Studi Kasus di PT.Petrokimia Gresik

Transkripsi

1 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Perancangan Sstem Kontrol egar H untu Optmsas Pembaaran oler Abstra Stud Kasus d P.Petroma Gres A.. Setad, Y.Y. Nazaruddn, E. Joelanto, dan S. Nugroho Kelompo Keahlan Instrumentas dan Kontrol Faultas enolog Industr I Jl. Ganesha No. andung 43 Pada paper n aan daj mengena optmas pembaaran boler. Optmas menjad pentng untu daj, buan saja untu epentngan eonoms perusahaan tetap juga untu meredus jumlah polutan yang dhaslan. Optmas dlauan dengan mennjau laju alran bahan baar dan udara yang dgunaan untu pembaran. Saat jumlah bahan baar dan udara sudah optmal maa excess ar aan berurang dan efsens boler aan menngat. Pembaaran yang optmal berart tda ada bahan baar yang terbuang bersama alran udara. Selan tu tda ada elebhan udara yang membuat sebagan alor hasl pembaaran terbuang. Pada tugas ahr n, aan drancang sstem ontrol tegar H untu mengoptmas sstem pembaaran boler P. Petroma Gres. Sstem ontrol H dgunaan untu menjamn robustness terhadap gangguan dan etdapastan model. Pengontrol H yang dterapan berhasl mengoptmalan pembaaran dapat dlhat dar rata rata persentase ssa osgen sebesar.7 dan penghematan bahan baar sebesar 97 Nm 3 /hr Keywords : boler, optmas, ontrol tegar H Pendahuluan Pada boler, pembaaran meml peranan yang pentng. Energ yang dgunaan untu menghaslan uap berasal dar proses pembaaran. Pada onds boler P. Petroma Gres persentase ssa osgen besar 6% - 8%. Hal n menunjuan bahwa boler belum beerja optmal. Optmas aan memberan euntungan eonoms pada perusahaan, selan tu pula dapat mengurang ems gas ssa pembaaran,optmas pembaaran aan membuat pembaaran lebh efsen, hal n dlauan dengan cara mengatur laju alran bahan baar dan udara agar ssa pembaaran menjad optmal. Permasalahan juga terjad pada level permodelan, dmana setap metoda perancangan sstem ontrol bergantung pada eauratan model sstem yang aan dontrol. Sedangan hampr tda mungn menghaslan model yang merepresentasan dnama sstem yang sebenarnya. Hal n serngal menyebaban terjadnya perbedaan performans maupun establan yang cuup sgnfan pada level smulas dan saat mplementas, terutama ja pada sstem dengan sala besar sepert d ndustr. Solus yang dtawaran adalah merancang model sstem ontrol tegar H untu mengoptmsas pembaaran pada boler dengan bantuan perangat omputer. Sstem ontrol tegar H merupaan metoda ontrol optmal dan sanggup menangan etdapastan antara model dan sstem sebenarnya. Sstem Pembaaran oler. Proses Pembaaran Pembaaran terjad dengan mencapuran bahan baar dan udara pada ushu yang tepat. Pembaaran aan menghaslan alor untu memanasan ar menjad uap. Pembaaran sempurna aan mengahaslan produ berupa ar dan arbon dosda besamaan dengan alor, sedangan pembaaran tda sempurna dapat menghaslan produ beracun sepert arbon monosda.

2 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar Proses Pembaaran Sempurna Gambar Proses Pembaaran da Sempurna Jumlah bahan baar dan udara yang dgunaan memengaruh hasl pembaaran. Jumlah udara yang terlalu banya megabatan jumlah ems yang bertambah abat adanya bahan baar yang tda terbaar. Sedangan ja jumlah udara yang terlalu banya mengabatan penyerapan alor oleh ssa udara mengat dan temperatur proses menurun. Ssa udara pembaaran (excess ar) merupaan menjad ndas ualtas pembaaran. Persentase osgen dgunaan untu mengetahu seberapa banya ssa udara. Hubungan ssa udara terhadap osgen adalah [4] : Excess Ar (%) K % osgen () Persentase osgen yang optmal untu boler dangan bahan baar gas adalah pada rentang.5%-3% [4].. Sstem Pembaaran oler Sstem pembaaran boler basanya melbatan sstem ontrol perbandngan bahan baar terhadap udara. ujuan sstem ontrol n adalah menjaga alran bahan baar dan udara pada sutu nla pembandng tertentu. asanya strateg ontrol yang dgunaan adalah pengontrol cascade, dengan nner loop berupa pengontrol teanan maupun temperatur yang aan menentuan frng rate bahan baar, dan outer loop merupaan pengontrol alran bahan baar maupun udara. Gambar 3 Sstem Kontrol Pembaaran

3 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Pada Gambar 3 frng rate dtentuan dar pengontrol teanan uap. Penggunaan sensor osgen dgunaan untu mengetahu onds pembaaran, pada P. Petroma Gres terdapat O rmmng System yang aan mengores set pont dar laju alran udara agar Persentase osgen ecl. 3 Identfas Pembaaran oler 3. Identfas Sstem dengan Jarngan Saraf ruan (JS) ahapan pertama dalam perancangan sstem ontrol adalah menghaslan model dar sstem yang aan dontrol. Pada asus al n masuan pada sstem adalah alran bahan baar dan udara. Sedangan varabel eluaran adalah teanan uap dan persentase udara. Identfas dlauan secara offlne, dengan metoda estmas parameter menggunaan jarngan saraf truan. u (t-) u (t-) wj -y (t-) -y (t-) j y (t) u (t-) y (t) u (t-) -y (t-) -y (t-) Gambar 4 Strutur Jarngan Saraf ruan Fungs atfas pada eluaran adalah lner, dan masuan pada jarngan saraf truan merupaan regressor untu strutu model Auto egressve wth External Varables (AX). Sehngga bobot dar JS merupaan merupaan parameter dar model. Model AX yang dhaslan dapat dtulsan pada persamaan berut : y () t wu ( t ) + w5u ( t ) + wu ( t ) + w6u ( t ) w3u ( t ) w7u ( t ) w4u ( t ) w8u ( t ) y ( t) wu ( t ) + w5u ( t ) + wu ( t ) + w6u ( t ) w u ( t ) w u ( t ) w u ( t ) w u ( t ) () 3. epresentas Ketdapastan Ketdapastan berasal dar dentfas sstem. Varas parameter yang dhaslan saat melauan dentfas dengan rentang data yang berbeda menjad sumber etdapastan. Model yang daugmentas dengan etdapastan tersebut merepresentasan araterst sstem yang berubah ubah pada rentang erja yang berbeda. epresentas model yang telah teraugmentas dengan etdapastan menggunaan near Fractonal ransformaton. entu umum persamaan ruang eadaan dengan etdapastan parameter[]: 3

4 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: A A s G ) ( (3) Aan dubah dalam bentu F menjad ),,, ( ), ( ) ( u dag G F s G Δ Δ (4) defnsan matrs etdapastan A P (5) meml ran matrs q, matrs P dapat dfatorsas menjad [ ] Z W P (6) dengan q x n, y q x n W, q x n, dan u q x n Z, dapat dbentu [ ] Z W P O (7) Sehngga persamaan (4.4) dapat juga dtulsan + Z Z W W A s G M M O ) ( (8) ealsas sstem yang telah daugmentas dengan etdapastan adalah u w w x A y z z x M M & (9) engan

5 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: [ ] [ ] [ Z Z Z ] [ W W W ] () epresentas F model dengan etdapastan dperlhatan pada Gambar 5. z z O w w y A u Gambar 5 Strutur Ft Model dengan Ketdapastan Notas z dan w dgunaan untu merepresentasan pertubas pada sstem abat etdapastan. 4 Perancangan Pengontrol 4. Nla Sngular dan Norm Nla sngular suatu matrs omples P dengan dmens m x n, merupaan aar uadreat nyata ta negatf sebanya buah dar nla egen matrs PP dengan mn{m.n}. σ ( P) ( P P) j,,..., () j λ j Hubungan antara nla sngular dengan norm spetral matrs, norm- adalah : Gu σ ( G) max u u Gu σ ( G) mn u u () Ja sstem G bersfat stabl dan proper atau merupaan sstem IO, maa norm H dar sstem G adalah o G sup σ ( G( jω)) o (3) ωε dmana norm H menguantfasan nla penguatan energ dar sstem I G. 5

6 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Sstem Kontrol egar H Masalah perancangan sstem ontrol tegar H adalah mencar pengontrol K yang admssble sehngga ( I + GK) K( I + GK) < γ (4) Konfguras standar dar sstem yang ter-nterones adalah []: I P I G A I G A I I I (5) asumsan onds berut terpenuh (A,) adalah stablzable dan (,A) adalah detectable A jωi meml full column ran untu setap ω A jωi meml full row ran untu setap ω Matrs pengontrol K dapat dcar dengan memecahan persamaan ccat berut [] A X + XA X X + ( γ ) AY + YA Y Y (6) Sehngga formulas dar pengontrol K adalah A X ( γ ) ZY K X ZY (7) mana Z ( I γ YX ) (8) 4.3 Perancangan Pengontrol egar H Hal yang esensal dalam perancangan sstem ontrol tegar adalah menentuan fungs bobot performans dan bobot dar atuator. obot bobot n dplh sedeman sehngga respon freuens dar sstem lup tertutup memenuh rtera yang dngnan. Krtera desan pengontrol yang dngnan adalah : Sstem lup tertutup adalah stabl. Sstem lup tertutup dapat stabl mencapa set pont yang dngnan, dan dapat mengatas gangguan w(t) pada eluaran teanan berupa snyal ota dengan ampltudo 4 g/cm. Snyal ontrol alran bahan baar harus mnmum. Hal n dlauan agar dapat dlauan penghematan bahan baar untu mencapa set-pont teanan yang dngnan. H norm dar operator yang menghubungan masuan esogenous menuju eluaran adalah stabl dan dbatas oleh γ, yatu oefsen performans. Hal n menunjuan W p ( I + GK) < γ rtera performas : 6

7 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Matrs fungs pembobot perfomans Wp dplh untu membatas H norm fungs senstftas eluaran, sedangan matrs fungs pembobot Wu berfungs untu membatas as ontrol. Nla dar masng masng matrs fungs pembobot adalah: w p w u s s.5 +.8s + + 3s + 5 Hasl Smulas 5. Hasl Identfas s s +.8s + + 3s + () Identfas dlauan 3 al pada rentang data yang berbeda untu mendapatan etdapastan. 9) Gambar 6 Valdas untu entang ata 5 7

8 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar 7 Valdas untu rentang data 5 Gambar 8 Valdas untu rentang data 5 abel Perbandngan crtera valdas ata Identfas eanan Uap MSE Persentas O Uj oba Kemampuan Penjejaan 8

9 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar 9 espon Penjejaan Set pont Gambar As Kontrol espon Penjejaan abel Perbandngan nla Krtera performans untu Uj oba Kemampuan penjejaan Jens Pengontrol s (mnt) Krtera Performans Mp (%) SME eana n Uap %O atarata H PI Uj oba sturbance ejecton 9

10 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar espon erhadap Gangguan Gambar As Kontrol erhadap Gangguan abel 3 Perbandngan Nla Krtera Performans untu Uj oba terhadap Gangguan Jens Pengontrol H 5.4 Uj oba terhadap Ketdapastan Krtera Performans SME eanan Uap PI %O atarata 3

11 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar 3 espon Sstem dengan Ketdapastan - Gambar 4 As Kontrol dengan Ketdapastan - Gambar 5 espon Sstem dengan Ketdapastan.5 3

12 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Gambar 6 As Kontrol dengan Ketdapastan.5 Gambar 7 espon Sstem dengan Ketdapastan Gambar 8 As Kontrol dengan Ketdapastan Pada pengontrol PI menjad tda stabl abel 4 Perbandngan Nla Krtera Performans untu Uj oba terhadap Ketdapastan Pengontrol PI s(mnt) Mp(%) MSE teanan % O atarata 3

13 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: Analss espon Freuens Pengontrol H s(mnt) Mp(%) MSE teanan % O atarata Plot Nyqust dgunaan untu mengetahu tngat establan dat masng masng pengontrol Masuan udara Masuan bahan baar Gambar 9 Plot Nyqust Pengontrol PI Masuan udara Masuan bahan baar Gambar Plot Nyqus Pengontrol H 33

14 J.Oto.Ktrl.Inst (J. Auto.trl.Inst) Vol (), 9 ISSN: abel 5 Perbandngan Nla Gan Margn dan Phase Margn GMudara (d) GM bahan baar (d) PMudara ( ) PM bahan baar ( ) Pengontrol PI Pengontrol H Kesmpulan erdasaran pengujan yang telah dlauan, esmpulan yang dapat dambl dar paper n adalah :. elah dhaslan model untu sstem pembaaran boler P. Petroma Gres MSE saat valdas untu eluaran teanan uap adalah.,.66 dan.7.. Sedangan untu eluaran osgen adalah.4,.96 dan Optmas pembaaran telah dlauan dengan memnmalan ssa osgen. ata rata atual persentas osgen adalah 6.76% sedangan setelah dlauan optmas.5%. Sstem ontrol tegar H yang drancang berhasl menghemat bahan baar sebsear 97 Nm3/h. Sstem ontrol tegar H yang drancang mampu mempertahanan establan dan performans mespun dberan pertubas berupa etdapastan abat esalahan permodelan. Hal n terlhat dar nla rata rata SME yang cuup ecl yatu 7.54 dan rata rata persentase osgen adalah.7 %. Menggunaan acuan harga gas alam adalah $.44 [8] maa dapat dlauan penghematan sebesar $ 373.5,47 / tahun. 7 aftar Pustaa [] K. Zhou, J. oyle, and K. Glover, obust and Optmal ontrol, New Jersey : Prentce Hall, [].jung, System Identfcaton heory for the User, Prentce Hall, 999. [3] G.J. alas et all, μ-analyss and Synthess oolbox, he Mathwors Inc.,. [4] uelow, S. G, he ontrol of olers nd ed,instrument Socety of Amerca.,99 [5] S. Hayn, Neural Networ A omprehensve Foundaton, New Yor : McMllan ollege Publshng ompany,994. [6] K.Glover, J. oyle, State Space Formulae for All Stablzng ontrollers that Satsfy an H - norm ound and elatons to s Senstvty. System and ontrol etters, vol, pp 67 7,988 [7] K.Ogata, Modern ontrol Engneerng,Prentce Hall,997. [8] NN Money, Maret and Stocs ommodtes, June,