Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF
|
|
- Glenna Darmadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF ndik Yulianto 1), gus Salim 2), Erwin Sukma Bukardi 3) Prodi Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Internasional Batam 1) andik@uib.ac.id, 2) 18agus.salim@gmail.com, 3) awe.dunhill@gmail.com bstrak rtikel ini membahas implementasi metode Fuzzy Logic Controller pada sebuah lengan robot 1 DOF. Sistem yang dirancang memiliki 2 nilai input yang akan masuk ke proses fuzzifikasi. Input yang pertama yaitu nilai error yang didapatkan dari selisih antara nilai set point (posisi lengan actual) dan nilai present value (posisi lengan target). Nilai posisi tersebut didapatkan dari nilai potensiometer yang di-couple pada lengan. Input yang kedua yaitu nilai delta error (error last error). Output dari proses fuzzy logic controller berupa nilai PWM (pulse width modulation) yang akan mengatur pergerakan motor dari posisi lengan robot (actual). Nilai dari sensor potensiometer yang ada pada lengan robot (actual) akan digunakan sebagai feedback untuk mengetahui nilai error pada setiap iterasi yang telah dijalankan. Kata Kunci: Fuzzy Logic Controller, Robot Lengan, Kartesian 1. Pendahuluan Robot merupakan sesuatu yang dapat diprogram dan diprogram ulang, dengan memiliki manipulator mekanik/pengerak yang didesain untuk memindahkan barang-barang, komponen atau alat khusus dengan berbagai program yang fleksibel/mudah disesuaikan untuk melaksanakan berbagai macam tugas. Robot mempunyai bermacam-macam bentuk dan ukuran, sehingga memiliki beragam kemampuan gerakan pula. Sekarang ini, perangkat robot sudah banyak digunakan pada berbagai bidang, terutama sudah digunakan luas pada industri. Salah satu bagian yang paling sering digunakan dari robot adalah bagian lengan robot itu sendiri. danya teknologi lengan robot karena dapat dipergunakan sebagai alat bantu manusia yang memiliki tugas tertentu dan digunakan sesuai dengan keinginan perancangnya. Dalam penggunaan teknologi lengan robot, ada istilah yang disebut dengan Degree of Freedom (DOF) atau derajat kebebasan. Secara umum DOF atau derajat kebebasan adalah jumlah arah yang independen yang dibutuhkan untuk menyatakan posisi dari setiap hubungan relatif terhadap link yang tetap. Jumlah DOF ditentukan oleh struktur kinematik manipulator, yang biasanya bertepatan dengan jumlah joint (bagian yang memungkinkan terjadinya gerakan pada dua bagian tubuh robot). Dari sudut pandang teori kontrol, telah banyak kemajuan dalam pengembangan kontroler untuk manipulator lengan robot, seperti kontrol proporsional-integral-derifatif (PID), kontrol feedforward dan computed torque, kontrol adaptif, dan Fuzzy Logic Controller. Fuzzy Logic Controller merupakan salah satu kontroler cerdas (intelligent controller) yang dapat mengendalikan suatu peralatan secara online. Salah satunya untuk mengontrol navigasi robot sepak bola [1]. Pada kontroler logika fuzzy (fuzzy logic) untuk memperoleh performansi yang diinginkan diperlukan pengetahuan yang cukup tentang plant yang akan dikontrol sehingga dapat menentukan aturan (rule) yang tepat dan variabel linguistik yang sesuai. Berdasarkan pengetahuan tentang metode tersebut, pada penilitan ini akan dirancang sebuah sistem yang mengimplementasikan metode Fuzzy Logic Controller pada sebuah lengan robot 1 DOF. 2. Kajian Pustaka 2.1. Fuzzy Inference System Logika Fuzzy Pada logika fuzzy, yang dikenalkan oleh Lotfi Zadeh, berbeda dengan logika biasa atau tradisional dimana logika fuzzy dasarnya adalah kekaburan dan ketidakpastian [2]. Logika fuzzy merupakan cara untuk memetakan ruang masukan kedalam ruang keluaran. Karakteristik lain yang ada pada logika fuzzy adalah dapat dibangun berdasarkan pengalaman seorang ahli, dengan kata lain logika fuzzy dapat memformulasikan pengetahuan seorang ahli [2] Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy merupakan himpunan yang memiliki batasan yang tidak tegas. Jika adalah semesta pembicaraan dan tiap elemennya dinotasikan dengan x, maka himpunan fuzzy pada didefinisikan sebagai suatu himpunan ) dengan demikian urutan pasangan (( x, ( x) x, ( x) x,0 ( x) 1 (1) 19
2 Dimana ( x ) adalah derajat keanggotaan dari tiap x pada. Fungsi keanggotaan merupakan fungsi sederhana yang memetakan tiap elemen ke sebuah nilai keanggotaan antara 0 dan 1. Terdapat beberapa macam bentuk fungsi kenggotaan, misalnya segitiga, trapessium, Gaussian dan lain sebagainya. Fungsi keanggotaan yang paling sederhana adalah segitiga dan trapezium, sehingga membutuhkan perhitungan yang mudah. Bentuk fungsi keanggotaan segitiga ditunjukkan pada Gambar 1 [2]. 0, x a atau x d x a, a x b b a ( x) c x, c x d x b 1, b x c Variabel Fuzzy (3) ( x ) Derajat keanggotaan 1 0 Gambar 1. a b c Semesta Pembicaraan Fungsi Keanggotaan Segitiga Dengan demikian fungsi keanggotaan segitiga dapat dituliskan sebagai berikut. 0, x a atau x c x a (2) ( x), a x b b a c x, b u c x b Sedangkan untuk bentuk fungsi keanggotaan trapesium ditunjukkan pada Gambar 2. ( x ) Derajat keanggotaan 1 0 Gambar 2. a b c d Semesta Pembicaraan Fungsi Keanggotaan Trapesium Fungsi keanggotaan trapezium dituliskan sebagai berikut. f Variabel fuzzy atau variabel lingustik,, adalah sebuah variabel berupa kata-kata dan istilah linguistik (linguistic terms) atau label. f merupakan representasi dari. Dapat didefinisikan n istilah linguistik (Li) dari sebuah variabel fuzzy, dimana himpunan fuzzy berkaitan dengan label lingustik: Li 1 i n f (4) (5) Label lingustik dapat berupa bahasa manusia yang tidak presisi untuk menginterpretasikan variabel yang berbeda. Misalnya untuk menjelaskan jarak, maka labelnya bisa berupa Sangat Dekat, Dekat, Jauh, Sangat Jauh, dan sebagainya Operator Fuzzy[3] Secara umum operator yang digunakan dalam operasi himpunan fuzzy antara lain NOT, OR, dan ND. Operasi yang didefisnisikan sebagai berikut: 1) NOT (complement) Komplemen dari sebuah himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan ( x ) didefinisikan sebagai berikut. (6) 2) ND (conjunction) Gabungan dari dua buah himpunan fuzzy dan B dengan fungsi keanggotaan ( x ) dan ( x ) B L x, ( x ) x,0 ( x ) 1 1 i n i Li Li ( x) 1 ( x) x adalah himpunan fuzzy dalam yang didefinisikan sebagai: B( x) max ( x), B( x) x (7) 3) OR (disjunction) Irisan dari dua buah himpunan fuzzy dan B dengan fungsi keanggotaan ( x ) dan B( x ) adalah himpunan fuzzy dalam yang didefinisikan sebagai: B( x) min ( x), B( x) x (8) 20
3 2.2. Kinematika Lengan Robot 1 DOF Kinematika robot adalah studi analitis pergerakan lengan robot terhadap sistem kerangka koordinat acuan yang diam/bergerak tanpa memperhatikan gaya yang menyebabkan pergerakan tersebut. Model kinematika merepresentasikan hubungan end effector dalam ruang tiga dimensi dengan variabel sendi dalam ruang sendi. Persamaan kinematika maju mendeskripsikan posisi dan orientasi end effector yang dinyatakan dalam posisi sendi. Sedangkan persamaan kinematika balik mendeskripsikan posisi sendi untuk menghasilkan posisi dan orientasi end effector tertentu. Dalam penggunaan teknologi lengan robot, ada istilah yang disebut dengan Degree of Freedom (DOF) atau derajat kebebasan. Secara umum DOF atau derajat kebebasan adalah jumlah arah yang independen yang dibutuhkan untuk menyatakan posisi dari setiap hubungan relatif terhadap link yang tetap. Jumlah DOF ditentukan oleh struktur kinematik manipulator, yang biasanya bertepatan dengan jumlah joint (bagian yang memungkinkan terjadinya gerakan pada dua bagian tubuh robot). Dalam penelitian ini akan dirancang sebuah sistem lengan robot manipulator 1 DOF yang akan bersikap sebagai pengikut lengan lainnya. Berikut representasi kinematik maju 1 DOF: y Gambar 3. l l x p x, y Kinematik Maju Lengan 1 DOF Persamaan kinematik lengan 1 DOF ditunjukkan pada persamaan berikut: l l.cos x l l.sin y l y x (9) (10) Sedang persamaan kinematik balik lengan satu DOF sebagai berikut: 1 tan 2 ( yx, ) 3. Metode Penelitian (11) Berdasarkan blok diagram pada Gambar 1, dapat dilihat bahwa terdapat 2 nilai input yang akan masuk ke proses fuzzifikasi. Input yang pertama yaitu nilai error yang didapatkan dari selisih antara nilai set point (posisi lengan actual) dan nilai present value (posisi lengan target). Nilai posisi tersebut didapatkan dari nilai potensiometer yang di-couple pada lengan. Input yang kedua yaitu nilai delta error (error last error). Keluaran dari proses fuzzy logic controller berupa nilai PWM (pulse width modulation) yang akan mengatur pergerakan motor dari posisi lengan robot (actual). Nilai dari sensor potensiometer yang ada pada lengan robot (actual) akan digunakan sebagai feedback untuk mengetahui nilai error pada setiap iterasi yang telah dijalankan. Gambar 4. Diagram Blok Kendali Robot Lengan 1 DOF menggunakan Fuzzy Logic Pada plant kontrol posisi lengan robot 1 DOF terdapat mikrokontroler minimum system VR Tmega8535 yang berfungsi sebagai pemroses data dari fuzzy inference system yang diterapkan pada plant. Pada minimum system VR Tmega8535 terdapat pin-pin yang digunakan yaitu : 1) PORT. : Read data DC 2) PORT.C : LCD 3) PORT.D : Output PWM Untuk mengatur pergerakan motor pada lengan pengikut robot 1 DOF digunakan driver motor L293D. Driver motor L293D bekerja untuk mengatur pergerakan motor forward atau backward dengan membalik polaritas. Output pwm dari mikrokontroler tidak langsung dihubungkan ke motor DC melainkan dihubungkan ke driver motor dan setelah itu ke motor DC. Gambar 5 merupakan diagram blok sistem robot lengan 1 DOF. Sensor Posisi Port Gambar 5. TMega8535 PortC PortD LCD H-Bridge Motor Driver Motor DC Diagram Blok Perangkat Keras Sistem 3.1. Perancangan Mekanisme Lengan Robot Pada perancangan perangkat keras lengan robot 1 DOF, terdapat bagian lengan (actual) yang dijadikan sebagai set point dimana nilai set point didapatkan dari hasil kuantisasi dari nilai output 21
4 tegangan potensiometer yang di kopel antara 2 bagian lengan sehingga menjadi sendi pada lengan, sendi pada lengan ini akan membentuk sudut derajat kebebasan. Berikut gambar lengan yang dicouple dengan potensiometer : Perancangan Fungsi Keanggotaan error Fungsi keanggotaan input nilai error terdiri dari 5 himpunan, yaitu negatif besar (NB), negatif kecil (NK), zero (Z), positif kecil (PK) dan positif besar (PB). Gambar 6. Peletakan sensor posisi Gambar 8. Fungsi Keanggotaan error Pada plant kontrol posisi lengan robot 1 DOF juga terdapat lengan pengikut (target) yang dijadikan sebagai output dari hasil sistem kontrol fuzzy inference system, dimana lengan pengikut tersebut dikopel antara motor DC dan potensiometer. Motor DC berfungsi sebagai aktuator penggerak dari lengan pengikut dan potensiometer sebagai sensor posisi lengan aktual. Berikut gambar dari lengan pengikut (target) Perancangan Fungsi Keanggotaan delta_error Fungsi keanggotaan input nilai delta error terdiri dari 5 himpunan, yaitu negatif besar (NB), negatif kecil (NK), zero (Z), positif kecil (PK) dan positif besar (PB). Gambar 9. Fungsi Keanggotaan delta error Perancangan Fungsi Keanggotaan Keluaran PWM Fungsi keanggotaan output nilai PWM terdiri dari 5 himpunan, yaitu kanan sangat cepat (Kanan_SC), kanan cepat (Kanan_C), diam (Diam), kiri cepat (Kiri_C) dan kiri sangat cepat (Kiri_SC). Gambar 7. Plant kontrol posisi lengan 1 DOF 3.2. Perancangan Fungsi Keanggotaan Pengendali Fuzzy yang dirancang menggunakan dua masukan yaitu error dan delta_error, serta satu keluaran yaitu PWM Perancangan Fungsi Keanggotaan error Fungsi keanggotaan input nilai error terdiri dari 5 himpunan, yaitu negatif besar (NB), negatif kecil (NK), zero (Z), positif kecil (PK) dan positif besar (PB). Gambar 10. Fungsi Keanggotaan PWM 3.3. Perancangan turan Fuzzy turan Fuzzy yang dirancang mengikuti Tabel 1 dibawah ini. turan dirancang sedemikian rupa agar lengan robot dapat mengikuti posisi lengan manusia. 22
5 Tabel 1. Rancangan turan Fuzzy Operasi logika fuzzy yang digunakan adalah operator OR. Dalam bentuk IF THEN, dapat dicontohkan sebagai berikut: IF Error is NB OR Delta_Error is NB THEN PWM is Kanan_SC 4. Hasil dan nalisa Pengujian algoritma fuzzy dilakukan untuk mengetahui apakah sistem sudah bekerja dengan baik. Proses pengujian dilakukan dengan cara menentukan set point pada nilai yang berbeda. Untuk memudahkan melihat hasil respon pada motor, digunakan tampilan grafik melalui PC. Pada grafik akan muncul grafik respon untuk set point yang digambarkan dengan garis merah, sedangkan untuk respon dari pergerakan motor akan ditampilkan menggunakan garis yang berwarna biru. Gambar 12. Grafik respon kontrol pada set point = 94 Jika pada percobaan pertama diberlakukan pergerakan sudut yang lumayan kecil (39⁰), maka pada percobaan kedua ini sistem lengan robot 1 DOF diberikan pergerakan dengan set point yang lebih besar, yaitu 94 (besar sudut = 94⁰). Pada percobaan kedua ini, respon memperlihatkan penurunan rise time (waktu mencapai steady state). Dimana pada percobaan sebelumnya respon lengan pengikut dapat mulai mengikuti lengan actual pada iterasi ke 99 kali, pada percobaan kali ini lengan pengikut sudah bisa mendekati pergerakan lengan actual pada iterasi ke 35 kali. Berkurangnya rise time pada percobaan ini juga dipengaruhi oleh sudut yang ditunjukkan oleh lengan actual, karena semakin besar sudut yang ditunjukkan oleh lengan actual maka PWM sistem diatur semakin besar sehingga lengan pengikut bergerak semakin cepat dalam mengikuti pergerakan lengan actual. Sebagai tambahan, pada percobaan kali respon memperlihatkan overshoot, walaupun tidak terlalu besar. Gambar 11. Grafik respon kontrol pada set point = 39 Pada percobaan pertama, sistem lengan robot 1 DOF diberikan pergerakan dengan set point = 39 (besar sudut = 39⁰). Pada percobaan pertama ini, respon memperlihatkan rise time yang cukup besar, yaitu sekitar iterasi ke 99 kali. Setelah iterasi ke 99 kali, pergerakan dari lengan pengikut sudah bisa mendekati pergerakan lengan actual yang dijadikan sebagai perangkat masukan. Pada percobaan pertama ini pula, tidak terjadi overshoot pada respon, melainkan respon lengan pengikut sedikit demi sedikit mendekati pergerakan dari pergerakan lengan actual. Gambar 13. Grafik respon kontrol pada set point = 125 Pada percobaan terakhir, sistem lengan robot 1 DOF diberikan pergerakan dengan set point yang lebih besar daripada sebelumnya, yaitu 125 (besar sudut = 125⁰). Pada percobaan terakhir ini, respon menunjukkan rise time yang paling kecil jika 23
6 dibanding dengan dua percobaan sebelumnya, yaitu sekitar iterasi ke 25 kali. Overhoot yang diperlihatkan lebih besar daripada pada percobaan kedua, namun dapat kembali stabil pada posisi set point yang ditentukan pada sekitar iterasi ke 49 kali. 5. Kesimpulan Berdasarkan perancangan, pengujian, dan analisis yang telah dilakukan pada sistem kontrol posisi lengan 1 DOF menggunakan metode fuzzy, maka dapat diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1) Metode Fuzzy Logic Controller dapat digunakan untuk mengatur pergerakan dari motor DC dan diimplementasikan pada plant kontrol posisi lengan robot 1DOF. 2) Berdasarkan respon kontrol dari hasil pengujian saat start up awal dari titik 0, pada perbedaan sudut di atas 90 memiliki respon yang relatif lebih baik dibandingkan dengan perbedaan sudut di bawah 90 dengan respon yang lebih lambat. 3) Dari ketiga pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa sistem kendali fuzzy logic telah mampu bekerja pada plant kontrol posisi lengan robot 1DOF dengan rata-rata nilai error sebesar 3%. 6. Daftar Pustaka [1] Yulianto, ndik. (2012), Penerapan Behavior- Based Control dan Fuzzy Logic Controller pada Sistem Navigasi Robot Soccer, CENTRE, Civil and Electrical Engineering Journal,Vol.7 No.1, pp [2] Naeeni,.F., (2004), dvanced Multi-gent Fuzzy Reinforcement Learning, Master Thesis Computer Engineering, Computer Science Department, Dalarna University, Sweden, [3] Yulianto, ndik, (2011), Implementasi Behavior-Based Control Dengan Pembelajaran Fuzzy Q-Learning Pada Robot Soccer, Master Thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya. [4] Pambudi W. S., Nona Mahditiara, S., (2014), Implementasi Fuzzy-Pd Untuk Menentukan Posisi Obyek Pada Model Simulasi Robot rm Manipulator 3 Dof (Degree Of Freedom) Dalam Bidang 2 Dimensi, Jurnal Ilmiah Mikrotek, Vol. 1, No.2, pp:
Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini. Helmi Wiratran
Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini 1 Helmi Wiratran 2209105020 2 Latarbelakang (1) Segway PT: Transportasi alternatif dengan
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN Sistem Kontrol Robot. Gambar 3.1. Blok Diagram Sistem
BAB III PERANCANGAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai perancangan sistem yang meliputi sistem kontrol logika fuzzy, perancangan perangkat keras robot, dan perancangan perangkat lunak dalam pengimplementasian
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 terperinciGPENELITIAN MANDIRI RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI MOTOR DC MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER
GPENELITIAN MANDIRI RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI MOTOR DC MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER Hendra Kusdarwanto Jurusan Fisika Unibraw Universitas Brawijaya Malang nra_kus@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciAhmadi *1), Richa Watiasih a), Ferry Wimbanu A a)
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Elektro Terapan 2017 Vol.01 No.01, ISSN: 2581-0049 Ahmadi *1), Richa Watiasih a), Ferry Wimbanu A a) Abstrak: Pada penelitian ini metode Fuzzy Logic diterapkan untuk
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM 3.1 Perancangan Sistem Secara Umum Sistem pada penelitian ini akan menyeimbangkan posisi penampang robot dengan mengenal perubahan posisi dan kemudian mengatur kecepatan. Setiap
Lebih terperinciMAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENDALIAN TINGGI MUKA CAIRAN PADA PLANT NONLINEAR MENGGUNAKAN METODE KONTROL FUZZY
MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENDALIAN TINGGI MUKA CAIRAN PADA PLANT NONLINEAR MENGGUNAKAN METODE KONTROL FUZZY Doni Salami 1, Iwan Setiawan 2, Wahyudi 2 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciSISTEM PENGENDALI ROBOT LENGAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN VISUAL BASIC
SISTEM PENGENDALI ROBOT LENGAN MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN VISUAL BASIC Syarifah Hamidah [1], Seno D. Panjaitan [], Dedi Triyanto [3] Jurusan Sistem Komputer, Fak.MIPA Universitas Tanjungpura [1][3] Jurusan
Lebih terperinciImplementasi Sistem Navigasi Behavior Based Robotic dan Kontroler Fuzzy pada Manuver Robot Cerdas Pemadam Api
Implementasi Sistem Navigasi Behavior Based Robotic dan Kontroler Fuzzy pada Manuver Robot Cerdas Pemadam Api Rully Muhammad Iqbal NRP 2210105011 Dosen Pembimbing: Rudy Dikairono, ST., MT Dr. Tri Arief
Lebih terperinciSISTEM KENDALI LOGIKA FUZZY PADA KESETIMBANGAN PENDULUM TERBALIK BERBASIS MIKROKONTROLER
SISTEM KENDALI LOGIKA FUZZY PADA KESETIMBANGAN PENDULUM TERBALIK BERBASIS MIKROKONTROLER Oleh Ranjit Hendriyanto NIM : 612006066 Skripsi Untuk melengkapi syarat-syarat memperoleh Ijazah Sarjana Teknik
Lebih terperinciRancang Bangun Robot Vacuum Cleaner Berbasis Mikrokontroler
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi Terapan (SEMANTIK) 2015 269 Rancang Bangun Robot Vacuum Cleaner Berbasis Mikrokontroler Afwan Zikri *), Anton Hidayat **), Derisma ***) * *** Sistem
Lebih terperinciImplementasi Kendali Logika Fuzzy pada Pengendalian Kecepatan Motor DC Berbasis Programmable Logic Controller
Implementasi Kendali Logika Fuzzy pada Pengendalian Kecepatan Motor DC Berbasis Programmable Logic Controller Thiang, Resmana, Fengky Setiono Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto
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 terperinciPerancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer
1 Perancangan Kontroler Fuzzy untuk Tracking Control Robot Soccer Gunawan Wibisono 2208 100 517 Control Engineering Laboratory Electrical Engineering Department Industrial Engineering Faculty Institut
Lebih terperinciPerancangan Pengaturan Posisi Robot Manipulator Berbasis PD Fuzzy Mamdani Computed Torque Control (PD Fuzzy CTC)
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 4, No. 1, (215) ISSN: 2337-3539 (231-9271 Print) A-11 Peranangan Pengaturan Posisi Robot Manipulator Berbasis PD Fuzzy Mamdani Computed Torque Control (PD Fuzzy CTC) Duli Ridlo Istriantono
Lebih terperinciLima metode defuzzifikasi ini dibandingkan dengan mengimplementasikan pada pengaturan kecepatan motor DC.
Sutikno, Indra Waspada PERBANDINGAN METODE DEFUZZIFIKASI SISTEM KENDALI LOGIKA FUZZY MODEL MAMDANI PADA MOTOR DC Sutikno, Indra Waspada Program Studi Teknik Informatika Universitas Diponegoro tik@undip.ac.id,
Lebih terperinciAplikasi Kendali Fuzzy Logic untuk Pengaturan Kecepatan Motor Universal
Aplikasi Kendali Fuzzy Logic untuk Pengaturan Kecepatan Motor Universal [ Thiang et al. ] Aplikasi Kendali Fuzzy Logic untuk Pengaturan Kecepatan Motor Universal Thiang, Resmana, Wahyudi Fakultas Teknologi
Lebih terperinciCLOSED LOOP CONTROL MENGGUNAKAN ALGORITMA PID PADA LENGAN ROBOT DUA DERAJAT KEBEBASAN BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16
CLOSED LOOP CONTROL MENGGUNAKAN ALGORITMA PID PADA LENGAN ROBOT DUA DERAJAT KEBEBASAN BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16 Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Menyelesaikan Program Studi S-1 Jurusan Teknik
Lebih terperinciPERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER
TUGAS AKHIR TE 091399 PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER 38-714 Nur Muhlis NRP 2208 100 662 JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri Institut
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. papernya yang monumental Fuzzy Set (Nasution, 2012). Dengan
BAB II LANDASAN TEORI 2.. Logika Fuzzy Fuzzy set pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh, 965 orang Iran yang menjadi guru besar di University of California at Berkeley dalam papernya yang monumental
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 terperinciPerancangan Dan Implementasi Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Bldc Menggunakan Kontroler Pi Berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif
F68 Perancangan Dan Implementasi Sistem Pengaturan Kecepatan Motor Bldc Menggunakan Kontroler Pi Berbasiskan Neural-Fuzzy Hibrida Adaptif Agung Setyadi Wicaksono, Rushdianto Effendie A. K., dan Eka Iskandar
Lebih terperinciJurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia
APLIKASI PENGENDALI SUHU RUANGAN DENGAN KONTROLER LOGIKA FUZZY BERBASIS MIKROKONTROLER AVR-ATMEGA 328 Diyan Agung W. 1, Ir. Purwanto MT. 2, Ir.Bambang Siswojo MT. 2 1 Mahasiswa Teknik Elektro Univ. Brawijaya,
Lebih terperinciKontrol Keseimbangan Robot Mobil Beroda Dua Dengan. Metode Logika Fuzzy
SKRIPSI Kontrol Keseimbangan Robot Mobil Beroda Dua Dengan Metode Logika Fuzzy Laporan ini disusun guna memenuhi salah satu persyaratan untuk menyelesaikan program S-1 Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciIMPEMENTASI KONTROL PID DAN FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM KONTROL KECEPATAN MOTOR DC SEBAGAI APLIKASI PRAKTIKUM KONTROL DIGITAL
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.3, No.3 December 2016 Page 4135 IMPEMENTASI KONTROL PID DAN FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM KONTROL KECEPATAN MOTOR DC SEBAGAI APLIKASI PRAKTIKUM KONTROL DIGITAL
Lebih terperinciKontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika Fuzzy (DC Motor Speed Control Based on Fuzzy Logic)
Terry Intan Nugroho., et al., Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika 1 Kontrol Kecepatan Motor DC Berbasis Logika (DC Motor Speed Control Based on Logic) Terry Intan Nugroho, Bambang Sujanarko, Widyono
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Takeoff Unmanned Aerial Vehicle Quadrotor Berbasis Sensor Jarak Inframerah
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 1, No. 1 (Sept. 2012) ISSN: 2301-9271 F-50 Rancang Bangun Sistem Takeoff Unmanned Aerial Vehicle Quadrotor Berbasis Sensor Jarak Inframerah Bardo Wenang, Rudy Dikairono, ST., MT.,
Lebih terperinciImplementasi Fuzzy Logic Controller untuk Pengendalian Level Air
ELEKTRAN, VOL. 2, NO. 1, JUNI 2012 20 Implementasi Fuzzy Logic Controller untuk Pengendalian Level Air Cucun Wida Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga,
Lebih terperinciBALANCING ROBOT BERBASIS FUZZY LOGIC Sumantri K Risandriya, ST, MT (1), Rifqi Amalya Fatekha, S.ST (2), Irda Zusmaniar (3)
BALANCING ROBOT BERBASIS FUZZY LOGIC Sumantri K Risandriya, ST, MT (1), Rifqi Amalya Fatekha, S.ST (2), Irda Zusmaniar (3) Mechatronics Engineering, Batam Polytechnics Parkway Street, Batam Centre, Batam
Lebih terperinciOleh : Abi Nawang Gustica Pembimbing : 1. Dr. Muhammad Rivai, ST., MT. 2. Ir. Tasripan, MT.
Implementasi Sensor Gas pada Kontrol Lengan Robot untuk Mencari Sumber Gas (The Implementation of Gas Sensors on the Robotic Arm Control to Locate Gas Source ) Oleh : Abi Nawang Gustica Pembimbing : 1.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ADAPTIVE SWITCHING FUZZY LOGIC CONTROLER SEBAGAI PENGENDALI LEVEL AIR PADA TIGA BEJANA BERINTERAKSI
IMPLEMENTASI ADAPTIVE SWITCHING FUZZY LOGIC CONTROLER SEBAGAI PENGENDALI LEVEL AIR PADA TIGA BEJANA BERINTERAKSI Satryo Budi Utomo ), Rusdhianto ), Katjuk Astrowulan ) ) Fakultas Teknik,Jurusan Teknik
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 Sensor Ultrasonik HCSR04. Gambar 2.2 Cara Kerja Sensor Ultrasonik.
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas beberapa teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merealisasikan sistem. Teori-teori yang digunakan dalam pembuatan skripsi ini terdiri dari sensor
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT 3.1 BLOCK DIAGRAM Dalam bab ini akan dibahas perancangan perangkat keras dan perangkat lunak dari sistem kendali kecepatan robot troli menggunakan fuzzy logic. Serta latar belakang
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KONTROL LOGIKA FUZZY PADA SISTEM KESETIMBANGAN ROBOT BERODA DUA
IMPLEMENTASI KONTROL LOGIKA FUZZY PADA SISTEM KESETIMBANGAN ROBOT BERODA DUA Shanty Puspitasari¹, Gugus Dwi Nusantoro, ST., MT 2., M. Aziz Muslim, ST., MT., Ph.D 3, ¹Mahasiswa Teknik Elektro. 2 Dosen Teknik
Lebih terperinciDAFTAR ISI. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... Error! Bookmark not defined. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN... iii. LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI...
DAFTAR ISI COVER...i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... Error! Bookmark not defined. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v HALAMAN MOTTO... vi KATA PENGANTAR...
Lebih terperinciBab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI
Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI III.1 Teori Logika fuzzi III.1.1 Logika fuzzi Secara Umum Logika fuzzi adalah teori yang memetakan ruangan input ke ruang output dengan menggunakan aturan-aturan
Lebih terperinciBAB IV SISTEM KENDALI DENGAN FUZZY LOGIC
BAB IV SISTEM KENDALI DENGAN FUZZY LOGIC Salah satu penerapan logika fuzzy adalah sebagai pengendali pada sistem pengendali umpan balik negatif (Negative Feedback Control System). Secara blok diagram,
Lebih terperinciPENGONTROLAN DC CHOPPER UNTUK PEMBEBANAN BATERAI DENGAN METODE LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA 128 TUGAS AKHIR
PENGONTROLAN DC CHOPPER UNTUK PEMBEBANAN BATERAI DENGAN METODE LOGIKA FUZZY MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA 128 TUGAS AKHIR Sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan program strata-1 pada Jurusan
Lebih terperinciKontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy
Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy Tianur -1 #1, Dedid Cahya Happiyanto -2 #2, Agus Indra Gunawan -3 #3, Rusminto Tjatur Widodo -4 #4 # Jurusan Teknik Elektronika, Politeknik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan dunia robotika memiliki unsur yang sedikit berbeda dengan ilmu-ilmu dasar atau terapan lainnya. Ilmu dasar biasanya berkembang dari suatu asas atau hipotesa
Lebih terperinciBAB II DASAR TEORI 2.1. Metode Trial and Error
BAB II DASAR TEORI Pada bab ini akan dibahas teori-teori pendukung yang digunakan sebagai acuan dalam merancang robot menggunakan algoritma kinematika balik. 2.1. Metode Trial and Error Metode trial and
Lebih terperinciPenerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas
Penerapan Metode Fuzzy Mamdani Pada Rem Otomatis Mobil Cerdas Zulfikar Sembiring Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Medan Area zoelsembiring@gmail.com Abstrak Logika Fuzzy telah banyak
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 terperinciKEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO
KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN UNIVERSITAS BRAWIJAYA FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK ELEKTRO Jalan MT Haryono 167 Telp & Fax. 0341 554166 Malang 65145 KODE PJ-01 PENGESAHAN PUBLIKASI HASIL PENELITIAN
Lebih terperinciTabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1]
1 feedback, terutama dalam kecepatan tanggapan menuju keadaan stabilnya. Hal ini disebabkan pengendalian dengan feedforward membutuhkan beban komputasi yang relatif lebih kecil dibanding pengendalian dengan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. HALAMAN PENGESAHAN... ii. HALAMAN PERNYATAAN... iii. KATA PENGANTAR... iv. MOTO DAN PERSEMBAHAN... v. DAFTAR ISI...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii KATA PENGANTAR... iv MOTO DAN PERSEMBAHAN... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR TABEL... x ABSTRAK... xi ABSTRACT...
Lebih terperinciStabilisasi Robot Pendulum Terbalik Beroda Dua Menggunakan Kontrol Fuzzy Hybrid
Stabilisasi Robot Pendulum Terbalik Beroda Dua Menggunakan Kontrol Fuzzy Hybrid Made Rahmawaty, Trihastuti Agustinah Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciKONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535
KONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535 Boby Wisely Ziliwu/ 0622031 E-mail : boby_ziliwu@yahoo.com Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KONTROL PID PADA PENDULUM TERBALIK MENGGUNAKAN PENGONTROL MIKRO AVR ATMEGA 16 ABSTRAK
IMPLEMENTASI KONTROL PID PADA PENDULUM TERBALIK MENGGUNAKAN PENGONTROL MIKRO AVR ATMEGA 16 Disusun Oleh: Nama : Earline Ignacia Sutanto NRP : 0622012 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas
Lebih terperinciIMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROLLER PADA ROBOT LINE FOLLOWER
PROSIDING SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI IV Samarinda, November IMPLEMENTASI FUZZY LOGIC CONTROLLER PADA ROBOT LINE FOLLOWER Supriadi, Ansar Rizal Prodi Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN SISTEM
BAB III PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dibahas perancangan serta penerapan pengendalian berbasis logika fuzzy pada sistem Fuzzy Logic Sebagai Kendali Pendingin Ruangan Menggunakan MATLAB. Dan simulasi
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM KESEIMBANGAN BALL AND BEAM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENDALI PID BERBASIS ARDUINO UNO. Else Orlanda Merti Wijaya.
PERANCANGAN SISTEM KESEIMBANGAN BALL AND BEAM DENGAN MENGGUNAKAN PENGENDALI PID BERBASIS ARDUINO UNO Else Orlanda Merti Wijaya S1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Surabaya e-mail : elsewijaya@mhs.unesa.ac.id
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Logika Fuzzy Logika Fuzzy pertama kali dikembangkan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun1965. Teori ini banyak diterapkan di berbagai bidang, antara lain representasipikiran manusia
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 alat peraga sistem pengendalian ketinggian air. 3.1. Gambaran Alat
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 terperinciKENDALI POSISI MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER
KENDALI POSISI MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS PROGRAMMABLE LOGIC CONTROLLER Hany Ferdinando 1) Handy Wicaksono 1) Ricky Mintaraga 2) 1) Jurusan Teknik Elektro, Universitas Kristen Petra Surabaya, email:
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER
RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI KECEPATAN KURSI RODA LISTRIK BERBASIS DISTURBANCE OBSERVER Firdaus NRP 2208 204 009 PROGRAM MAGISTER BIDANG KEAHLIAN TEKNIK ELEKTRONIKA TEKNIK ELEKTRO Fakultas Teknologi Industri
Lebih terperinciDISAIN DAN IMPLEMENTASI PENGENDALI FUZZY BERBASIS DIAGRAM LADDER PLC MITSUBISHI Q02HCPU PADA SISTEM MOTOR INDUKSI
DISAIN DAN IMPLEMENTASI PENGENDALI FUZZY BERBASIS DIAGRAM LADDER PLC MITSUBISHI Q02HCPU PADA SISTEM MOTOR INDUKSI Syarif Jamaluddin a, Ir. Aries Subiantoro, M.Sc. b a,b) Departemen Elektro Fakultas Teknik,
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM KONTROL KESTABILAN SUDUT AYUNAN BOX BAYI BERBASIS MIKROKONTROLER MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROL
PERANCANGAN SISTEM KONTROL KESTABILAN SUDUT AYUNAN BOX BAYI BERBASIS MIKROKONTROLER MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC CONTROL Wiwit Fitria 1*, Anton Hidayat, Ratna Aisuwarya 2 Jurusan Sistem Komputer, Universitas
Lebih terperinciPERANCANGAN KONTROLER LOGIKA FUZZY UNTUK TRACKING CONTROL PADA ROBOT SUMO
PERANCANGAN KONTROLER LOGIKA FUZZY UNTUK TRACKING CONTROL PADA ROBOT SUMO STANDAR OPERASI PROSEDUR (S.O.P) Disusun Untuk Memenuhi Syarat Menyelesaikan Pendidikan Diploma III Pada Jurusan Teknik Elektro
Lebih terperinciMODEL SISTEM CRANE DUA AXIS DENGAN PENGONTROL FUZZY. Disusun Oleh : Nama : Irwing Antonio T Candra Nrp :
MODEL SISTEM CRANE DUA AXIS DENGAN PENGONTROL FUZZY Disusun Oleh : Nama : Irwing Antonio T Candra Nrp : 0622027 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik,, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung,
Lebih terperinciPengendalian Kecepatan Motor Arus Searah Dengan Logika Fuzi
ELECTRICIAN Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro 115 Pengendalian Kecepatan Motor Arus Searah Dengan Logika Fuzi Abdul Haris 1, Syaiful Alam 1 dan Meisi Diana Sari 2 1. Dosen Teknik Elektro, Universitas
Lebih terperinciRealisasi Prototipe Gripper Tiga Jari Berbasis PLC (Programmable Logic Control) Chandra Hadi Putra /
i Realisasi Prototipe Gripper Tiga Jari Berbasis PLC (Programmable Logic Control) Chandra Hadi Putra / 0122181 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof.Drg.Suria
Lebih terperinciInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya MATERI PENGENDALI
Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya MATERI PENGENDALI Contoh Soal Ringkasan Latihan Assessment Kontroler merupakan salah satu komponen dalam sistem pengendalian yang memegang peranan sangat penting.
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 terperinciMakalah Seminar Tugas Akhir
Makalah Seminar Tugas Akhir Pengaturan Kecepatan Motor DC Dengan Adaptive Fuzzy Logic Controller Metode Tuning Output Peter Christianto [1], Darjat, S.T, M.T [2], Iwan Setiawan, S.T, M.T [2] Jurusan Teknik
Lebih terperinciJOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2. Fuzzifikasi
JOBSHEET SISTEM CERDAS REASONING 2 Fuzzifikasi S1 PENDIDIKAN TEKNIK ELEKTRO JURUSAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NEGERI MALANG 2016 PRAKTIKUM SISTEM CERDAS - REASONING JOBSHEET 2 - FUZZIFIKASI
Lebih terperinciIMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK MENGENDALIKAN PH DAN LEVEL AIR KOLAM RENANG Nazrul Effendy, M. Heikal Hasan dan Febry Wikatmono Jurusan Teknik Fisika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Jln. Grafika
Lebih terperinciTKC306 - Robotika. Eko Didik Widianto. Sistem Komputer - Universitas Diponegoro
TKC306 - ika Eko Didik Sistem Komputer - Universitas Diponegoro Review Kuliah Prinsip dasar dan mekanisme kontrol robot Implementasi kendali ke dalam rangkaian berbasis mikroprosesor Low-level dan High-level
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 terperinciEKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2
RANCANG BANGUN SISTEM KONTROL ATTITUDE PADA UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE) QUADROTOR DF- UAV01 DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR ACCELEROMETER 3-AXIS DENGAN METODE FUZZY LOGIC EKO TRI WASISTO 2407.100.065 Dosen
Lebih terperinciTUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER. Dari blok diagram diatas dapat q jelasin sebagai berikut
TUNING KONTROL PID LINE FOLLOWER Tunning kontrol PID ini bertujuan untuk menentukan paramater aksi kontrol Proportional, Integratif, Derivatif pada robot line follower. Proses ini dapat dilakukan dengan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY TAKAGI SUGENO UNTUK KESTABILAN ROTARY INVERTED PENDULUM
IMPLEMENTASI KONTROLER FUZZY TAKAGI SUGENO UNTUK KESTABILAN ROTARY INVERTED PENDULUM NASKAH PUBLIKASI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Disusun Oleh: INTAN FEBRIANA
Lebih terperinciPENGATURAN POSISI MOTOR SERVO DC DENGAN METODE FUZZY LOGIC
PENGATURAN POSISI MOTOR SERVO DC DENGAN METODE FUZZY LOGIC Rois Am 1, Kemalasari 2, Bambang Sumantri 2, Ardik Wijayanto 2 1 Penulis,Mahasiswa Jurusan Teknik Elektronika PENS-ITS 2 Dosen Pembimbing, Staf
Lebih terperinciPenggunaan Sensor Kesetimbangan Accelerometer dan Sensor Halangan Ultrasonic pada Aplikasi Robot Berkaki Dua
Volume 1 Nomor 2, April 217 e-issn : 2541-219 p-issn : 2541-44X Penggunaan Sensor Kesetimbangan Accelerometer dan Sensor Halangan Ultrasonic pada Aplikasi Robot Berkaki Dua Abdullah Sekolah Tinggi Teknik
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 terperinciPENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN SENSOR ENCODER DENGAN KENDALI PI
PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN SENSOR ENCODER DENGAN KENDALI PI Jumiyatun Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tadolako E-mail: jum@untad.ac.id ABSTRACT Digital control system
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM NAVIGASI ROBOT WALL FOLLOWING DENGAN METODE FUZZY LOGIC UNTUK ROBOT PEMADAM API ABIMANYU PADA KRPAI TAHUN 2016
IMPLEMENTASI SISTEM NAVIGASI ROBOT WALL FOLLOWING DENGAN METODE FUZZY LOGIC UNTUK ROBOT PEMADAM API ABIMANYU PADA KRPAI TAHUN 2016 SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciKendali PID Training Kit ELABO TS 3400 Menggunakan Sensor Posisi
Kendali PID Training Kit ELABO TS 3400 Menggunakan Sensor Posisi Ana Ningsih 1, Catherina Puspita 2 Program Studi Teknik Mekatronika, Politeknik ATMI Surakarta 1 ana_n@atmi.ac.id, 2 apriliacatarina@yahoo.com
Lebih terperinciPENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC KONTROLER BERBASIS PLC
PEGEDALIA KECEPATA MOTOR DC DEGA MEGGUAKA FUZZY LOGIC KOTROLER BERBASIS PLC Thiang, Fengky, Anies Hannawati, Resmana Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra Siwalankerto 121-131, Surabaya Indonesia
Lebih terperinciImplementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban
Implementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban Lingga Dwi Putra 1, Joke Pratilastiarso 2, Endro Wahjono 3 1. Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Industri
Lebih terperinci2.4. Sistem Kendali Logika Fuzzy 11
DAFTAR ISI HALAMANJUDUL i LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING ii LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI iii HALAMAN PERSEMBAHAN iv HALAMAN MOTTO v KATAPENGANTAR vi ABSTRAKSI x DAFTAR ISI xi DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR
Lebih terperinciBab III Perancangan Sistem
Bab III Perancangan Sistem Dalam perancangan sistem kendali motor DC ini, terlebih dahulu dilakukan analisis bagian-bagian apa saja yang diperlukan baik hardware maupun software kemudian dirancang bagian-perbagian,
Lebih terperinciFuzzy Logic Controller
Fuzzy Logic Controller Dr. Ir. Ari Santoso,, DEA Email:santoso santoso@ee.its.ac.id 1 Direct Control Controller End-user Ref Rule Deviations base Actions Outputs Process Inference engine 2 Feedforward
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian robot mobil pemadam api dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui kinerja robot serta performa dari sistem pergerakan robot yang telah dirancang pada Bab 3. Pengujian
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN KONTROL DENGAN PID TUNING
8 BAB 3 PERANCANGAN KONTROL DENGAN PID TUNING 3. Algoritma Kontrol Pada Pesawat Tanpa Awak Pada makalah seminar dari penulis dengan judul Pemodelan dan Simulasi Gerak Sirip Pada Pesawat Tanpa Awak telah
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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini berisi tentang teori mengenai permasalahan yang akan dibahas dalam pembuatan tugas akhir ini. Secara garis besar teori penjelasan akan dimulai dari definisi logika fuzzy,
Lebih terperinciIdentifikasi Self Tuning PID Kontroler Metode Backward Rectangular Pada Motor DC
Identifikasi Self Tuning PID Kontroler Metode Backward Rectangular Pada Motor DC Andhyka Vireza, M. Aziz Muslim, Goegoes Dwi N. 1 Abstrak Kontroler PID akan berjalan dengan baik jika mendapatkan tuning
Lebih terperinciTeam project 2017 Dony Pratidana S. Hum Bima Agus Setyawan S. IIP
Hak cipta dan penggunaan kembali: Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menggubah, memperbaiki, dan membuat ciptaan turunan bukan untuk kepentingan komersial, selama anda mencantumkan nama penulis
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy
Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy Purwanto Priyojatmiko 1, Akhmad Musafa 2 1,2 Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Budi Luhur Jl.Raya
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 BEHAVIOR BASED CONTROL DAN PID PADA ROBOT VACUUM CLEANER
IMPLEMENTASI BEHAVIOR BASED CONTROL DAN PID PADA ROBOT VACUUM CLEANER Agustian Trianes 1, Andik Yulianto 2 Jurusan Teknik Elektro, Universitas Internasional Batam Jl. Gajahmada Baloi Sei Ladi Batam 29422
Lebih terperinciSISTEM KENDALI JARAK JAUH MINIATUR TANK TANPA AWAK
SISTEM KENDALI JARAK JAUH MINIATUR TANK TANPA AWAK OLEH : Eko Efendi (2211030009) Dio Adya Pratama (2211030036) Dosen Pembimbing : Suwito ST.,MT NIP. 19810105 200501 1004 Latar Belakang Meminimalisir prajurit
Lebih terperinciBAB 3 PERANCANGAN SISTEM
BAB 3 PERANCANGAN SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan perancangan dari prototype yang dibuat, yaitu konsep dasar alat, diagram blok, perancangan elektronika yang meliputi rangkaian rangkaian elektronika
Lebih terperinciKONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR
KONTROL ROBOT MOBIL PENJEJAK GARIS BERWARNA DENGAN MEMANFAATKAN KAMERA SEBAGAI SENSOR Thiang, Felix Pasila, Agus Widian Electrical Engineering Department, Petra Christian University 121-131 Siwalankerto,
Lebih terperinciBAB III PERANCANGAN ALAT
BAB III PERANCANGAN ALAT Pada bab ini akan dijelaskan mengenai gambaran alat, perancangan dan realisasi dari perangkat keras, serta perangkat lunak dari alat peraga sistem kendali pendulum terbalik. 3.1.
Lebih terperinciPerancangan Dan Implementasi Kontrol Adaptif Untuk Smooth Trajectory Pada Manipulator 4 DOF
Perancangan Dan Implementasi Kontrol Adaptif Untuk Smooth Trajectory Pada Manipulator 4 DOF Furqan, Rusdhianto Effendi AK, Eka Iskandar Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Logika Fuzzy Zadeh (1965) memperkenalkan konsep fuzzy sebagai sarana untuk menggambarkan sistem yang kompleks tanpa persyaratan untuk presisi. Dalam jurnalnya Hoseeinzadeh et
Lebih terperinciHALAMAN JUDUL KINEMATIKA BALIK MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY PADA MANIPULATOR ROBOT DENSO
HALAMAN JUDUL TUGAS AKHIR TE 141599 KINEMATIKA BALIK MENGGUNAKAN NEURO-FUZZY PADA MANIPULATOR ROBOT DENSO Rika Puspitasari Rangkuti NRP 2215105046 Dosen Pembimbing Ir. Rusdhianto Effendie AK, MT. DEPARTEMEN
Lebih terperinci