Aplikasi Firefly Algorithm Pada Kontroler PID Untuk Mengatur Kecepatan Motor DC
|
|
- Hendri Indradjaja
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Aplikasi Firefly Algorithm Pada Kontroler PID Untuk Mengatur Kecepatan Motor DC Rodhi Kelvianto 1, Dwi Didit Prasetiyo 2, Imam Robandi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember 1 rodhi.kelvianto@yahoo.com, 2 dwi.didit.prasetiyo1@mhs.ee.its.ac.id, 3 robandi@ee.its.ac.id Abstrak Proportional-Integral-Derivative controller merupakan kontroler yang paling banyak digunakan pada motor DC karena berbagai macam kemudahan dalam penggunaannya. Namun, kontroler ini memiliki kekurangan karena diperlukan penalaan parameter yang seringkali menyebabkan terjadinya overshoot dan ketidakstabilan sistem. Hal ini tentu saja menyulitkan untuk mendapatkan nilai parameter Kp, Ki, dan Kd yang optimal. Oleh karena itu, diperlukan metode untuk menentukan nilai parameter optimal. Firefly algorithm digunakan untuk menala parameter optimal bagi motor DC. Firefly algorithm terinspirasi dari perilaku kunang-kunang. Kunang-kunang merupakan hewan unisex yang tertarik satu sama lain. Kunang-kunang mempunyai ciri khas dengan cahaya yang dimilikinya. Tingkat ketertarikan kunang-kunang berdasarkan pada tingkat kecerahan. Kunang-kunang dengan tingkat kecerahan lebih rendah tertarik pada kunang-kunang dengan kecerahan lebih tinggi. Dengan metode inilah dapat diperoleh nilai parameter kontroler PID yang optimal. Pada penelitian ini, dibandingkan antara menentukan parameter kontroler PID dengan trial-error dan dengan metode firefly algorithm. Pengujian dengan firefly algorithmpada motor DC dengan set point.75 PU didapatkan nilai overshoot maksimal adalah,748. Pada set point 1 PU, didapatkan nilai overshoot maksimal adalah,9974. Kata kunci : firefly algorithm, PID controller, motor DC, trial-error 1. Pendahuluan Kontroler PID telah banyak berperan dalam menentukan kestabilan sistem dalam berbagai aplikasi di berbagai bidang industri. Kontroler PID memiliki struktur yang sederhana sehingga mudah digunakan. Kontroler PID sering digunakan pada berbagai peralatan industri seperti Motor DC.[BHATESHVAR,214] Penggunaan kontroler PID pada motor DC dilakukan untuk mengatur berbagai variabel seperti kecepatan motor DC. Dari berbagai penelitian yang telah dilakukan didapatkan berbagai metode dalam menentukan parameter optimal bagi kontroler PID. Metode trial and error sering digunakan karena kemudahan dalam aplikasinya. Namun, metode ini membutuhkan waktu yang lama dan tingkat akurasi yang rendah untuk menentukan parameter yang optimal.[k. PREMKUMAR,215] Dari berbagai penelitian akhir-akhir ini, metode penalaan parameter PID lebih banyak menggunakan berbagai macam kecerdasan buatan (artificial intelligent) karena tingkat akurasi yang lebih tinggi. Para peneliti telah meneliti berbagai macam perilaku berbagai macam hewan seperti lebah, semut, dan tawon. Dari perilaku hewan tersebut didapatkan perilaku atau tingkah laku yang kemudian digunakan sebagai metode optimisasi kontroler PID.[ASHU AHUJA,214] A-35 Firefly algorithm diformulasikan pertama kali oleh Xin-She Yang. Algoritma initerinspirasi oleh perilaku kunang-kunang. Kunang-kunang memiliki perilaku khas dengan mengeluarkan cahaya. Tingkat kecerahan tiap kuang-kunang berbedabeda. Kunang-kunang merupakan hewan unisex yang tertarik satu sama lain. Tingkat ketertarikan dipengaruhi oleh tingkat kecerahan dari cahaya yang dihasilkan.[yang,213] Beberapa metode konvensional maupun metode cerdas telah digunakan untuk optimimisasi kontroler PID, antara lain Genenti Algorithm, Particle Swarm Optimization, dan Artificial Bee Colony.Wudai Liao, (214) ;D. Chen, (27) W. Zhang, 21. Penelitian ini menggunakan metode firefly algorithm untuk menala parameter PID. Hasil penelitian membandingkan penalaan kontroler PID dengan metode trial and error dengan metode firefly algorithm. 2. Pemodelan Sistem 2.1 Motor DC[NITISH KATAL, 212] Motor DC yang digunakan pada penelitian ini adlah motor DC magnet permanen. Motor DC bekerja berdasarkan arus searah. Motor DC terdiri atas stator rotor, dan komutator. Stator merupakan bagian yang menghasilkan medan magnet dan tidak berputar. Bagian yang berputar pada motor DC
2 disebut rotor. Permodelan motor DC mengacu pada penelitian sebelumnya. Motor DC yang digunakan memiliki rating kecepatan 14 rpm. Kecepatan pada saat pengukuran adalah 125 rpm. Motor DC dimodelkan dalam bentuk transfer function, G (s) = K m T m S+1 (1) di mana K m adalah mechanical gain dan T m adalah mechanical time constant. Sebuah step voltage signal ditambahkan ke motor berdasarkan nilai pengukuran sehingga didapatkan persamaan sebagai berikut, G (s) = 2,75 (2),18s Kontroler PID [WUDAI LIAO,214] Kontroler PID merupakan kontroler yang paling sering dipakai dalam dunia industri terutama untuk peralatan motor DC [1]. Persamaan kontroler PID dimodelkan, 1 u(t) = K p [e(t) + 1 T i e(t)dt + T d de t dt ] (3) di mana u(t) adalah nilai yang dihitung oleh kontroler PID. K pmerupakan koefisisen proportional, T i merupakan integral time, dan T d merupakan differential time constant. Fungsi dari setiap bagian pada kontroler PID adalah sebagai berikut. - Proportional menunjukkan deviasi sinyal e(t). Ketika sinyal dihasilkan maka kontroler akan mengurangi penyimpangan (error) sinyal. - Integtral digunakan untuk menghilangkan error dan meningatkan stabilitas sistem - Differentialdigunakan untuk menunjukkan perubahan penyimpangan sinyal, memperbaiki respon sinyal sebelum penyimpangannya menjadi lebih besar, dan mempercepat respon sistem untuk mengurangi setting time. Kontroler PID memiliki parameter K p, K i, dan K d. Nilai parameter inilah yang mempengaruhi kinerja sistem secara keseluruhan. Pada penelitian ini, firefly algorithm berfungsi untuk mencari parameter yang optimal. Pada sistem kontrol motor DC, variabel yang dikontrol adalah kecepatan motor DC dan tegangan sebagi output. Blok diagram sistem kontrol motor DC ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini. Gambar 1. Blok diagram sistem kontrol motor DC 3. Firefly Algorithm[YANG,213] Firefly Algorithm adalah salah satu swarm intelligence yang merupakan sebuah algoritma metaheuristik yang terinspirasi dari perilaku berkedip kunang-kunang. Algortima ini diformulasikan denga pemodelan matematika analisis untuk pemecahan masalah dengan tujuan ekuivalen fungsi. Hasilnya dibandingkan dengan teknik optimisasi lain pada literatur untuk menunjukkan bahwa Firefly Algorithm mampu mengoptimisasi parameter PID dengan baik. Algoritma kunang-kunang yang dikembangkan Xin-Shie Yang dapat dirumuskan sebagai berikut : 1. Semua kunang-kunang berjenis kelamin satu jadi suatu kunang-kunang akan tertarik pada kunang-kunang yang lain. 2. Daya tarik sebanding dengan tingkat kecerahan kunang-kunang. Oleh karena itu, kunang-kunang dengan tingkat kecerahan akan tertarik dan bergerak ke kunang-kunang dengan tingkat kecerahan yang lebih tinggi. Kecerahan kunang-kunang akan menurun karena jarak antara kunang-kunang meningkat. 3. Intensitas cahaya kunang-kunang ditentukan oleh fungsi tujuan dari masalah yang diberikan. Berdasarkan pada ketiga peraturan ini, langkah dasar firefly algorithm dapat dirumuskan sebagai pseudo code sebagai berikut : Fungsi objektif f(x), x = ( x 1,, x ) T Inisiaslisasi populasi kunang-kunang (i=1,2, n) Tentukan koefisien penyerapan cahaya while(t Max generation) fori = 1 : n semua n kunang-kunang forj = 1 : i semua n kunang-kunang Intensitas cahaya if ( I I ) j i I i pada x i d x i ditentukan oleh f( Pindahkan kunang-kunang I menuju j pada dimensi d end if Ketertarikan populasi dengan jarak r pada r] Evaluasi solusi baru dan perbarui intensitas cahaya end for j end for i Urutkan peringkat kunang-kunang dan cari posisi terbaik baru end while Tampilkan hasil exp[- Dalam menerapkan firefly algorithm terdapat beberapa prosedur standar yaitu : x i ) A-36
3 1. Inisialisasi populasi firefly, jumlah iterasi, dan parameter firefly algorithm. 2. Evaluasi fungsi fitness pada tiap firefly. 3. Inisialisasi fungsi fitness awal sebagai penentuan tingkat kecerahan cahaya wal. 4. Tiap calon firefly terbaik dibandingkan dari nilai fungsi fitness agar mendapatkan nilai firefly terbaik. 5. Lakukan sampai mendapatkan firefly dengan fungsi fitness yang cukup baik atau sampai batas iterasi yang telah ditentukan. 4. Optimisasi Kontrler PID dengan Firefly Algorithm Gambar 2 menunjukkan diagram alir algoritma metode Firefly Algorithm (FA) yang digunakan pada penelitian ini untuk mengoptimisasi parameter PID. Fungsi objektif yang digunakan untuk menguji kestabilan sistem adalah dengan Integral Time Absolut Error (ITAE). t (4) ITAE t () t dt Parameter PID yang dioptimisasi oleh FA adalah Kp, Ki dan Kd. Adapun untuk diagram alir proses penalaan parameter PID dengan menggunakan metode Firefly Algorithm (CSA) ditunjukkan oleh flowchart pada Gambar 5 dan gambar 4 menunjukkan pemodelan motor DC pada Simulink Matlab 213, dengan trial-error, dan PID Firefly Algorithm. Dengan melihat diagram alur maka akan lebih memudahkan kita untuk mengetahui proses yang dilakukan untuk menyusun suatu sistem. Adapun data sebagaiberikut, parameter-parameter adalah Tabel 1. Parameter Firefly Algorithm Parameter FA Nilai Alpha,5 Beta,5 Gamma,5 Dimensi 3 Jumlah Kunang-Kunang 5 Iterasi maksimum 5 Hasil optimisasi dengan metode FA dapat dlilihat dari gambar berikut : Gambar 3. Hasil Optimisasi Kontroler PID dengan FA pada MATLAB pada set point,75 p.u. Tabel 2. Hasil Optimisasi PID dengan FA (set point,75 p.u) Total number of iterations=5 nbest = 2,8,623 Lightbest = 1,265 Kp_ff = Ki_ff = 2,8 Kd_ff =,623 Hasil optimisasi FA pada set point,75 p.u diperoleh nilai Kp adalah dari selang parameter Kp antara hingga 4, nilai Ki adalah 2,8 dari selang parameter Ki antara hingga 1, dan nilai Kd adalah,623 dari selang parameter Kd antara hingga 1. Dari hasil simulasi tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil optimisasi dari parameter PID sudah berjalan dengan baik. Gambar 2. Diagram Alir Firefly Algorithm A-37
4 Gambar 5. Pemodelan Motor DC di Simulink dengan set point,75 p.u. Simulasi pertama adalah simulasi open loop Motor DC dengan set point,75 p.u. Berikut hasil simulasi. Gambar 4. Hasil Optimisasi Kontroler PID dengan FA pada MATLAB pada set point 1 p.u. Tabel 3. Hasil Optimisasi PID dengan FA (set point 1 p.u) Total number of iterations=5 nbest = 7,53,3698 Lightbest = 5,7328 Kp_ff = Ki_ff =,753 Kd_ff =,3698 Hasil optimisasi FA pada set point 1 p.u diperoleh nilai Kp adalah dari selang parameter Kp antara hingga 4, nilai Ki adalah,753 dari selang parameter Ki antara hingga 1, dan nilai Kd adalah,3698 dari selang parameter Kd antara hingga 1. Dari hasil simulasi tersebut dapat disimpulkan bahwa hasil optimisasi dari parameter PID sudah berjalan dengan baik. Gambar 6. Respon Kecepatan Motor DC dengan Set Point,75 p.u. Gambar 6 diatas menunjukkan respon kecepatan motor DC dengan set point,75 p.u. Dari grafik dapat dilihat bahwa PID Trial-Error memiliki overshoot yang lebih besar dibanding PID yang dioptimisasi dengan Firefly Algorithm. Dari grafik dapat dilihat bahwa nilai overshoot minimal PID Trial-Error adalah dan nilai overshoot maksimal adalah,8781 sedangkan PID yang dioptimisasi dengan Firefly Algorithm, nilai overshoot minimal adalah dan nilai overshoot maksimal adalah, Respon Kecepatan Motor DC Dengan Set Point 1 P.U. Gambar dibawah ini adalah pemodelan motor DC pada simulik dengan set point 1 p.u. 5. Hasil Simulasi dan Analisis Pada sistem motor PMDC pada percobaan kali ini digunakan rating motor PMDC sebesar 14 rpm. Set point yang digunakan pada percobaan ini adalah,75 p.u (937,5 rpm) dan 1 p.u (125 rpm). 5.1 Respon Kecepatan Motor DC Dengan Set Point,75 P.U. Gambar dibawah ini adalah pemodelan motor DC pada simulik dengan set point,75 p.u. Gambar 7. Pemodelan Motor DC di Simulink dengan set point 1 p.u. Simulasi kedua adalah simulasi open loop Motor PMDC dengan set point 1 p.u. Berikut hasil simulasi. A-38
5 Gambar8. Respon Kecepatan Motor DC dengan Set Point 1 p.u. Gambar 8.diatas menunjukkan respon kecepatan motor DC dengan set point 1 p.u. Dari grafik dapat dilihat bahwa PID Trial-Error memiliki overshoot yang lebih besar dibanding PID yang dioptimisasi dengan Firefly Algorithm. Dari grafik dapat dilihat bahwa nilai overshoot minimal PID Trial-Error adalah dan nilai overshoot maksimal adalah 1,147 sedangkan PID yang dioptimisasi dengan Firefly Algorithm, nilai overshoot minimal adalah dan nilai overshoot maksimal adalah, Kesimpulan Dengan menggunakan metode Artificial Intelligent Firefly Algorithm (FA) sebagai metode penalaan kontroler PIDdiperoleh hasil bahwarespon kecepatan motor DC dengan PID-FA diperoleh nilai overshoot yang lebih kecil dibanding dengan metode trial-error, ini berarti dengan menggunakan metode kecerdasan buatan untuk mengoptimisasi parameter PID, hasil yang diperoleh untuk kinerja PID sangat baik karena menunjukkan respon yang cepat untuk pengaturan motor DC.. Pengujian dengan firefly algorithm pada motor DC dengan set point.75 PU didapatkan nilai overshoot maksimal adalah,748. Pada set point 1 PU, didapatkan nilai overshoot maksimal adalah,9974. optimization techniques".wseas Transactions on Systems and Control.214. Umesh Kumar Bansal.(213) : Speed Control of DC Motor Using Fuzzy PID Controller. Advance in Electronic and Electric Engineering.213. Yang, X,S. (213) : Cuckoo Search and Firefly Algorithms Theory and Applications Wudai Liao, (214) : Optimization of PID Control for DC Motor Based On Artificial Bee Colony Algorithm.214. Yang, X,S. (28) : Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms. Frome: Luniver Press. 28. X. Wang, and M. Zhang, (24) :Optimizing PID parameters by using improved particle swarm optimization algorithm. Process Automation Instrumentation, no. 2, pp. 1-9, 24. D. Chen, K. Fang, and Q. Chen. (27) :Application of genetic algorithm in PID parameters optimization. Microcomputer Information, vol. 23, no.3, pp , 27. H. He and F. Qian.(27) : The PID parameter tuning based on immune evolutionary algorithm. Microcomputer Information, vol. 27, no. 5, pp , 27. W. Zhang. (21) : Increment PID controller based on immunity particle swarm optimization algorithm, Microcomputer Information, vol. 28, no.7, pp , 21. Nitish Katal. (212) :Optimal Tuning of PID Controller for DC Motor usingbio-inspired Algorithms".International Journal of Computer Applications.212. Bharat Bhushan. (211) :Adaptive control of DC motor using bacterial foraging algorithm".applied Soft Computing sciencedirect.211. Anant Oonsivilai. (28) : Optimum PID Controller tuning for AVR System using Adaptive Tabu Search, 12th WSEAS International Conference on COMPUTERS, Heraklion, Greece, July 23-25, 28. DAFTAR PUSTAKA B. Liu, J. Tan, and C. Huang, (27) :Research and Application of an Improved PID Control Algorithm. Microcomputer Information, vol. 6, no. 1, pp , 27. Bhateshvar,Y,K. (214) : Power Frequency Balance With Superconducting Magnetic Energy Storage Using Optimized Intelligent Controller. Energetika.214. K. Premkumar. (215) :Fuzzy PID supervised online ANFIS based speed controller for brushless dc motor. Sciencedirect. Neurocomputing.215. Ashu Ahuja. (214) :Design of fractional order PID controller for DC motor usingevolutionary A-39
6 LAMPIRAN A-4
DESAIN OPTIMAL KONTROLER PID MOTOR DC MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM
DESAIN OPTIMAL KONTROLER PID MOTOR DC MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1, Dwi Ajiatmo 2, Andi Imran 3, Imam Robandi 3 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciAPLIKASI METODE CERDAS UNTUK OPTIMASI CONTROLLER PID MOTOR DC BERBASIS FIREFLY ALGORITHM
APLIKASI METODE CERDAS UNTUK OPTIMASI CONTROLLER PID MOTOR DC BERBASIS FIREFLY ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1*, Hidayatul Nurohmah 2, Andi Imran 3, Muhammad Yusuf Yunus 4 1,4 Teknik Energi, Jurusan
Lebih terperinciDESAIN OPTIMAL KONTROLER PID MOTOR DC MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM
DESAIN OPTIMAL KONTROLER PID MOTOR DC MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1, Dwi Ajiatmo 2, Andi Imran 3, Imam Robandi 3 1,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciOPTIMISASI KONTROL PID UNTUK MOTOR DC MAGNET PERMANEN MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
OPTIMISASI KONTROL PID UNTUK MOTOR DC MAGNET PERMANEN MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Muhammad Ruswandi Djalal 1, Rahmat 2 1,2 Jurusan Teknik Mesin, Program Studi Teknik Energi, Politeknik Negeri
Lebih terperinciOptimisasi Kontroler PID dan Dual Input Power System Stabilizer (DIPSS) pada Single Machine Infinite Bus (SMIB) menggunakan Firefly Algorithm (FA)
Optimisasi Kontroler PID dan Dual Input Power System Stabilizer (DIPSS) pada Single Machine Infinite Bus (SMIB) menggunakan Firefly Algorithm (FA) TEKNIK SISTEM TENAGA PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS
Lebih terperinciKontrol Kecepatan Motor Induksi menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network
Jurnal ELKOMIKA Vol. 5 No. 2 Halaman 138-148 ISSN (p): 2338-8323 Juli - Desember 2017 ISSN (e): 2459-9638 Kontrol Kecepatan Motor Induksi menggunakan Algoritma Backpropagation Neural Network MUHAMMAD RUSWANDI
Lebih terperinciJURNAL INTAKE---- Vol. 4, Nomor 2, Oktober 2013 ISSN:
JURNAL INTAKE---- Vol. 4, Nomor 2, Oktober 2013 ISSN: 2087-4286 Desain Proporsional Integrator Defferensiator (PID) Controller Dengan Tunning Firefly Algorithm Untuk Load Frequency Control (LFC) Pada Pembangkit
Lebih terperinciFREQUENCY CONTROL PLTMH DENGAN CAPACITIVE ENERGY STORAGE MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM
FREQUENCY CONTROL PLTMH DENGAN CAPACITIVE ENERGY STORAGE MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1, Dwi Ajiatmo 2, Imam Robandi 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Motor DC (Direct Current) Brushless atau disebut dengan Motor BLDC (Brushless Direct Current Motor) sangat banyak digunakan dalam berbagai macam aplikasi industri saat
Lebih terperinciperalatan-peralatan industri maupun rumah tangga seperti pada fan, blower, pumps,
1.1 Latar Belakang Kebutuhan tenaga listrik meningkat mengikuti perkembangan kehidupan manusia dan pertumbuhan di segala sektor industri yang mengarah ke modernisasi. Dalam sebagian besar industri, sekitar
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan membahas tentang pemodelan perancangan sistem, hal ini dilakukan untuk menunjukkan data dan literatur dari rancangan yang akan diteliti. Selain itu, perancangan
Lebih terperinciOptimisasi Unit Commitment Mempertimbangkan Fungsi Biaya Tidak Mulus Dengan Firefly Algorithm
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2014) 1-6 1 Optimisasi Commitment Mempertimbangkan Fungsi Tidak Mulus Dengan Firefly Algorithm Benny Prastikha Hadhi, Rony Seto Wibowo, Imam Robandi Jurusan Teknik
Lebih terperinciDESAIN FREKUENSI KONTROL PADA HIBRID WIND-DIESEL DENGAN PID- PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
DESAIN FREKUENSI KONTROL PADA HIBRID WIND-DIESEL DENGAN PID- PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Hidayatul Nurohmah 1, Choiruddin 2 1,2 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Darul Ulum Jombang E-mail: nurohmah@ft-undar.ac.id,
Lebih terperinciDesain Sistem Kontrol Pitch Angle Wind Turbine Horizontal Axis Menggunakan Firefly Algorithm
Jurnal Teknik Elektro Vol. 9 No. Januari - Juni 07 Desain Sistem Kontrol Pitch Angle Wind Turbine Horizontal Axis Menggunakan Firefly Algorithm Muhammad Ruswandi Djalal, Andi Imran, dan Herlambang Setiadi
Lebih terperinciDESAIN FREKUENSI KONTROL PADA HYBRID WIND-DIESEL DENGAN PID - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
DESAIN FREKUENSI KONTROL PADA HYBRID WIND-DIESEL DENGAN PID - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) Erwin Dermawan 1*, Aditya Firmanto 2, Sitti Nurbaya Ambo 3, Ery Diniardi 4, Anwar Ilmar Ramadhan 5 1,2 Jurusan
Lebih terperinciOptimisasi Kontroler PID dan Dual Input Power System Stabilizer (DIPSS) Pada Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Firefly Algorithm (FA)
PROSEDING SEMINAR TUGAS AKHIR TEKNIK ELEKTRO ITS, JUNI 23 Optimisasi Kontroler PID dan Dual Input Power System Stabilizer (DIPSS) Pada Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Firefly Algorithm (FA)
Lebih terperinciOptimisasi Unit Commitment Mempertimbangkan Fungsi Biaya Tidak Mulus Dengan Firefly Algorithm
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-30 Optimisasi Commitment Mempertimbangkan Fungsi Tidak Mulus Dengan Firefly Algorithm Benny Prastikha Hadhi, Rony Seto Wibowo,
Lebih terperinciPengontrolan Sistem Eksiter Untuk Kestabilan Tegangan Di Sistem Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Metode PID
JURNAL INTAKE---- Vol. 5, Nomor 2, Oktober 2014 Pengontrolan Sistem Eksiter Untuk Kestabilan Tegangan Di Sistem Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Metode PID Alamsyah Ahmad Teknik Elektro,
Lebih terperinciSISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam
SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam I. Tujuan 1. Mampu melakukan analisis kinerja sistem pengaturan posisi motor arus searah.. Mampu menerangkan pengaruh kecepatan
Lebih terperinciANALISIS PENGGUNAAN POWER SYSTEM STABILIZER (PSS) DALAM PERBAIKAN STABILITAS TRANSIEN GENERATOR SINKRON
ANALISIS PENGGUNAAN POWER SYSTEM STABILIZER (PSS) DALAM PERBAIKAN STABILITAS TRANSIEN GENERATOR SINKRON Indra Adi Permana 1, I Nengah Suweden 2, Wayan Arta Wijaya 3 1,2,3 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sistem kendali PID paling banyak digunakan dalam pengendalian di industri. Keberhasilan pengendali PID tergantung ketepatan dalam menentukan konstanta (penguatan) PID
Lebih terperinciSISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER
SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER Nursalim Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto-Penfui Kupang,
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA KENDALIAN YANG DISERTAI KETIDAK PASTIAN
PERANCANGAN SISTEM KENDALI PADA KENDALIAN YANG DISERTAI KETIDAK PASTIAN Rudy S. Wahjudi Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Universitas Trisakti E-mail: rswahjudi@trisakti.ac.id Abstrak
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan oleh penyusun dalam melakukan penelitian skripsi ini antara lain: 1. Studi Pustaka, yaitu dengan cara mencari, menggali dan mengkaji
Lebih terperinciVol: 4, No. 1, Maret 2015 ISSN:
OPTIMALISASI PID POWER SYSTEM STABILIZER MENGGUNAKAN FIRE FLY ALGORITHM PADA SISTEM PEMBANGKIT LISTRIK JAWA-BALI Adi Kurniawan Jurusan Teknik Sistem Perkapalan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Lebih terperinciAnalisis Komparasi Genetic Algorithm dan Firefly Algorithm pada Permasalahan Bin Packing Problem
Analisis Komparasi Genetic Algorithm dan Firefly Algorithm pada Permasalahan Bin Packing Problem Adidtya Perdana Sekolah Tinggi Teknik Harapan Medan Jl. H.M. Jhoni No. 70 C Medan adid.dana@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER
PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER Oleh : AMRI AKBAR WICAKSONO (2406 100 002) Pembimbing: IBU RONNY DWI NORIYATI & BAPAK TOTOK SOEHARTANTO
Lebih terperinciDOI : /jeee-u.v1i OPTIMAL DESIGN OF POWER SYSTEM STABILIZER IN BAKARU POWER PLANT USING BAT ALGORITHM
OPTIMAL DESIGN OF POWER SYSTEM STABILIZER IN BAKARU POWER PLANT USING BAT ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1 Herman Nawir 2 Muhammad Yusuf Yunus 3 1,2 Department of Energy Engineering State Polytechnic
Lebih terperinciDesain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel Dengan PID Imperialist Competitive Algorithm (ICA)
ISSN Cetak: 2087-4286; ISSN On Line: 2580-6017 Desain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel..(Hidayatul Nurohmah) Desain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel Dengan PID Imperialist Competitive
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME
PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME Mukhtar Hanafi Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM. Gambar 3. 1 Diagram Blok Sistem Kecepatan Motor DC
BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem kontrol, baik secara software dan hardware yang akan digunakan untuk mendukung keseluruhan sistem yang
Lebih terperinciKONTROL KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PID KONTROLER YANG DITUNNING DENGAN FIREFLY ALGORITHM
Kontrol Kecepatan Motor DC Menggunakan PID..(.Machrus Ali) KONTROL KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PID KONTROLER YANG DITUNNING DENGAN FIREFLY ALGORITHM Oleh : Machrus Ali Teknik Elektro Universitas Darul
Lebih terperinciRancang Bangun Pengatur Tegangan Otomatis pada Generator Ac 1 Fasa Menggunakan Kendali PID (Proportional Integral Derivative)
Rancang Bangun Pengatur Tegangan Otomatis pada Generator Ac 1 Fasa Menggunakan Kendali PID (Proportional Integral Derivative) Koko Joni* 1, Achmad Fiqhi Ibadillah 2, Achmad Faidi 3 1,2,3 Teknik Elektro,
Lebih terperinciDesain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel dengan PID Diferensial Evolusi
Desain Frekuensi Kontrol pada Hibrid Wind-Diesel dengan PID Diferensial Evolusi Dapis Mahasiswa Program Pasca Sarjana, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Lebih terperinciDosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR
Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR 2105100166 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Control system : keluaran (output) dari sistem sesuai dengan referensi yang diinginkan Non linear
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada tahun 1950-an, banyak dijumpai motor arus searah konvensional (MASK) sebagai penggerak mekanik. Hal demikian didasarkan atas anggapan bahwa MASK memiliki kemudahan
Lebih terperinciDOI : /jeee-u.v1i OPTIMAL DESIGN OF POWER SYSTEM STABILIZER IN BAKARU POWER PLANT USING BAT ALGORITHM
OPTIMAL DESIGN OF POWER SYSTEM STABILIZER IN BAKARU POWER PLANT USING BAT ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal 1 Herman Nawir 2 Muhammad Yusuf Yunus 3 1,2 Department of Energy Engineering State Polytechnic
Lebih terperinciPresentasi Tugas Akhir
Presentasi Tugas Akhir OPTIMASI KONTROLER PID BERBASIS ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR INDUKSI TIGA FASE Oleh: Suhartono (2209 105 008) Pembimbing: Ir. Ali Fatoni,
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pertumbuhan ekonomi, teknologi, dan industri pada zaman modern ini mengakibatkan peningkatan kebutuhan energi listrik. Hampir seluruh peralatan penunjang industri
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN HALAMAN PERNYATAAN HALAMAN UCAPAN TERIMA KASIH ABSTRAK DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... i HALAMAN PERNYATAAN... ii HALAMAN UCAPAN TERIMA KASIH...iii ABSTRAK... v DAFTAR ISI... vii DAFTAR TABEL... x DAFTAR GAMBAR... xi DAFTAR LAMPIRAN... xiii BAB I PENDAHULUAN...
Lebih terperinciOPTIMASI KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN HYBRID ANFIS-PID-FA CONTROLLER
OPTIMASI KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN HYBRID ANFIS-PID-FA CONTROLLER Buyung Imawan (1), Suprima (1), Yanuangga Gala Hartlambang (2), Muhlasin (1) (1) Teknik Elektro, Universitas Darul Ulum, Jombang (2)
Lebih terperinciPERANCANGAN PENGENDALI POSISI LINIER UNTUK MOTOR DC DENGAN MENGGUNAKAN PID
PERANCANGAN PENGENDALI POSISI LINIER UNTUK MOTOR DC DENGAN MENGGUNAKAN PID Endra 1 ; Nazar Nazwan 2 ; Dwi Baskoro 3 ; Filian Demi Kusumah 4 1 Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciFREQUENCY CONTROL PLTMH DENGAN CAPACITIVE ENERGY STORAGE MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM
FREQUENCY CONTROL PLTMH DENGAN CAPACITIVE ENERGY STORAGE MENGGUNAKAN CUCKOO SEARCH ALGORITHM Muhammad Ruswandi Djalal, Dwi Ajiatmo 2,Soedibyo 3, Imam Robandi 4,2,3,4 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi
Lebih terperinciHamzah Ahlul Fikri Jurusan Tehnik Elektro, FT, Unesa,
Pengendalian Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa Menggunakan Kontrol Fuzzy Logic Hamzah Ahlul Fikri Jurusan Tehnik Elektro, FT, Unesa, email: fikrihamzahahlul@gmail.com Subuh Isnur Haryudo Jurusan Tehnik
Lebih terperinciANALISIS PENERAPAN PID CONTROLLER PADA AVR (AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR)
ANALISIS PENERAPAN PID CONTROLLER PADA AVR (AUTOMATIC VOLTAGE REGULATOR) Indar Chaerah Gunadin Dosen Jurusan Teknik Elektro Universitas Hasanuddin Abstrak Perubahan daya reaktif yang disuplai ke beban
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menggerakan belt conveyor, pengangkat beban, ataupun sebagai mesin
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Motor DC atau motor arus searah yaitu motor yang sering digunakan di dunia industri, biasanya motor DC ini digunakan sebagai penggerak seperti untuk menggerakan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM Pada bab ini menjelaskan tentang perancangan dan pembuatan sistem kontrol, baik secara software maupun hardware yang digunakan untuk mendukung keseluruhan sistem
Lebih terperinciDesain Kendali pada Sistem Steam Drum Boiler dengan Memperhitungkan Control Valve
Desain Kendali pada Sistem Steam Drum Boiler dengan Memperhitungkan Control Valve ROFIKA NUR AINI 1206 100 017 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Pengujian dan analisa sistem merupakan tahap akhir dari realisasi pengendali PID pada pendulum terbalik menggunakan mikrokontroller ATmega8 agar dapat dilinearkan disekitar
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL SIMULASI. III, aspek keseluruhan dimulai dari Bab I hingga Bab III, maka dapat ditarik
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL SIMULASI Pada bab ini akan dibahs mengenai pengujian control reheat desuperheater yang telah dimodelkan pada matlab sebagaimana yang telah dibahas pada bab III, aspek
Lebih terperinciPEMODELAN SISTEM PENGENDALI PID DENGAN METODE CIANCONE BERBASIS MATLAB SIMULINK PADA SISTEM PRESSURE PROCESS RIG
Jurnal Teknik dan Ilmu Komputer PEMODELAN SISTEM PENGENDALI PID DENGAN METODE CIANCONE BERBASIS MATLAB SIMULINK PADA SISTEM PRESSURE PROCESS RIG 38-714 SYSTEM MODELLING WITH PID CONTROLLER APPLYING CIANCONE
Lebih terperinciPEMODELAN DAN PENGATURAN ADAPTIF UNTUK SISTEM HIDROLIK TAK-LINIER i. JUDUL TUGAS AKHIR. Disusun Oleh : M.MULYADI JAYANEGARA NIM.
PEMODELAN DAN PENGATURAN ADAPTIF UNTUK SISTEM HIDROLIK TAK-LINIER i. JUDUL TUGAS AKHIR Disusun Oleh : M.MULYADI JAYANEGARA NIM. 201210130311041 JURUSAN ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH
Lebih terperinciKoordinasi Kontroler PID dan Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS) pada Load Frequency Control (LFC) Menggunakan Differential Evolution (DE)
Koordinasi Kontroler PID dan Thyristor Controlled Phase Shifter (TCPS) pada Load Frequency Control (LFC) Menggunakan Differential Evolution (DE) Wendy Kurniawan Kautsar (0700086) Dosen Pembimbing Prof.Dr.
Lebih terperinciPenempatan Dan Penentuan Kapasitas Optimal Distributed Generator (DG) Menggunakan Artificial Bee Colony (ABC)
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-9271 B-16 Penempatan Dan Penentuan Kapasitas Optimal Distributed Generator (DG) Menggunakan Artificial Bee Colony (ABC) Ahmad Zakaria H, Sjamsjul
Lebih terperinciRESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC
RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC Dwiana Hendrawati Prodi Teknik Konversi Energi Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof. H. Sudarto, SH.,
Lebih terperinciPengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy
ABSTRAK Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy Felix Pasila, Thiang, Oscar Finaldi Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131 Surabaya - Indonesia
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM PENGENDALIAN SUDUT PITCH TURBIN ANGIN HORIZONTAL AXIS BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO)
1 RANCANG BANGUN SISTEM PENGENDALIAN SUDUT PITCH TURBIN ANGIN HORIZONTAL AXIS BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) Sunarto, Ali Musyafa Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi
Lebih terperinciOptimasi Parameter Kontroler PID Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Pengendalian Kecepatan Motor Induksi Tiga Fase
Optimasi Parameter Kontroler PID Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Pengendalian Kecepatan Motor Induksi Tiga Fase Suhartono Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi
Lebih terperinciAnalisis Penalaan Kontroller PID pada Simulasi Kendali Kecepatan Putaran Motor DC
Jurnal Reka Elkomika 2337-439X Oktober 2013 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional TeknikElektro Itenas Vol.1 No.4 Analisis Penalaan Kontroller PID pada Simulasi Kendali Kecepatan Putaran Motor DC ADITYA
Lebih terperinciSIMULATOR RESPON SISTEM UNTUK MENENTUKAN KONSTANTA KONTROLER PID PADA MEKANISME PENGENDALIAN TEKANAN
SIMULATOR RESPON SISTEM UNTUK MENENTUKAN KONSTANTA KONTROLER PID PADA MEKANISME PENGENDALIAN TEKANAN Dwiana Hendrawati Prodi Teknik Konversi Energi Jurusan Teknik Mesin Politeknik Negeri Semarang Jl. Prof.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MICROKONTROLLER UNTUK SISTEM KENDALI KECEPATAN BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID PID FUZZY
Implementasi Microkontroller untuk Sistem Kendali Kecepatan (Kristiyono dkk.) IMPLEMENTASI MICROKONTROLLER UNTUK SISTEM KENDALI KECEPATAN BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID PID FUZZY Roedy
Lebih terperinciPERENCANAAN KONTROL PID PADA MOTOR INDUKSI BERBASIS MATLAB SIMULINK
PERENCANAAN KONTROL PID PADA MOTOR INDUKSI BERBASIS MATLAB SIMULINK Andi Kurniawan N 1, Hery Hariyanto 2 1 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Semarang Jl. Sukarno-Hatta, Tlogosari, Semarang,
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Mesin arus searah memiliki peranan penting di dalam dunia industri. Mesin-mesin tersebut banyak digunakan karena memiliki efisiensi yang tinggi dan karakteristik
Lebih terperinciPENGOPTIMALAN UMPAN BALIK LINEAR QUADRATIC REGULATOR PADA LOAD FREQUENCY CONTROL MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
PENGOPTIMALAN UMPAN BALIK LINEAR QUADRATIC REGULATOR PADA LOAD FREQUENCY CONTROL MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Oleh : Febriana Kristanti NRP. 1208201011 Dosen Pembimbing : 1. Dr. Erna Apriliani,
Lebih terperinciTUGAS AKHIR RESUME PID. Oleh: Nanda Perdana Putra MN / 2010 Teknik Elektro Industri Teknik Elektro. Fakultas Teknik. Universitas Negeri Padang
TUGAS AKHIR RESUME PID Oleh: Nanda Perdana Putra MN 55538 / 2010 Teknik Elektro Industri Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang PROPORSIONAL INTEGRAL DIFERENSIAL (PID) Pendahuluan Sistem
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITIAN
54 BAB III 1 METODE PENELITIAN 3.1 Prosedur Penelitian Prosedur yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa langkah. Langkah pertama, yaitu melakukan studi literatur dari berbagi sumber terkait.
Lebih terperinciPenalaan Parameter Superconducting Magnetic Energy Storage (SMES) menggunakan Firefly Algorithm (FA) pada Sistem Tenaga Listrik Multimesin
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No., (04) ISSN: 337-3539 (30-97 Print) B- Penalaan Parameter Superconducting Magnetic Energy Storage (ES) menggunakan Firefly Algorithm (FA) pada Sistem Tenaga Listrik Multimesin
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan dan realisasi dari perangkat keras, serta perangkat lunak dari trainer kendali kecepatan motor DC menggunakan kendali PID dan
Lebih terperinciPaper ID: 130. Perth Western Australia 6845, 1) 2)
Paper ID: 130 Desain Analog Prototype Model of Static Syncronous Compensator (STATCOM) Pada Single Machine Infinite Bus (SMIB) Menggunakan Deferential Evolution (DE) Rodhi Kelvianto 1) Herlambang Setiadi
Lebih terperinciKarakteristik Filter Aktif dengan Pendekatan Algoritma Genetika
237 Karakteristik Filter Aktif dengan Pendekatan Algoritma Genetika Zainal Abidin *) *) Dosen Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan Abstrak Makalah ini menyajikan desain filter daya
Lebih terperinciMODUL 2 SISTEM KENDALI KECEPATAN
MODUL 2 SISTEM KENDALI KECEPATAN Muhammad Aldo Aditiya Nugroho (13213108) Asisten: Jedidiah Wahana(13212141) Tanggal Percobaan: 12/03/16 EL3215 Praktikum Sistem Kendali Laboratorium Sistem Kendali dan
Lebih terperinciKendali Perancangan Kontroler PID dengan Metode Root Locus Mencari PD Kontroler Mencari PI dan PID kontroler...
DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING... i LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... ii HALAMAN PERSEMBAHAN... iii HALAMAN MOTTO... iv KATA PENGANTAR... v ABSTRAK... vii DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL...
Lebih terperinciSIMULASI KONTROL PID UNTUK MENGATUR PUTARAN MOTOR AC
F.5 SIMULASI KONTROL PID UNTUK MENGATUR PUTARAN MOTOR AC M. Subchan Mauludin *, Rony Wijanarko, Nugroho Eko Budiyanto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Wahid Hasyim Jl. Menoreh Tengah
Lebih terperinciBAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Generator merupakan peralatan utama dalam proses pembangkitan tenaga listrik. Poin penting dalam menyuplai daya ke suatu sistem (beban). Proses pembangkitan tenaga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Optimalisasi Optimalisasi merupakan suatu proses untuk mengoptimalkan suatu solusi agar ditemukannya solusi terbaik dari sekumpulan alternatif solusi yang ada dengan menggunakan
Lebih terperinci3.5.1 Komponen jaringan syaraf Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Simulink MATLAB Mikrokontroler...
DAFTAR ISI HALAMAN PERSETUJUAN TESIS... i PERNYATAAN... ii KATA PENGANTAR... iii DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... ix INSTISARI... xii ABSTRACT... xiii BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM SLIDING MODE CONTROL UNTUK JARAK ELEKTRODA PADA ELECTRICAL DISCHARGE MACHINING
PERANCANGAN SISTEM SLIDING MODE CONTROL UNTUK JARAK ELEKTRODA PADA ELECTRICAL DISCHARGE MACHINING Fachrian Zulhar *), Munawar Agus Riyadi, and Iwan Setiawan Departemen Teknik Elektro, Universitas Diponegoro
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Listrik dewasa ini menjadi salah satu kebutuhan yang sangat penting bagi kehidupan manusia. Teknologi dan ilmu pengetahuan yang tidak pernah henti perkembangannya mendorong
Lebih terperinciPengontrol PID pada Robot Beroda untuk Kontes Robot Cerdas Indonesia
18 ISSN 1979-2867 (print) Electrical Engineering Journal Vol. 4 (2013) No. 1, pp. 18-33 Pengontrol PID pada Robot Beroda untuk Kontes Robot Cerdas Indonesia E. Merry Sartika dan Rocky Anthony Jurusan Teknik
Lebih terperinciABSTRAK. Inverted Pendulum, Proporsional Integral Derivative, Simulink Matlab. Kata kunci:
PROJECT OF AN INTELLIGENT DIFFERENTIALY DRIVEN TWO WHEELS PERSONAL VEHICLE (ID2TWV) SUBTITLE MODELING AND EXPERIMENT OF ID2TWV BASED ON AN INVERTED PENDULUM MODEL USING MATLAB SIMULINK Febry C.N*, EndraPitowarno**
Lebih terperinciDynamic Optimal Power Flow dengan kurva biaya pembangkitan tidak mulus menggunakan Particle Swarm Optimization
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 1, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) B-24 Dynamic Optimal Power Flow dengan kurva biaya pembangkitan tidak mulus menggunakan Particle Swarm Optimization Afif Nur
Lebih terperinciPerancangan dan Analisa Kendali Sistem Eksitasi Generator Tipe Arus Searah dengan Pidtool Model Paralel
Vol. 21 No. 3 Oktober 214 ISSN : 854-8471 Perancangan dan Analisa Kendali Sistem Eksitasi Generator Tipe Arus Searah dengan Pidtool Model Paralel Heru Dibyo Laksono 1,*), M. Revan 1) 1 Jurusan Teknik Elektro,
Lebih terperinciTUGAS AKHIR - TE
TUGAS AKHIR - TE 091399 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI KONTROLER PID UNTUK PENGATURAN ARAH DAN PENGATURAN HEADING PADA FIXED-WING UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) Hery Setyo Widodo NRP. 2208100176 Laboratorium
Lebih terperinciPEMBELAJARAN SISTEM KONTROL DENGAN APLIKASI MATLAB
Jurnal Teknika ISSN : 85-859 Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan Volume No. Tahun PEMBELAJARAN SISTEM KONTROL DENGAN APLIKASI MATLAB Affan Bachri ) Dosen Fakultas Teknik Prodi Elektro Universitas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI PENGONTROL PID PADA MODEL FISIS ELEKTRONIK
Eksakta Vol.18 No.2 Oktober 2017 http://eksakta.ppj.unp.ac.id E-ISSN : 2549-7464 P-ISSN : 1411-3724 IMPLEMENTASI PENGONTROL PID PADA MODEL FISIS ELEKTRONIK Darmawan Hidayat 1, Eppstian Syah As ari 2, Nendi
Lebih terperinciJURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Rancang Bangun Kontrol Logika Fuzzy-PID Pada Plant Pengendalian ph (Studi Kasus : Asam Lemah dan Basa Kuat) Oleh : Fista Rachma Danianta 24 08 100 068 Dosen Pembimbing Hendra Cordova ST, MT. JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciOPTIMALISASI CRANE ANTI AYUN KONTROLER PD-LQR DENGAN ALGORITMA UPSO UNTUK MENINGKATKAN EFESIENSI PROSES BONGKAR MUAT
OPTIMALISASI CRANE ANTI AYUN KONTROLER PD-LQR DENGAN ALGORITMA UPSO UNTUK MENINGKATKAN EFESIENSI PROSES BONGKAR MUAT Muh. Chaerur Rijal, ST, Dr. Ir. Ari Santoso, DEA 3, Ir. Rusdhianto Efendi, MT ) Jurusan
Lebih terperinciSIMULASI PENGENDALI P. I. D. FUZZY PADA SISTEM PENGATURAN KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH
SIMULASI PENGENDALI P. I. D. FUZZY PADA SISTEM PENGATURAN KECEPATAN MOTOR ARUS SEARAH Bambang Widodo ABSTRACT Controller in a control system is important, the controller has function to tune the system
Lebih terperinciDESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT)
DESAIN KONTROL PID UNTUK MENGATUR KECEPATAN MOTOR DC PADA ELECTRICAL CONTINUOUSLY VARIABLE TRANSMISSION (ECVT) Oleh : Raga Sapdhie Wiyanto Nrp 2108 100 526 Dosen Pembimbing : Dr. Ir. Bambang Sampurno,
Lebih terperinciPerancangan dan Simulasi Autotuning PID Controller Menggunakan Metoda Relay Feedback pada PLC Modicon M340. Renzy Richie /
Perancangan dan Simulasi Autotuning PID Controller Menggunakan Metoda Relay Feedback pada PLC Modicon M340 Renzy Richie / 0622049 Email : renzyrichie@live.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSimulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos
Simulasi Control System Design dengan Scilab dan Scicos 1. TUJUAN PERCOBAAN Praktikan dapat menguasai pemodelan sistem, analisa sistem dan desain kontrol sistem dengan software simulasi Scilab dan Scicos.
Lebih terperinciPoliteknik Elektronika Negeri Surabaya ITS Kampus ITS Sukolilo,Surabaya
Pengaturan Kecepatan Motor Induksi 3ø dengan Kontrol PID melalui Metode Field Oriented Control (FOC) ( Rectifier, Inverter, Sensor arus dan Sensor tegangan) Denny Septa Ferdiansyah 1, Gigih Prabowo 2,
Lebih terperinciPENGENDALI MOTOR SERVO DC MENGGUNAKAN PI UNTUK DIIMPLEMENTASIKAN PADA MESIN CNC ABSTRACT
PENGENDALI MOTOR SERVO DC MENGGUNAKAN PI UNTUK DIIMPLEMENTASIKAN PADA MESIN CNC Bartolomeus Bregas Raditya; Enrico Kartanadi; Jimmy Linggarjati Computer Engineering Department, Faculty of Engineering,
Lebih terperinciFUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC
FUZZY LOGIC UNTUK KONTROL MODUL PROSES KONTROL DAN TRANSDUSER TIPE DL2314 BERBASIS PLC Afriadi Rahman #1, Agus Indra G, ST, M.Sc, #2, Dr. Rusminto Tjatur W, ST, #3, Legowo S, S.ST, M.Sc #4 # Jurusan Teknik
Lebih terperinciPERANCANGAN ATTEMPERATURE REHEAT SPRAY MENGGUNAKAN METODE ZIEGLER NICHOLS BERBASIS MATLAB SIMULINK DI PT. INDONESIA POWER UBP SURALAYA
TUGAS AKHIR PERANCANGAN ATTEMPERATURE REHEAT SPRAY MENGGUNAKAN METODE ZIEGLER NICHOLS BERBASIS MATLAB SIMULINK DI PT. INDONESIA POWER UBP SURALAYA Diajukan guna melengkapi sebagian syarat dalam mencapai
Lebih terperinciKontrol PID Pada Miniatur Plant Crane
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Kontrol PID Pada Miniatur Plant Crane E. Merry Sartika 1), Hardi Sumali 2) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen
Lebih terperinciRekonfigurasi Jaring Distribusi untuk Meminimalkan Kerugian Daya menggunakan Particle Swarm Optimization
Rekonfigurasi Jaring Distribusi untuk Meminimalkan Kerugian Daya menggunakan Particle Swarm Optimization Stephan, Adi Soeprijanto Fakultas Teknologi Industri Jurusan Teknik Elektro Program Studi Teknik
Lebih terperinciDESAIN PENGATURAN PUTARAN MESIN DC MENGGUNAKAN PID (PROPORTIONAL INTEGRAL DERIVATIVE) DENGAN METODE ZIEGLER-NICHOLS
Desain Pengaturan Putaran Mesin DC Menggunakan PID-ZN..(M. Agil Haikal) DESAIN PENGATURAN PUTARAN MESIN DC MENGGUNAKAN PID (PROPORTIONAL INTEGRAL DERIVATIVE) DENGAN METODE ZIEGLER-NICHOLS Oleh : M. AGIL
Lebih terperinci1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Listrik pada abad ini sudah merupakan kebutuhan primer yang tidak bisa tergantikan. Karena pentingnya listrik ini, sistem yang menyuplai dan mengalirkan listrik ini
Lebih terperinciYogyakarta 55281, Indonesia. Yogyakarta 55281, Indonesia. Yogyakarta 55281, Indonesia
Perancangan Sistem Kendali NCTF Berbasis Arduino Mega untuk Sistem Putar Eksentris Satu Massa Horisontal Perwita Kurniawan 1, a *, Purtojo 2,b, Herianto 3,c dan Gesang Nugroho 4,d 1 Program Studi S2 Ilmu
Lebih terperinci