reinforcement Learning (RL) telah menarik minat dan perhatian yang besar dari para peneliti dalam beberapa tahun terakhir. Akan tetapi teknologi ini masih belum banyak diterapkan secara praktis dalam kontrol proses industri. Pada penelitian ini, akan dibuat sebuah sistem pengendalian level pada sistem coupled tank dengan menggunakan Reinforcement Learning dengan menggunakan algoritma Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3). Reinforcement Learning memiliki fungsi reward yang dirancang dengan sempurna yang diperlukan untuk proses training agent dan fungsi reward tersebut perlu diuji terlebih dahulu melalui trial and error. Performa hasil pengendalian ketinggian air pada sistem coupled tank dengan algoritma TD3 mampu menghasilkan pengendalian yang memiliki keunggulan pada rise time, settling time, dan peak time yang cepat serta nilai steady state eror sama dengan 0%. ......The coupled tank system is an example of the application of an industrial level control system that has complex characteristics with high non-linearity. It is necessary to select an appropriate control method to be applied in the coupled tank system in order to provide high-precision performance. Since its inception, Reinforcement Learning (RL) has attracted great interest and attention from researchers in recent years. However, this technology is still not widely applied practically in industrial process control. In this research, a level control system in a coupled tank system will be created using Reinforcement Learning using the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algorithm. Reinforcement Learning has a perfectly designed reward function that is required for the agent training process and the reward function needs to be tested first through trial and error. The performance of the results of controlling the water level in the coupled tank system with the TD3 algorithm is able to produce controls that have advantages in rise time, settling time, and peak time which are fast and the steady state error value is equal to 0%.

Abstrak :
Penelitian ini melakukan proses simulasi pengendalian temperatur dan kelembaban pada sebuah pengendali MIMO, yang berkerja dengan mengatur temperatur air yang melewati heat-exchanger dan tingkat keaktifan humidifier untuk melakukan proses humidifikasi. Simulasi ini dilakukan menggunakan Agent Reinforcement Learninig dengan Algoritma Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Agent (TD3) pada perangkat lunak MATLAB dan Simulink. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan respon pengendalian yang lebih baik dibanding pengendali umum PI Controller dengan membandingkan respon pengendalian yang dihasilkan berupa overshoot, settling time, rise time, dan steady state error. Batasan pada penlitian ini adalah perubahan temperatur yang dihasilkan dari proses pengendalian adalah 25°C dan perubahan kelembapan berada pada rentang +21% hingga – 60%. Didapatkan hasil Agent RL TD3 yang dapat melakukan proses kontrol sistem dengan performa yang jauh lebih baik dibandingkan PI Controller berdasarkan respon pengendalian yang dilakukan. ......This research conducts a simulation process of temperature and humidity control in a Multiple Input Multiple Output (MIMO) controller, which operates by regulating the temperature of water passing through a heat exchanger and the activation level of a humidifier for the humidification process. The simulation is performed using Agent Reinforcement Learning with the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Agent (TD3) algorithm in MATLAB and Simulink software. The objective of this study is to obtain better control responses compared to the conventional PI Controller by comparing the control responses in terms of overshoot, settling time, rise time, and steady-state error. The limitations of this study include temperature changes resulting from the control process being 25°C, and humidity changes ranging from +21% to -60%. The results show that the TD3 RL agent can control the system with significantly better performance than the PI Controller based on the control responses obtained.