Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pembangkitan listrik hams memperhatikan pengendalian kecepatan putar turbin generator agar Iistrik yang dibangkitkan memiliki frekuensi yang stabil dan daya sinkron yang besar.Pengendalian kecepatan putar pada turbin uap menggunakan Auromatic Generation Control (AGC) bertujuan agar response deviasi frekuensi tidak memiliki error steady-state serta mampu mengembalikan kepada kecepatan sinkronnya secepat mungkin sehingga daya sinkron sistem bertambah tinggi. Pembahasan meliputi pemodelan sistem steam turbine-generator yang sederhana, konsep dasar Iogika fuzzy dan penerapannya sebagai pengendali. Analisis dilakukan terhadap transient stability dan steady-state strability pada sistem dengan pengendali Iogika fuzzy sebagai AGC yang mengalami gangguan (disturbance) pada beban dan tegangan. Serta unjuk kerjanya dibandingkan dengan sistem dengan pengendali PI.Simulasi pengendali logika FLIZZY sebagai AGC dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Simulink pada Matlab versi 5.3. Dari simulasi didapat bahwa pengendali logika Fuzzy tipe PFD sebagai AGC mampu menghilangkan error steady-state response deviasi frekuensi dengan cepat dan memiliki daya sinkron yang relatif bertambah tinggi dibandingkan pengendali PI."

"Pengendali logika fuzzy biasa mampu memperbaiki tanggapan waktu suatu sistem kendali. Keberhasilan pengendali logika fuzzy biasa ini, sangat dipengaruhi oleh pengetahuan seorang operator ahli dalarn menentukan nilai-nilai aturan fuzzy, fungsi keanggotaan masukan dan keluaran fuzzynya. Kendala tersebut dapat diatasi dengan menerapkan jaringan syaraf buatan (intelligent neural ntwork) ke dalam perancangan pengendali logika fuzzy. Pada tugas sloipsi ini mencoba menerapkan sualu struktur jaringan syaraf buatan pada perancangan pengendali Iogika fuzzy untuk mengendalikan suatu sistem kendali yang selanjutnya disimulasikan dengan suatu perangkat lunak sederhana (visual basic 3.0). Struktur jaringan syaraf buatan tersebut adalah struktur normalized fuzzy neural network (NT-NN). Pengendali yang dirancang disebut pengendali NFNN. Dalam pengendalian suatu sistem, pengendali NFNN ini membutuhkan suatu identifikasi. Identifikasi disini berfungsi untuk memperoleh perubahan sinyal keluaran plant terhadap perubahan sinyal masukan plant. Dengan kemampuan belajar dari jaringan syaraf buatannya, pengendali NFNN ini mampu memperbaharui nilai aturan fuzzy, fungsi keanggotaan masukan dan fungsi keanggotaan keluaran dalam usaha memperbaiki keluaran suatu sistem kendali. Dengan demikian, pengendali NFNN ini mengurangi kerja operator ahli dalam menentukan nilai aturan-aturan fuzzy, timgsi keanggotaan masukan dan keluaran fuzzy. Hasil simulasi yang dilakukan dengan menggunakan pengendali NFNN ini diperoleh perbaikan pada rise time, settling time, dan kesalahan tunak suatu sistem yang dikendalikan."

"Suatu pengndali dengan menggunakan logika fuzzy yang didasukan pada teknik kendali sliding mode dirancang untuk melalaikan pengendalian posisi dari suatu motor ants searahPada seat sistem mulai bekerja, pengendah ini membuat sistem untuk bergerak secepat mungkin meauju posisi scuannya dan selanjutrrya pencapaian posisi acuan tersebut terns diperh&anlmn dengan meuggunakan logikafi=y. PenRgendali yang dirancang dalam skripsi ini, dibuat dengan tujuan untuk mendapadm hasil pengeadalian yang lebih baik terhadap anti motor eras searah dalam hal mempercepat rise-time dan settling-time, memperkecil overshoot, meoghilangkan kesalahan tumk dari suatu kondisi yang dikendalikan aesta lebih manrpu mengataei perubahan beban yang diberikan kepadanya. Uji coba simulasi dilakukan untuk model motor arcs search yang berupa sistem orde tiga, yang dikendalikan dengan suatu pengendali posisi yang menggunHkan logika fuzzy dengan didasarkan pada teknik kendali sliding mode. Uji coba dilakukan untuk beberapa macaw besar beban dan besar sudut pergerakan yang berbeda-beds, untuk menunjukkan kemampuan pengendali mengatasi berbagai kondisi yang diberikan kepadanya.Suatu analisa perbandingan dilakukan mAera sistem tanpa pengendali, sistem yang menggunakan pengendali posisi dengan logika fin2y dan aistem yang menggtmakan pengendaIi PID biases. Analisa terhadap hasil simulasi model motor erns search yang dikendalikan menunjukkan pengendali posisi motor arcs searah menggunakan logika fuzzy yang didasmim pada teknik kendali sliding mode ini dapat mempercepat rise-time dan settling-time, mengunmgi overshoot clan memperkecil kesalahan hmak dari suatu sistem yang dikendalikan.Pengendali ini juga mampu mengurangi kepekaan sistem terbadap pengmuh yang disebabkan oleh perubahan besar beban yang diberiken kepada motor arcs searah yang dikendalikan, tanpa hares mengubah nilai-nilai parameter-parameter pengendalinya."

"Navigasi merupakan hal yang sangat penting dalam setiap pelayaran kapal laut, yaitu untuk mengetahui posisi kapal dalam koordinat geografis. Pengendalian pada sistem kemudi kapal laut dimaksudkan untuk melepaskan diri dan ketergantungan kemudi kapal terhadap seorang nakhoda dan kapal laut dapat tiba di tempat tujuan dengan kesalahan posisi yang tidak terlalu besar.Pada skripsi ini akan dibahas perbandingan dua pengendali yang akan digunakan untuk mengendalikan kemudi kapal laut, yaitu pengendali logika fuzzy dan pengendali ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System). Pengendali logika fuzzy menggunakan metoda basis aturan berdasarkan pengalaman seorang pakar (dalam hal ini nakhoda) untuk mengendalikan kemudi kapal yang diambil dari acuan[2] , sementara pengendali ANFIS merupakan pengendali neuro fuzzy yang rnenggunakan proses learning dari basis data untuk menghasilkan basis aturannya. Kedua jenis pengendali ini akan menghasilkan kinerja yang berbeda."

"Anti Lock Brake Systems (ABS) bertujuan untuk menghasilkan seoptimal mungkin gaya pengereman, tetapi selama proses pengereman roda kendaraan tidak terkunci sehingga kendaraan tetap terkendali.Pada pengendalian ABS, untuk rnendapatkan hasil yang optimal maka diperlukan pengendali yang mampu menjaga besar torsi optimum yang diperkenankan sebelum teljadjnya penguncian pada roda kendaraan. Torsi optimum yang dimaksud adalah torsi pengereman pada saat equilibrium point.Pengendalian ini dihadapkan pada pennasalahan berubah-ubahnya kondisi jalan, yang mengakibatkan besarnya torsi pengereman yang diberikan harus disesuaikan dengan kondisi jalan. Agar dapat diberikan besar torsi pengereman yang sesuai di perlukan slip ratio sebagai pembanding antara kondisi jalan yang berbeda. Karena itu dibutuhkan sensor untuk mendeteksi kecepatan putar roda yang kemudian data dan sensor tersebut digunakan umuk memperoleh slip ratio.Pada skripsi ini untuk membedakan kondisi pemaukaan jalan digunakan decision logic (metode elemen hingga). Metode elemen hingga membedakan kondisi permukaan jalan dengan cara membandingkan besar torsi pengereman yang diberikan dengan slip ratio yang terukur.Keluaran dan metode elemen hingga merupakan masukan bagi pengendali logika fuzzy. Masukan berupa informasi kondisi permukaan jalan menyebabkan pengendali Iogika dapat memutuskan untuk memberikan sinyal kendali yang sesuai dengan kondisi pemiukaan jalan kepada servovalve sehingga torsi pengereman optimum dapat diberikan selama terjadinya proses pengereman.Output dan simulasi berupa bentuk-bentuk grafik yang merupakan tanggapan slip ratio terhadap waktu, tanggapan torsi pengereman terhadap waktu, tanggapan kecepatan terhadap waktu sehingga dapat diamati tanggapan sistem secara keseluruhan."

"Diketahui bahwa mengendalikan gerakan mundur suatu truk-trailer sampai suatu posisi tertentu merupakan hal yang sulit untuk setiap orang umum, kecuali supir truk ahli yang telah berpengalaman. Hal ini dikarenakan dinamika truk-trailer yang nonlinear dan tidak stabil. Dalam tugas skripsi ini akan dibahas perancangan pengendali fuzzy dengan model sistem fuzzy yang diterapkan pads truk-trailer tersebut dalam mengendalikan truk-trailer tersebut ke posisi yang diinginkan secara mundur. Telah banyak makalah yang membahas pengendalian gerak mundur truk-trailer, tetapi dalam pembahasannya masih mengunakan model sistem dinamika nonlinear. Secara praktis, seorang ahli umumnya mengambarkan suatu proses dengan mengunakan bahasa manusia, sehingga dapat digabungkan menjadi model proses tersebut yang disebut model sistem fuzzy. Dalarn skripsi ini model dinamika truk-trailer dirnodelkan dengan model sistem fuzzy yang digunakan untuk perancangan pengendali umpan batik berupa pengendali fuzzy yang menerapkan sistem fuzzy TSK (Takagi-Sugeno-Kang). Untuk menunjukkan kemampuan sistem pengendali fuzzy di atas dalam mengendalikan truk-trailer tersebut, dilakukan simulasi dengan menggunakan aplikasi MATLAB 5.3."

"Berkembangnya teknologi kecerdasan buatan merupakan suatu hal yang berimbas pula kepada teknologi sistem kendali. Proses automatisasi industri bahkan alat-alat rumah tangga telah banyak yang menggunakannya Salah satu teknologi yang digunal-can dalam sistem kendali adalah logika fuzzy. Logika fuzzy merupakan suatu bentuk logika yang merepresentasikan cara rnanusia berpikir yang tidak pasti, penuh keraguan. Dalam peranoangan sistem kendaii dengan logika fuzzy, yang perlu dilakukan adalah mernbuat suatu sistem berdasarkan pengalaman operator selama mengoperasikan alat yang dikendalikannya. Hal ini tentu Sangat memudahkan desain suatu sistem dan outputnya akan lebih baik daripada sistem dengan pengendali klasik. Pada skripsi ini akan dibahas unjuk kerja pengendali logika firny dengan pengendali PI dengan penerapannya pada pengendalian kecepatan putar motor arus searah penguatan ter-pisah.Motor arus scarab banyak digunakan dalam sistem kendali misalnya sebagai penggerak elevator, lift, dan tangan robot. Koniigurasi motor arus searah pada skripsi ini rnenggunakan koniigurasi tluks variabel untuk merepresentasikan kerja yang sesungguhnya dari motor arus scarab. Teknik pengendalian membutuhkan 2 parameter yang harus dikendalllcan secara bersamaan yaitu keoepatan dan arus karcna pada proses start, arus jangkar motor saugat tinggi, sehingga harus dirancang sistem kendaii yang juga rnampu mcngendaiikan arus jangicar tersebut Pada skripsi ini dapat diaualisa bagaimana pengendali PI dan logika iirzzy mampu menangani masalah tersebut."