JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Transkripsi

1 Rancang Bangun Kontrol Logika Fuzzy-PID Pada Plant Pengendalian ph (Studi Kasus : Asam Lemah dan Basa Kuat) Oleh : Fista Rachma Danianta Dosen Pembimbing Hendra Cordova ST, MT. JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

2 Latar Belakang Kendali PID merupakan algoritma kendali yang banyak digunakan di industri proses karena bentuknya yang sederhana dan mudah diimplementasikan. Sistem pengendalian yang mengontrol proses harus Reliable, dan adaptif dalam mengikuti perubahan proses. Pada kondisi operasi tertentu (seperti misalnya sering terjadi gangguan pada proses yang berubah-ubah), parameter kontrol ini harus sering dituning ulang agar kinerjanya sesuai dengan performansi yang diharapkan. Ketertarikan untuk melakukan kajian mengenai kinerja kontrol ph berbasis Logika Fuzzy-PID secara Gain Scheduling.

3 Permasalahan Menerapkan logika fuzzy-pid pada sistem pengendalian ph yang bersifat nonlinier dari percampuran larutan CH 3 COOH dan NaOH secara real plant agar diperoleh performa yang baik. Pembobotan nilai input berdasar percobaan. Menyusun rule base dalam logika fuzzy untuk gain Kp, Ti dan Td.

4 Batasan Masalah Proses titrasi yang digunakan adalah reaksi antara asam lemah CH 3 COOH yang dititrasi oleh basa kuat NaOH. Pada proses pencampuran dilakukan dengan metode pencampuran, dimana asam atau basa ditambahkan ke dalam tangki untuk mencapai setpoint yang diinginkan. Anggota membership function adalah gain Kp, Ti dan Td Penggunaan fungsi keanggotaan fuzzy hanya dibatasi pada fungsi keanggotaan triangular fuzzifier.

5 Tujuan Merancang sistem pengendali logika fuzzy-pid sebagai sistem pengendalian ph (titrasi CH 3 COOH dan NaOH) secara real plant dengan cara Men-schedule gain proporsional (Kp), gain integral (Ti), dan gain derivativ (Td) dengan performansi terbaik.

6 Teori Penunjang Form time-domain dari PID controller Sistem Fuzzy ph Titrasi NaOH (ml) Titrasi Asam Lemah dan Basa Kuat Sumber : Jan Richardo P. Gultom Rancang Bangun Kontrol ph Berbasis Fuzzy Logic Control. ITS B Hamed, M Al-Mobaied Fuzzy-PID Controllers Using FPGA Technique for Real Time DC Motor Speed Control. Jurnal Intelligent Control and Automation, paper halaman

7 Metodologi Memperoleh data dengan melakukan studi literatur. Melakukan eksperimen. Merekam input-pembobotan-menetapkan rule base guna mendapat komposisi Kp, Ti, Td dengan performa terbaik.

8 Diagram Alir Penelitian

9 Miniplant sistem pengendalian ph

10 Sensor ph meter Elektroda ph

11 Aktuator

12 Mikrokontroler & motor driver

13 Skema Plant

14 Diagram blok fuzzy PID gain scheduling control

15 Input Kondisi error ini, dibagi menjadi tiga kelompok, yaitu : Error negative, yaitu kondisi dimana nilai variabel terukur bernilai lebih besar daripada setpoint. Error positif, yaitu kondisi dimana nilai variabel terukur lebih kecil dari nilai setpoint. Error bernilai mendekati nol, atau berada pada daerah setpoint.

16 Fuzzy keanggotaan variabel error

17 Fuzzy keanggotaan variabel Δerror

18 Basis Aturan Ketika e > 0,Δe < 0 dan e besar, untuk menjaga respon yang cepat dan mengurangi error absolut dalam waktu yang maksimum, Kp dan Ki lebih besar, Kd lebih kecil; dengan berkurangnya nilai error, untuk mencegah overshoot yang terlalu besar, Kd dan Kp seharusnya ditambahkan, Ki dikurangi, atau bahkan, Ki seharusnya dihilangkan. Ketika e < 0,Δe < 0, sistem mengalami over steadystate dan error terus meningkat, dengan tujuan untuk mengurangi overshoot, Kd dan Ki seharusnya lebih besar, Kp lebih kecil. Ketika e < 0,Δe > 0, sistem mengalami fase cenderung steady-state, Kp seharusnya lebih besar nilainya dengan tujuan untuk meningkatkan kecepatan respon dan kemudian mencapai keadaan steadystate dengan cepat; Kd ditambahkan untuk mengurangi overshoot; Ki dikurangi untuk menghindari osilasi yang disebabkan oleh overshoot integral. Ketika e > 0,Δe > 0, overshoot dari sistem bernilai negative atau dengankata lain mengalami undershoot. Saat error meningkat, Kd seharusnya bernilai lebih besar, ketika error mencapai nilai maksimumnya dan sistem cenderung steady-state, Kd dan Kp seharusnya dikurangi, Ki ditambah.

19 Tabel Basis Aturan Fuzzy untuk Kp KP E NB NS Z PS PB NB PB PM PM PS ZO NS PM PM PS ZO NM ΔE Z PM PM ZO NS NM PS PS ZO NS NS NM PB ZO NS NM NM NB

20 Tabel Basis Aturan Fuzzy untuk Ki E Ki NB NS ZO PS PB NB NB NB NM NM ZO NS NM NS NS ZO PS ΔE Z NM NS ZO PS PM PS NS ZO PS PS PM PB ZO PS PM PB PB

21 Tabel Basis Aturan Fuzzy untuk Kd E Kd NB NS Z PS PB NB PS ZO ZO ZO PB NS NB NM NS ZO PM ΔE Z NB NS NS ZO PM PS NB NS NS ZO PS PB PS ZO ZO ZO PB

22 Tinjauan Pustaka No Nama / tahun Judul Fokus Mode kontrol 1. Syahrizal Ismail, 2011 Rancang Bangun Auto Switch PID Pada Proses Netralisasi ph 2. B Hamed, M Al- Mobaied, Jan Richardo P. Gultom, Hendra Cordova, 2004 Fuzzy-PID Controllers Using FPGA Technique for Real Time DC Motor Speed Control Rancang Bangun Kontrol ph Berbasis Fuzzy Logic Control Auto Switch PID pada Tangki Netralisasi ph Auto switchpid (rancang bangun) Fuzzy-PID (Rancang Bangun) Fuzzy Logic Control (Rancang Bangun) Auto switchpid (simulasi) Fuzzy-PID Pada Kontrol ph

23 Jadwal Pelaksanaan Penelitian No Kegiatan 1 Pratinjau materi 2 Pembuatan proposal 3 Perancangan plant Bulan Februari Maret April Mei Juni Juli Pengujian sensor, actuator dan uji openloop 5 Pembuatan program dan HMI pada Visual Basic 6 Pengambilan data dan penerapan fuzzy-pid 7 Analisa data 8 Penyusunan Laporan

24 Respon Sistem tanpa controller

25 Uji performansi pada daerah 1

26 Uji performansi daerah 2

27 Uji performansi daerah 3

28 Uji Tracking

29 Kesimpulan Logika fuzzy berhasil diterapkan pada plant pengendali ph dengan input eror dan perubahan eror Overshoot paling tinggi terjadi pada daerah 2 Error steady state yang terjadi antara 2% - 5% pada ketiga daerah uji ph Dari grafik, sistem mampu mencapai setpoint pada ph asam, netral dan basa

30 Terima Kasih