Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
The recognition of two dimensional character typewriter and hand written by using back-propagation method. This method is popular in neural-network model. We try to explain back-propagation method application in character recognition practice, helping by neural-network software.

Abstrak :
Pada tesis ini dibahas tentang simulasi dan perancangan pengendalian sistem multivariabel Coupled Tank Apparatus dengan menggunakan Neural Network model Direct Invers Control. Model sistem yang bersifat non linier akan dilinierisasi sehingga diperoleh fungsi alih yang mengandung persamaan karakteristik yang menyerupai sistem linier orde dua yang berada dalam keadaan over damped akan selalu stabil. Pengurangan interaksi (kopling) yang terjadi pada sistem multivariabel Coupled Tank Apparatus dilakukan dengan perancangan dekopling yang menggunakan metode Relative Gain Matrik. Perancangan dan simulasi sistem pengendalian Neural Network model Direct Invers Control menggunakan program Matlab Versi 5.3.1. Perbandingan antara analisa tanggapan waktu terhadap sistem kendali yang dirancang dengan sistem kendali Proportional Integral Derivatif serta sistem kendali logika Fuzzy menghasilkan tanggapan respon untuk mencapai keadaan steady state (setting time) pada Neural Network model Direct Invers Control lebih cepat dibandingkan dengan tanggapan waktu yang dihasilkan oleh pengendali konvensional PI, PID, dan Fuzzy. Dalam hal ini, data parameter sistem untuk simulasi diperoleh dari hasil penelitian dan percobaan di Laboratorium Fakultas Teknik Universitas Indonesia.

---

In this thesis, a study on simulation and design of a multivariabel Control of Coupled Tank Apparatus Systems is presented. A Neural Network Controller based on a Direct Invers Control is applied. The linierized model of the Coupled Tank Apparatus Systems appears to be a stable second order transfer function with an over damped characteristic. A Decoupling Compensator is designed using Relative Gain Matrix Method of Bristol. The Simulation and control is implemented using Matlab 5.3.1 on apersonal computer. For comparison a PID controller and a Fuzzy Logic Controller are also implemented. It is found that NN Direct Invers Control shows a better performance than the other control method in terms of speed response. All data for experiment and equipment used are done in the Control Laboratory, Dept of Electrical Engineering, Faculty of Technology University of Indonesia.

Abstrak :
Penelitian ini menjelaskan bagaimana optimasi dari setiap kombinasi faktor dalam proses laminasi dapat dicapai dengan menggunakan metode Taguchi yang ditopang oleh model simulasi neural network. Model yang dibangun dari neural network memudahkan pencarian data eksperimen tanpa melakukan eksperimen tersebut secara aktual. Penulis juga menghitung berapa biaya kualitas dari proses tersebut pada keadaan awal dan keadaan sesudah dilakukan pendekatan optimasi dengan dua metode di atas. Dengan analisa yang didasari kedua metode tadi, maka dapat dianalisa seberapa besar nilai Taguchi Expected Loss dari proses tersebut. Penulis menghitung biaya produksi ini dengan menggunakan pendekatan Taguchi Loss Function sebagai basis kriteria biaya kualitas. ......This study describes how the optimization of each combination in the process of lamination can be achieved by using the Taguchi method and combination with Neural Network. Model was built from neural network model to search for experimental data without performing the actual experiments. The author also calculates how much its quality costs of the process in the initial condition and circumstances after the optimization approach. With both methods of analysis, it can analyze how much the value of Taguchi Expected Loss of the process. The author calculates the production cost by using the approach of Taguchi Loss Function as the basis of criteria of quality costs.