Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kegiatan produksi perlu dirancang dan dimonitur agar dapat mencapai hasi! yang optimal. Oiperlukan suatu metode untuk mengamati dan mengendalikan kegiatan yang berlangsung agar sesuai dengan perencanaan yang telah dibuat. Semakin baik metode pengamatan yang dilakukan maka data yang didapatkan akan semakin akurat dan aktual. sehingga antisipasi atas perubahan kondisi yang terjadi dapat segera dilakukan. Pendekatan LOB (Line U! Balance) cukup efektif dalam memonitor produksi yang berlangsung, karena L08 akan menunjuk nada kegiatan-kegiatan yang menyebabkan kelebihan atau kekurangan produksi. Suatu sistem yang dapat menghasilkan data produksi secara cepat dan akurat akan meningkarkan kinerja penerapan LOB. Penerapan akuisisi data dan kendali dengan komputer dalam manajemen produksi dana: memenuni kebutuhan akan data yang aktual dan akurat, dan oemrograman dengan Dendekatan LOB yang dilakukan napa: menghasilkan keluaran yang diharapkan. Keluaran yang dihasilkan berupa hardcopy atas data dan hasil pengolahannya, atau berupa sinyal kendali pada panel kontrol, mauoun sinyel kendali yang dapat diterapkan secara otomatis pada alat produksi, seperti penganuran kecepatan belt-conveyor, pengaturan katuo dan 1ain~1ain. Penggunaan perlengkapan komputer standar akan memperkecil biaya yang harus dikeluarkan sehingga sistem dapat diterapkan untuk proses produksi nada industri menengah, meskipun tanpa instrumentasi khusus akan membuat kinerja dari sistem yang dirancang menjadi rendah."

"ABSTRAKPERANCANGAN SISTEM AKUISISI DATA TEMPERATUR PADABUNDEL UJI SIMULASI EKSPERIMEN HIGH TEMPERATURE GASCOOLEDREACTOR. Perancangan dilakukan untuk membangun suatu sistempengambilan data berbasis komputer yang digunakan untuk pengukurantemperatur suatu proses eksperimen termohidraulik. Sebagai sensor temperaturdigunakan termokopel tipe K (Chromel-Alumel). Kegiatan ini bertujuan untukmenyediakan fasilitas eksperimental sehingga pengujian bahan atau komponenpada kondisi temperatur tinggi sekitar 500°C -1000°C dengan aliran gas Heliumdapat dilakukan. Kegiatan diawali dengan perancangan sumber pemanas,fabrikasi, komisioning dan pengujian. Komisioning dan pengujian dilakukandengan pemanasan sampai temperatur yang dikehendaki melalui pemberiantegangan listrik yang bertahap mulai dari 10 ? 160 Volt, agar kenaikan teganganbertahap dan tidak melonjak tinggi secara tiba-tiba. Hal ini dimaksudkan agarkekuatan heater dapat bertahan lama dan tidak cepat putus. Kegiatan yang dimulaidari desain, fabrikasi, komisioning dan pengujian berhasil dilakukan. Hasilkegiatan berupa sistem akuisisi data pada perangkat sumber pemanas yangmempunyai kemampuan pemanasan pada saat komisioning hingga temperatur753,045°C selama 10.484 detik pada tegangan listrik 160 Volt dari teganganmaksimum 220Volt (72,73%), dengan error kesalahan pada saat kalibrasi sebesar60C atau sekitar 1% pada temperatur di atas 6000C

---

AbstractDESIGNED OF TEMPERATURE DATA ACQUISITION SYSTEM FORHIGH TEMPERATURE GAS-COOLED REACTOR SIMULATIONEXPERIMENT TESTING BUNDLE. Design carried out to build a computerbased data acquisition system used for measuring the temperature of a process ofexperimentation termohidraulik. Thermocouples used as temperature sensor typeK (Chromel-Alumel). This activity aims to provide an experimental facility to testmaterials or components under conditions of high temperatures around 500 °C -1000 °C with a flow of Helium gas can be done. Activity begins with the design ofheating sources, fabrication, commissioning and testing. Commissioning andtesting is done by heating to a desired temperature by providing a gradual voltagefrom 10-160 volts, so that a gradual increase in voltage and high jump suddenly.This is so that the power of the heater can last a long time and did not quicklybroken. Activities starting from design, fabrication, commissioning and testingwas done. The results of the activities of a data acquisition system on the devicehaving a heat source at the time of commissioning the heating capability of up to753.045 °C temperature for 10,484 seconds at a voltage of 160 volts maximumvoltage 220Volt (72.73%), with an error when the calibration error by 60c orabout 1% at temperatures above 6000C."

"Electroencephalogram merupakan sebuah alat yang digunakan untuk mengukur aktifitas elektrik pada otak yang digunakan untuk mendeteksi dan menganalisis epilepsi, kejang, analisis tidur, dan penyakit otak lainnya. Penelitian ini membahas rancangan sistem akuisisi sinyal electroencephalogram 32 kanal dengan menggunakan 4 modul ADS1299EEGFE-PDK yang dikonfigurasi melalui protokol SPI mode cascade dan dikendalikan oleh LaunchPad MSP432P401R. Sistem ini dikembangkan menggunakan Energia dengan pengambilan sampel sebanyak 220 SPS dan resolusi 24 bit. Sinyal yang didapat ditampilkan dan disimpan dalam format time domain dan frequency domain menggunakan LabVIEW. Sistem ini diuji menggunakan NETECH MiniSIM EEG Simulator 330 dan dibandingkan dengan EEG komersial Neurostyle EEG-D-1 secara real-time menggunakan jumper tipe 100C dan konverter EASYCAP. Penelitian ini merupakan bagian dari penelitian EEG untuk rehabilitasi stroke.

---

An Electroencephalogram EEG is a device to obtain electrical activities of the brain, which is used to detect and analyze epilepsy, seizure, sleep analysis, and other brain defects. This paper presents the design of a 32 channels electroencephalogram signal acquisition system using 4 modules of the ADS1299EEGFE PDK configured with SPI cascade mode and controlled by a LaunchPad MSP432P401R. The system was developed using Energia and sampled to 24 bits up to 220 SPS. The acquired signals were displayed and saved in time domain and frequency domain using LabVIEW. These signals were tested to the NETECH MiniSIM EEG Simulator 330 and compared to a commercial EEG of Neurostyle EEG D 1 in real time using jumper 100C and EASECAP converter. This work is part of EEG research for stroke rehabilitation."

"Dewasa ini sudah banyak sensor-sensor yang dapat langsung terhubung ke mikrokontroler untuk memperhitungkan nilai kelembaban secara langsung. Namun sensor-sensor yang ada tersebut dibuat dan dirancang untuk pengukuran pada kondisi lokasi saat sensor tersebut dibuat yang akan menyebabkan penyimpangan hasil pada lokasi lain. Oleh karena itu harus diketahui bagaimana karakteristik dari sensor DHT ini di wilayah tropis Indonesia serta perlu dilakukan kalibrasi pada kondisi lokal yang diinginkan. Pengkalibrasian ini dilakukan dengan membandingkan nilai kelembaban pada sensor dengan nilai kelembaban yang didapatkan dari pengukuran manual dengan metode ASTM E337-84 yang diambil pada saat bersamaan. Keunggulan dari sensor DHT22 ini adalah harganya yang relative murah dan barangnya yang mudah didapatkan melalui pembelian online. Dari kumpulan pengambilan data tersebut, dibuat suatu persamaan untuk merekayasa output dari sensor sehingga nilai yang terbaca pada DAQ sudah mengeluarkan hasil nilai kelembaban yang sudah mendekati nilai kelembaban dengan metode ASTM E337-84. Terlihat bahwa sensor DHT22 ini memiliki karakteristik yang berbeda dari spesifikasi yang ada pada data sheet, dan metode kalibrasi ini dapat memperbaiki kinerja sensor DHT22 ini yang nantinya sensor ini akan digunakan pada incubator grashoff milik Universitas Indonesia.

---

Nowadays, there are many sensors that can be directly connected to the microcontroller to calculate the value of relative humidity immediately. However, the existing sensors are made and designed to measure the conditions of location where the sensor is made, which will cause deviation of the results at other locations. Therefore, it should be known what the characteristics of DHT22 sensor is in tropical region as well as necessary calibration on the desired local conditions. This calibration is done by comparing the relative humidity value on the sensor with the relative humidity value obtained from the manual measurement by ASTM E337 84 method that taken at the same time. The advantages of DHT22 sensor are relatively cheap price and easily obtained through online purchases.

Data collected would be made an equation to manipulate the output of the sensor so that the detected value on DAQ will generate humidity value that is close to the humidity value with ASTM E337 84 method. In conclusion, DHT22 sensor has different characteristics than the existing specifications in the data sheet, and this calibration method can improve the performance of this DHT22 sensor that this sensor will be used at testing of grashof portable incubator made by University of Indonesia."

"Dalam penelitian ini, telah dibuat sebuah sistem akuisisi data 32-channel berbasis Field Programmable Gate Array FPGA untuk mengakuisisi dan memroses sinyal Electroencephalography EEG . Sistem akuisisi data yang dibangun menggunakan board PYNQZ1, dengan Xilinx ZYNQ XC7Z20-1CLG400C All Programmable System-on-Chip APSoCs yang dapat memberikan sebuah sistem tertanam dengan performa tinggi, karena memiliki kombinasi antara fleksibilitas serta versatility dari programmable logic PL dengan prosesor embedded atau programmable system PS dengan kecepatan tinggi. Sebagai pusat dari sistem akuisisi data yang dibangun, FPGA menerima, memproses, dan menyimpan data dari Front-End Analog to Digital Converter ADC ADS1299EEG-FE. Komunikasi data yang digunakan dalam sistem akuisisi data yang dibangun adalah Serial Peripheral Interface SPI dengan konfigurasi daisy-chain. Untuk bagian pemrosesan sinyal, penulis mengimplementasikan filter bandpass Butterworth dengan orde 5 dan Fast Fourier Transform FFT pada overlay dari PYNQ-Z1. Overlay merupakan desain FPGA yang dapat dikonfigurasi sehingga menghubungkan PS pada ZYNQ dengan PL, memberikan penulis kemampuan untuk mengendalikan secara langsung platform hardware memanfaatkan Python pada PS. Rerata dari error akurasi yang didapatkan dari hasil validasi adalah 1.34 dan kriteria performa Total Harmonic Distortion THD menghasilkan 0.0091 , dengan memanfaatkan NETECH MiniSIM EEG Simulator 330. Perbandingan dari sistem akuisisi data dengan Neurostyle NS-EEG-D1 System yang mengambil data EEG yang sama menghasilkan parameter korelasi gradien dengan 0.9818, y-intercept dengan -0.1803, dan R2 dengan 0.9742 berdasarkan analisis least square. Parameter tersebut memperlihatkan sistem akusisi data yang telah dibangun cukup, jika tidak setara, dengan sistem akuisisi data komersil dengan standar medis, yaitu Neurostyle NS-EEG-D1 System, karena dapat memastikan dan mempertahankan akurasi dengan konfigurasi frekuensi sampling yang lebih tinggi.

---

This study proposes a novel Field Programmable Gate Array FPGA based 32 channel data acquisition system to acquire and process Electroencephalography EEG signal. The data acquisition system is utilizing PYNQ Z1 board, which is equipped with a Xilinx ZYNQ XC7Z020 1CLG400C All Programmable SoC APSoCs that can offer high performance embedded system because of the combination between the flexibility and versatility of the programmable logic PL and the high speed embedded processor or programmable system PS . As the core of the data acquisition system, the FPGA collect, process, and store the data based on Front End Analog to Digital Converter ADC ADS1299EEG FE. The communication protocol used in the data acquisition system is Serial Peripheral Interface SPI with daisy chain configuration. For the signal processing part, we implement a 5th order Butterworth bandpass filter and Fast Fourier Transform FFT directly on the PYNQ Z1 rsquo s overlay. The overlay are configurable FPGA design that extend the system from the PS of the ZYNQ to the PL, enabling us to control directly the hardware platform using Python running in the PS. The mean accuracy error obtained from validation result of the developed system is 1.34 and the Total Harmonic Distortion THD performance criterion resulting in 0.0091 , both of them validated with NETECH MiniSIM EEG Simulator 330. The comparison between the developed system with Neurostyle NS EEG D1 System acquiring the same EEG data shows correlation parameter gradient of 0.9818, y intercept with 0.1803, and R2 of 0.9742 based on the least square analysis. The parameter above indicates that the developed system is adequate enough, if not on a par, with the commercialized, medical grade EEG data acquisition system Neurostyle NS EEG D1 as it can assure and maintain accuracy with higher sampling frequency."

"Motor Induksi telah mendominasi bidang konversi energi elektromekanik dengan penggunaan sekitar 80% dari berbagai jenis motor listrik yang digunakan. Salah satu metode yang digunakan untuk menganalisa kerusakan pada motor adalah current signature analysis. Sinyal arus motor dideteksi dengan current tranducer, dilewatkan pada signal conditioning kemudian akuisisi data dan dianalisa oleh komputer dengan Fast Fourier Transform (FFT). Hasil analisis ini (signature) memperlihatkan kondisi dari motor, apakah normal atau terjadi kerusakan.

---

Induction motor has been dominated electrical energy conversipon field with about 80% used rather than other electric motor. Some research in fault detection has been done. One of the method is current signature analysis. Electric motor current signal detected by a current transducer, pass in a signal conditioning, acquired and analyse with signal analysis software with Fast Fourier Transform (FFT). Analysis result (signature) show motor condition normal or fault happened."

"Identifikasi sistem dinamik merupakan tahapan awal dalam melakukan perancangan algoritma kendali pada suatu sistem dinamik. Namun, pada sistem dinamik yang multivariabel, tidak linier dan kopling tinggi-seperti pada misil AIM-9L Sidewinder-identifikasi sistem dinamik umumnya akan gagal dan sering terjadi simplifikasi pada sistem yang diidentifikasi, seperti dekopling dan linearisasi sistem. Pada penelitian ini, identifikasi sistem dinamik misil dilakukan dengan menggunakan algoritma artificial neural network dengan harapan karakteristik sistem dinamik tetap terjaga dengan baik. Penerbangan misil dilakukan dengan menggunakan simulator X-Plane dan akuisisi data penerbangannya dilakukan menggunakan bahasa pemrogramman python. Penerbangan dilakukan dengan sinyal referensi swept-sine dan zig-zag untuk mancakup banyak kemungkinan penerbangan misil. Hasilnya, artificial neural networks dapat melakukan pemetaan pola sistem dinamik misil dengan standardized MSE 7.155x10^(-2).

---

Dynamical system identification is the very first step in designing a control algorithm on a dynamic system. However, in the multivariate, nonlinear and coupled dynamical system-like the AIM-9L Sidewinder missile-dynamical system identifications are often failed and oversimplified the dynamical system, such as decoupling and linearization. In this research, system identification is done by using artificial neural networks algorithm with expectations that its characteristics will be maintained well. The missile flights are done by using the X-Plane flight simulator and the acquisition process is done by using python language. The flights use swept sine and zig-zag references to cover lots of missile flight conditions possibility. As a result, artificial neural networks can do missile dynamical pattern mapping with 7.155x10^(-2) standardized mean squared errors."

"Kebutuhan untuk melihat bagian dalam obyek secara non-invasive maupun non-intrusive merupakan kebutuhan yang sangat mendasar bukan hanya di dunia kedokteran tetapi juga di dalam proses industri, geologi, sistem keamanan, dan lain-lain. Di dunia kedokteran, teknologi ?melihat tembus? ini digunakan untuk keperluan diagnosa dini atau mengambil keputusan sebelum operasi. Beberapa teknologi yang telah dikembangakan antara lain CT scan, MRI, PET, dan SPECT masih memiliki dimensi yang cukup besar, tidak portable dan biaya pembuatan serta pemeliharaan yang mahal. Teknologi baru yang sekarang ini sedang berkembang seperti pencitraan gelombang mikro (microwave imaging) menawarkan beberapa kelebihan seperti biaya yang murah, portable dan bersifat non-invasive maupun non-intrusive. Oleh karena lamanya proses pengambilan data ketika proses pemindaian (scanning), maka diperlukan sistem akuisisi data yang dapat mengambil data pemindaian secara otomatis. Dalam skripsi ini, dirancang sebuah sistem akuisisi data otomatis untuk pencitraan gelombang mikro yang berbasis algoritma Algebraic Reconstruction Technique. Sistem yang dirancang berupa integrasi perangkat lunak berbasis LabVEW dan perangkat keras berupa perangkat penggerak motor stepper dan mikrokontroler Arduino yang diprogram sebagai pengendali sistem. Pengujian sistem akuisisi data dilakukan dengan menempatkan sebuah phantom uji homogen di antara dua buah antena dipol yang berfungsi sebagai transmitter dan receiver pada frekuensi 3 GHz. Selanjutnya sepasang antena dipol tersebut akan melakukan dua mekanisme untuk mendapatkan proyeksi citra, yakni gerak translasi sejauh 200 mm dan gerak rotasi dengan sudut tempuh 180 derajat. Sebagai acuan, dilakukan simulasi dengan konfigurasi yang sama menggunakan CST Microwave Studio. Berdasarkan hasil pengujian sistem akuisisi data, diperoleh hasil bahwasannya sistem memiliki tingkat akurasi (step minimum) translasi dan rotasi sebesar 0,5 mm dan 0,5 derajat saat proses pemindaian objek. Hasil pembacaan dataakuisisi normalisasi yang diperoleh memiliki kesalahan rata-rata kurang dari 5% dibandingkan dengan hasil simulasi.

---

Necesarity to see the inside of the object on non-inavasively and non-intrusively is the fundamental requirement not only in medical fields but also in industrial processes, geological, security systems, and others fields. In the medical world, the "see through" technology is used for early diagnosis or take a decision before the operation. Some developed technologies such as CT scan, MRI, PET and SPECT are considerably still bulky, non-portable and relatively high production and maintenance cost. A new growing technology called microwave imaging offers some other advantages especially low cost, portable, which still maintain on non-invasively and non-intrusively technique. Due to the imaging system that uses back projection method takes relatively long scanning process, hence, data retrieval process is required to be performed by an automatically data acquisition system.

In this bachelor thesis, an automatic data acquisition system is designed for microwave imaging purpose by using Algebraic Reconstruction Techique algorithm. The acquisition system is developed as the integration of software LabVIEW-based and motor stepper hardware driver and programable microcontroller Arduino-based as the system controller. In order to validate the data acquisition system, a homogeneous phantom is placed between two dipole antennas (as a transmitter and receiver) at frequency of 3 GHz. Futhermore, the antennas will perform two mechanism to obtain the image projections, ie 200 mm translational motion and 180 degrees rotational motion. As the reference, the simulation with same configuration is design in CST Microwave Studio.

According to the testing results from the proposed data acquisition system, the system has an accuracy rate (minimum step) by 0.5 mm and 0.5 degree of the translation and rotation when it scans the object. In addition, an average error of the retrieved data from the acquisition system is less than 5% compared with the simulation results."

"Electrical Impedance Tomography EIT adalah metode pencitraan yang mampu memperkirakan distribusi impedansi listrik di bagian dalam objek. Sistem EIT yang dibuat lebih sederhana dan portabel berbasis Mikrokontroler dan menggunakan 32 elektroda. Dari pasangan elektroda diinjeksikan arus bolak-balik 3 mA dan diukur beda voltase pada pasangan elektroda lain. Data pengukuran voltase dikirim ke MATLAB dan software EIDORS, data tersebut akan direkonstruksi menjadi citra objek dua dimensi. Objek dengan ukuran 4 cm2 atau lebih dapat direkonstruksi oleh sistem EIT dengan noise citra skala normal. Posisi objek dicitrakan cukup akurat dengan pergeseran rata-rata sebesar 0,69 cm namun luas objek belum dapat dicitrakan dengan akurat. Keakurasian citra objek lebih besar ketika letak objek dekat dengan elektroda, ukuran objek besar, dan diinjeksikan arus dengan frekuensi 100KHz dan 200KHz.

---

Electrical Impedance Tomography EIT is an imaging method that is able to estimate electrical impedance distribution inside of an object. EIT system is developed by using 32 electrodes and microcontroller based. From a pair of electrodes, sinusiodal curent 3mA is injected and diffrence voltage of another pair of electrodes is measured. Voltage measurement datas is sent to MATLAB and EIDORS software, the data is used to reconstruct two dimensions image. An Object size of 4 cm2 or more can be recontructed by EIT system with normal noise. Object position is high accurately reconstructed with mean displacement 0.69 cm but object area cannot be accurately reconstructed. Object rsquo s image more accurate when object rsquo s position closer to electrodes, bigger object rsquo s size, and current injected with frequency 100 KHz and 200KHz."