Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Masalah yang akan timbul jika perangkat Air Conditioner (AC) dinyalakan secara terus - menerus dengan waktu yang lama, akan cukup banyak memakan daya listrik. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dengan membangun sebuah perangkat yang mampu mengontrol suhu yang dihasilkan AC secara dinamis. Pada perangkat pengontrol AC tersebut akan dinyalakan dengan menggunakan baterai sebagai sumber dari energi untuk menyelakan perangkat pengontrol AC tersebut. Tujuan dari perangkat pengontrol tersebut menggunakan baterai adalah memudahkan dalam pemasangan dan juga tidak perlunya kabel yang terhubung pada perangkat pengontrol AC, tentunya jika terdapat kabel membutuhkan stop kontak dan tidak bisa dipasang secara fleksibel untuk mengontrol perangkat AC. Pada penelitian ini akan dilakukan pengkoreksian hasil dari pengontrolan perangkat AC pada logika fuzzy agar menjadi lebih baik. Pengkoreksian pengontrolan perangkat AC menggunakan metode algoritma Rule-Based denga periode sampling 10 detik dan 10 menit yang dimana akan berpengaruh kepada ketahanan batrai dari perangkat pengontrol. Percobaan akan dilikukan pada sebuah ruangan kelas di CCIT Fakultas Teknik Universitas Indonesia dengan kondisi ruangan kosong dan ruangan tidak kosong. Dari hasil percobaan yang dilakuakan persentase error yang didapat jika hanya menggunakan logika fuzzy pada sampling period 10 detik adalah sebesar 4,94% lebih kecil setelah ditambahkan dengan algoritma Rule-Based, yaitu sebesar 2,77%. Pada sampling period 10 menit menggunakan logika fuzzy dengan kondisi ruangan kelas kosong persentase error pengontrolan didapat adalah 4,79%, jauh lebih besar setelah dikoreksi menggunakan algoritma Rule-Based yaitu sebesar 0,38% persentase error yang didapat. Pada kondisi kelas tidak kosong jika ditambahkan dengan algoritma Rule-Based persentase error pengontrolan sebesar 0,85% lebih baik dari pada hanya menggunakan logika fuzzy saja sebesar 6,74% dengan sampling period 10 menit dan pada sampling period 10 detik hasil pngontrolan AC, jika ditambahkan dengan algoritma Rule-Based, error yang didapat sebesar 1,5% lebih kecil dibandingkan hanya menggukana logia fuzzy yaitu 6,21%. Pada pengukuran konsumsi daya baterai sampling time 10 menit memiliki rata - rata konsumsi daya sebesar 62,69 mA lebih kecil dibandingkan sampling period 10 detik yaitu 85,36 mA.

---

The problem that will arise if the Air Conditioner (AC) is turned on continuously for a long time, it will consume quite a lot of electrical power. Several studies have been conducted to overcome this problem. By building a device that is able to control the temperature generated by the AC dynamically. The AC controller device will be turned on by using the battery as a source of energy to power the AC controller device. The purpose of the controller device using a battery is to make it easier to install and also there is no need for a cable to be connected to the AC controller, of course if there is a cable it requires an outlet and cannot be installed flexibly to control the AC device. In this study, the results of controlling the AC device on fuzzy logic will be corrected to make it better. Correction of AC device control uses the Rule-Based algorithm method with a sampling period of 10 seconds and 10 minutes which will affect the battery resistance of the controller device. The experiment will be carried out in a classroom at CCIT, Faculty of Engineering, University of Indonesia with the condition of an empty room and a non-empty room. From the experimental results, the percentage of error obtained if only using fuzzy logic in a sampling period of 10 seconds is 4.94% smaller after adding the Rule-Based algorithm, which is 2.77%. In a sampling period of 10 minutes using fuzzy logic with an empty classroom condition the percentage of control error obtained is 4.79%, much larger after being corrected using the Rule-Based algorithm, which is 0.38% the percentage error obtained. In the condition that the class is not empty if it is added with the Rule-Based algorithm the percentage of control error is 0.85%, it is better than using only fuzzy logic of 6.74% with a sampling period of 10 minutes and at a sampling period of 10 seconds the results of AC control, if added with the Rule-Based algorithm, the error obtained is 1.5% smaller than using only fuzzy logic, which is 6.21%. In the measurement of battery power consumption, the sampling time of 10 minutes has an average power consumption of 62.69 mA, which is smaller than the sampling period of 10 seconds, which is 85.36 mA"

"Penelitian mengenai permasalahan konsensus pada konvergensi dan stabilitas multi-agent systems MAS merupakan salah satu topik penelitian fundamental terkait dengan perlunya kendali terdistribusi untuk masing-masing agent pada MAS. Permasalahan dalam perancangan pengendali ini dapat dipengaruhi oleh berbagai variabel, diantaranya adalah model dinamik MAS, skema organisasi dan jenis topologi komunikasi. Pada penelitian ini, protokol konsensus berbasis sistem kendali prediktif terdistribusi dengan skema organisasi leaderless dirancang untuk menyelesaikan permasalahan konsensus pada model MAS domain waktu diskrit. Dinamika sistem multi-agent dideskripsikan dalam model integrator tunggal. Protokol pengendali konsensus dibentuk dengan mengkombinasikan antara teori graph untuk mengatur topologi komunikasi antar agent, dengan algoritma kendali prediktif tanpa constraint untuk mengatur respon gerak setiap agent. Pengendali prediktif memprediksi masukan dan keluaran agent sepanjang receding horizon. Kombinasi parameter bobot respon masukan dan keluaran ditala untuk mendapatkan respon terbaik. Pada metode kendali ini, nilai control horizon dapat dibuat sama dengan nilai prediction horizon untuk menambah derajat kebebasan pada sistem lup tertutup. Teori analisis matriks stokastik digunakan untuk menguji konvergensi dan stabilitas sistem berdasarkan topologi komunikasi dan pemilihan periode pencuplikan. Hasil rancangan protokol pengendali DMPC diujikan pada skenario graph topologi tetap dan berubah, dan periode pencuplikan yang berbeda. Hasil uji simulasi menunjukkan bahwa MAS mampu mencapai konsensus secara konvergen pada setiap kondisi kecuali pada graph yang tidak memiliki directed spanning tree.

---

Consensus problem in convergence and stability of multi agent systems MAS is one of fundamental research topics related to the urge of distributed control for each agent in MAS. The matter of controller design is affected by some variables such as dynamic model, organization scheme and communication topology. This research addresses the design of distributed model predictive control DMPC based consensus protocol to solve consensus problem in discrete time leaderless MAS. The dynamics of MAS is described as single integrator model. Consensus control protocol is built by combining graph theory to control the communication topology between agents, with predictive control algorithm to control each agent's motion.

Predictive control is used to predict input and output of agent throughout receding horizon. Parameter combination of input and output response weight is also predicted to obtain optimum response. In this control method, the control horizon can be adjusted to be the same length as prediction horizon which provides extra degree of freedom to the closed loop system. By using the property of stochastic matrices theory, convergence and system stability can be analyzed based on communication topology used and selection of sampling period. Several simulations are conducted to test the DMPC consensus protocol designed under fixed and switching topology, and different sampling period. The simulation results show that MAS can achieve convergent consensus on every condition, unless if the graph has no directed spanning tree."