DESAIN PENGONTROL MULTI INPUT MULTI OUTPUT LINEAR QUADRATIK PADA KOLOM DISTILASI

dokumen-dokumen yang mirip
Simulasi Aplikasi Kendali Multi-Model pada Plant Kolom Distilasi ABSTRAK

Simulasi Sistem Kontrol Kolom Distilasi Menggunakan Robust Dengan H Infinity

Simulasi Pengontrolan Plant Kolom Distilasi Menggunakan UPC (Unified Predictive Control) ABSTRAK

DESAIN SISTEM KONTROL ROBUST PADA KOLOM DISTILASI DENGAN METODA ANALYSIS

ABSTRAK PENGGUNAAN H 2 DAN H DALAM APLIKASI KENDALI ROBUST

Perancangan dan Simulasi Autotuning PID Controller Menggunakan Metoda Relay Feedback pada PLC Modicon M340. Renzy Richie /

Sistem Redundant PLC (Studi Kasus Aplikasi Pengontrolan Plant Temperatur Air)

ABSTRACT. 3. Perangkat lunak yang digunakan adalah Matlab yang digunakan untuk simulasi SHOF.

SIMULASI SISTEM KONTROL HIDROLIK DENGAN PID CONTROLLER PADA EXCAVATOR SKRIPSI

Studi Aplikasi Decoupling Control untuk Pengendalian Komposisi Kolom Distilasi

IMPLEMENTASI KONTROL PID PADA PENDULUM TERBALIK MENGGUNAKAN PENGONTROL MIKRO AVR ATMEGA 16 ABSTRAK

Desain dan Simulasi Multiple Model Fuzzy Logic Control pada Tower Crane

Tabel 1. Parameter yang digunakan pada proses Heat Exchanger [1]

DAFTAR ISI KATA PENGANTAR DAFTAR GAMBAR DAFTAR TABEL BAB 1 PENDAHULUAN 1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 6

Analisis dan Simulasi Shell Heavy Oil Fractionator (SHOF) Menggunakan Metode Kontrol PID

REALISASI SISTEM PENGENDALIAN PROSES SIRKULASI AIR PADA MINIATUR PLANT PENJERNIHAN AIR

PERANCANGAN KENDALI MULTI-MODEL ADAPTIF UNTUK SISTEM TRANSMISI FLEKSIBEL ABSTRAK

SISTEM PENGATURAN MOTOR DC MENGGUNAKAN PROPOTIONAL IINTEGRAL DEREVATIVE (PID) KONTROLER

Kontrol PID Pada Miniatur Plant Crane

Simulasi Peredaman Gangguan Sag Pada Tegangan Masukan Power Supply Di Personal Computer

Perancangan Sistem Kontrol Posisi Miniatur Plant Crane dengan Kontrol PID Menggunakan PLC

PERANCANGAN SISTEM KONTROL POSISI DAN KECEPATAN PADA KAPAL SELAM MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

BAB III DINAMIKA PROSES

NOISE REMOVAL PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

DAFTAR ISI.. LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK.. ABSTRACT... DAFTAR TABEL.. DAFTAR PERSAMAAN..

Kendali Perancangan Kontroler PID dengan Metode Root Locus Mencari PD Kontroler Mencari PI dan PID kontroler...

PEMODELAN DAN SIMULASI MAXIMUM POWER POINT TRACKER

BAB 1 PENDAHULUAN. suatu larutan akan menguap pada titik didih yang berbeda.

PEMODELAN dan SIMULASI SISTEM SUSPENSI MOBIL ABSTRAK

DESAIN PENGENDALI HYBRID PROPOTIONAL INTEGRAL SLIDING MODE PADA CONTINUOUS STIRRED TANK REACTOR TUGAS AKHIR

Desain PI Controller menggunakan Ziegler Nichols Tuning pada Proses Nonlinier Multivariabel

BAB III PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM

BAB I PENDAHULUAN. proses ini adalah untuk memisahkan sebuah campuran berdasarkan kecepatan

BAB II KONSEP PERANCANGAN SISTEM KONTROL. menyusun sebuah sistem untuk menghasilkan respon yang diinginkan terhadap

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM KONTROL POSISI BEBAN PADA MINIATURE PLANT CRANE DENGAN KONTROL PID MENGGUNAKAN PLC ABSTRAK

SIMULATOR PENGERING CAT BERBASIS PENGONTROL MIKRO

IDENTIFIKASI KANAL FIR SECARA BUTA UNTUK SISTEM DUA-MASUKAN-DUA-KELUARAN PADA DOMAIN FREKUENSI MENGGUNAKAN STATISTIK ORDE DUA ABSTRAK

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL SIMULASI

Simulasi Estimasi Arah Kedatangan Dua Dimensi Sinyal menggunakan Metode Propagator dengan Dua Sensor Array Paralel

REALISASI PROTOTIPE KURSI RODA LISTRIK DENGAN PENGONTROL PID

Realisasi Kode Prima Untuk Mengatur Loncatan Frekuensi (Frequency Hop) Dalam Sistem FH-CDMA ABSTRAK

FUSI CITRA BERBASIS COMPRESSIVE SENSING

PERANCANGAN SISTEM SLIDING MODE CONTROL UNTUK JARAK ELEKTRODA PADA ELECTRICAL DISCHARGE MACHINING

TUGAS AKHIR RESUME PID. Oleh: Nanda Perdana Putra MN / 2010 Teknik Elektro Industri Teknik Elektro. Fakultas Teknik. Universitas Negeri Padang

KNOWING HUMAN PERSONALITY FROM THE HEIGHT OF HANDWRITING MIDDLE ZONE USING LINEAR REGRESSION METHOD AND AVERAGE OF INTEGRAL PROJECTION COLUMN METHOD

SLOPE CORRECTION PADA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN ABSTRAK

KONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

PERANCANGAN PERAGA MULTIPLEXER DAN DEMULTIPLEXER DIJITAL MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER AVR UNTUK PENGIRIMAN DATA MELAUI SERAT OPTIK

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2013) 1-6 1

APLIKASI SUPPORT VEKTOR MACHINE (SVM) UNTUK PROSES ESTIMASI SUDUT DATANG SINYAL

REALISASI ERROR-CORRECTING BCH CODE MENGGUNAKAN PERANGKAT ENKODER BERBASIS ATMEGA8535 DAN DEKODER MENGGUNAKAN PROGRAM DELPHI

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK

Dosen Pembimbing : Hendro Nurhadi, Dipl. Ing. Ph.D. Oleh : Bagus AR

Jony Sitepu/ ABSTRAK

PENGENDALIAN PROSES EVAPORASI PADA PABRIK UREA MENGGUNAKAN KENDALI JARINGAN SARAF TIRUAN

PENGONTROL PID BERBASIS PENGONTROL MIKRO UNTUK MENGGERAKKAN ROBOT BERODA. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik. Universitas Kristen Maranatha

Keandalan Kontroler Internal Model Control pada Pengendalian Kolom Distilasi terhadap Pengaruh Gangguan

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN PEMBAKARAN PADA DUCTBURNER WASTE HEAT BOILER (WHB) BERBASIS LOGIC SOLVER

Desain Migrasi Jaringan TDM Ke Jaringan Berbasis IP Menggunakan Teknologi Softswitch. Arvi Nayaprama/

ABSTRAK. Inverted Pendulum, Proporsional Integral Derivative, Simulink Matlab. Kata kunci:

Realisasi Optical Orthogonal Codes (OOC) dengan korelasi maksimum satu Menggunakan Kode Prima Yang Dimodifikasi

PERANCANGAN & SIMULASI UART (UNIVERSAL ASYNCHRONOUS RECEIVER TRANSMITTER) DENGAN BAHASA PEMROGRAMAN VHDL

PERANCANGAN ATTEMPERATURE REHEAT SPRAY MENGGUNAKAN METODE ZIEGLER NICHOLS BERBASIS MATLAB SIMULINK DI PT. INDONESIA POWER UBP SURALAYA

Perancangan Kontroler PID pada Virtual Plant Pesawat Menggunakan PLC Melalui Antarmuka dspace

PRINSIP DAN PERKEMBANGAN SELF TUNING ADAPTIVE CONTROL

Kinerja Sistem Komunikasi Satelit Non-Linier BPSK Dengan Adanya Interferensi Cochannel.

KRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari

Perbandingan Dua Citra Bibir Manusia Menggunakan Metode Pengukuran Lebar, Tebal dan Sudut Bibir ABSTRAK

PENGENALAN WAJAH DENGAN METODE ORTHOGONAL LAPLACIANFACES. Luhur Pribudhi ( )

Perbandingan Metode K Nearest Neighbor dan K Means Clustering dalam Segmentasi Warna pada Citra ABSTRAK

TUGAS AKHIR. Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik pada Jurusan Teknik Elektro. Oleh:

REALISASI SISTEM AKUISISI DATA MENGGUNAKAN ARDUINO ETHERNET SHIELD DAN SOCKET PROGRAMMING BERBASIS IP

IDENTIFIKASI SECARA BUTA PADA SISTEM MIMO DALAM DOMAIN FREKUENSI BERDASARKAN STATISTIK ORDE YANG LEBIH TINGGI DARI DUA ABSTRAK

Syahrir Abdussamad, Simulasi Kendalian Flow Control Unit G.U.N.T Tipe 020 dengan Pengendali PID

DAFTAR ISI. HALAMAN JUDUL... i. LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... ii. LEMBAR PENGESAHAN DOSEN PENGUJI... iii. HALAMAN PERSEMBAHAN...

DESAIN KONTROL INVERTED PENDULUM DENGAN METODE KONTROL ROBUST FUZZY

PENGENALAN WAJAH DENGAN CITRA MASUKAN BERUPA CITRA SKETSA WAJAH SEBAGAI HASIL SINTESIS DENGAN TEKNIK MULTISCALE MARKOV RANDOM FIELD (MRF)

PERANGKAT PENGONTROL RUMAH KACA BERBASIS MIKROKONTROLER. Wisnu Panjipratama / Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Teknik,

SIMULASI DAN ANALISA LINTASAN KENDARAAN RODA TIGA REVERSE TRIKE DENGAN PENERAPAN PID CONTROLLER

Kontrol Fuzzy Takagi-Sugeno Berbasis Sistem Servo Tipe 1 Untuk Sistem Pendulum Kereta

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Penelitian sebelumnya berjudul Feedforward Feedback Kontrol Sebagai

PERANCANGAN PENGENDALI PID DIGITAL DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN FPGA

II Protokol Remote Link II Protokol Modbus II Request Read N Bits. 16 II Request Read N Words. 16 II

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM KENDALI POSISI MOTOR DC Oleh: Ahmad Riyad Firdaus Politeknik Batam

UNIVERSITAS INDONESIA PENGENDALIAN GERAK LONGITUDINAL PESAWAT TERBANG DENGAN METODE DECOUPLING TESIS AGUS SUKANDI

Studi Perancangan Kontrol Prediktif pada Kolom Distilasi Di Crude Distillation Unit PT Pertamina UP VI Balongan

PENGONTROL TEMPERATUR CAMPURAN AIR DENGAN LOOK-UP TABLE BERBASIS MIKROKONTROLER AVR ABSTRAK

ANALISIS PERFORMANSI TFMCC PADA JARINGAN BROADBAND WIRELINE

Kata kunci : Slant correction, jaringan saraf tiruan, multilayer perceptron, backpropagation.

PERANCANGAN SISTEM KENDALI SLIDING-PID UNTUK PENDULUM GANDA PADA KERETA BERGERAK

PERANCANGAN SISTEM PEGENDALI SUHU PADA PROTOTYPE GREEN HOUSE DENGAN METODE TUNNING PID MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Realisasi Prototipe Gripper Tiga Jari Berbasis PLC (Programmable Logic Control) Chandra Hadi Putra /

BAB I PENDAHULUAN. menggerakan belt conveyor, pengangkat beban, ataupun sebagai mesin

SIMULASI PEMBUATAN POLA CITRA UNTUK MENGETAHUI JARAK ANTARA NANOPARTIKEL DENGAN MENGGUNAKAN LATTICE GENERATOR DAN LATTICE PARAMETER ANALYZER

Studi Perancangan Kontrol Prediktif pada Kolom Distilasi Di Crude Distillation Unit PT Pertamina UP VI Balongan

APLIKASI LOAD CELL PADA PENGENDALIAN DAN MONITORING LEVEL AIR MENGGUNAKAN PLC ABSTRAK

PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI

Transkripsi:

DESAIN PENGONTROL MULTI INPUT MULTI OUTPUT LINEAR QUADRATIK PADA KOLOM DISTILASI Lucy Panjaitan / 0522113 Jurusan, Fakultas Teknik Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail : lucy_zp@yahoo.com ABSTRAK Distilasi merupakan proses yang terdapat pada industri kimia maupun kilang minyak bumi. Proses ini bertujuan mendapatkan kadar kemurnian tertentu dari cairan. Proses distilasi membutuhkan energi yang cukup besar yang berdampak pada besarnya biaya yang dikeluarkan industri. Salah satu cara untuk menekan biaya produksi adalah dengan menggunakan suatu metode kontrol yang mengoptimalkan energi pada proses distilasi. Linear Quadratic Regulator (LQR) menjadi metode kontrol yang digunakan dalam Tugas Akhir ini. Metode ini memiliki keuntungan dalam kemudahan desain kontrol bagi sistem multivariable. Langkah desain pengontrol LQR terdiri dari pemodelan kolom distilasi, cek keterkontrolan dan keteramatan sistem, menentukan matriks Q dan R sebagai matriks pembobot dan akhirnya menghitung matriks K yang berfungsi sebagai regulating dan N berfungsi sebagai tracking output. Selain itu digunakan PID sebagai pembanding optimasi energi terhadap LQR. Berdasarkan hasil simulasi, LQR terbukti lebih optimal menggunakan energi dan lebih cepat mencapai keadaan steady daripada PID. Pada LQR waktu rata-rata mencapai kondisi steady (produk bawah) x 1 dan (produk atas) x 3 masing-masing 4.3 dan 5.67 menit, dengan error steady state rata-rata x 1 dan x 3 masing-masing 0.073% dan 0%, baik x 1 maupun x 3 tidak terdapat maximum overshoot. Sementara pada PID, waktu rata-rata mencapai kondisi steady x 1 dan x 3 masing-masing 30 dan 35 menit, dengan error steady state rata-rata x 1 dan x 3 masing-masing 0% dan 3.3x10-3 %. Sistem PID terdapat overshoot dengan rata-rata maximum overshoot x 1 dan x 3 masing-masing 0.66% dan 1.49%. Dalam penggunaan energi, LQR lebih optimal dengan rata-rata 30.53% terhadap PID. Kata kunci : kolom distilasi, LQR, PID, MIMO i

A DESIGN OF MULTI-INPUT MULTI-OUTPUT LINEAR QUADRATIC REGULATOR OF DISTILLATION COLUMN Lucy Panjaitan / 0522113 Department of Electrical Engineering, Faculty of Technique Maranatha Christian University Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia E-mail : lucy_zp@yahoo.com ABSTRACT Distillation is one of the important processes in the refinery and chemical industries. It aims to obtain a certain level of liquid purity. The distillation process requires a large amount of energy which affects the production costs. One of the way to suppress the production cost is by employed a control method that will optimize the energy usage in the distillation process. Linear Quadratic Regulator (LQR) is used in this Final Project. It has advantage in the simplicity of control design which treats multivariable systems similar to singlevariable systems. The controller design step consists of: modeling a distillation column, checking the controllability and observability system, choosing Q and R matrices as weighting matrices, and finally calculating the K and N matrices for regulating and tracking, respectively. In addition, PID is used as comparison method to LQR in the uses of energy level for the same processes. The simulation results shows that compared to PID, LQR is more optimal in the energy usage, and give faster transient response. The average time of the system with LQR to reach the steady state are 4.3 and 5.57 minutes for (bottom product) x 1 and (top product) x 3, respectively, and the average of steady state error are 0.073% and 0% for x 1 and x 3, respectively, and both x 1 and x 3 show no overshoot. While for the system with PID, the average time to reach the steady state of x 1 and x 3 are 30 minutes and 35 minutes, respectively with the average steady state error of x 1 and x 3, are 0% and 3.3x10-3 %, respectively. The system with PID show overshoot with the average maximum overshoot of x 1 and x 3 are 1.49% and 0.66%, respectively. Compared to PID, in average LQR show more energy usage optimal up to 30.53%. Keyword : distillation column, LQR, PID, MIMO ii

DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK... i ABSTRACT.ii KATA PENGANTAR....iii DAFTAR ISI......v DAFTAR TABEL viii DAFTAR GAMBAR..ix BAB I PENDAHULUAN. 1 I.1 Latar Belakang.......1 I.2 Identifikasi Masalah...2 I.3 Tujuan.....3 I.4 Pembatasan Masalah...3 I.5 Sistematika Penelitian.....3 BAB II DASAR TEORI KOLOM DISTILASI...5 II.1 Tinjauan Umum..5 II.2 Macam-Macam Distilasi.6 II.2.1 Distilasi Berdasarkan Proses Masuknya Umpan..6 II.2.2 Distilasi Berdasarkan Basis Tekanan Operasinya.6 II.2.3 Distilasi Berdasarkan Komponen Penyusunnya...7 II.2.4 Distilasi Berdasarkan Sistem Operasinya. 7 II.3 Bagian-Bagian Kolom Distilasi..7 II.4 Prinsip Umum Kolom Distilasi..9 II.5 Diagram Titik Didih pada Distilasi Biner.11 II.6 Diagram Kesetimbangan Uap-Cair... 12 v

II.7 Persamaan Matematis Kolom Distilasi.....13 BAB III DASAR TEORI SISTEM KONTROL.....17 III.1 Konfigurasi Sistem Kontrol..18 III.1.1 Sistem Kontrol Loop Tertutup...18 III.1.2 Sistem Kontrol Loop Terbuka...18 III.2 Keterkontrolan (Controllability)...19 III.3 Ketermatan (Observability)..21 III.4 Konsep Sistem Kontrol Optimal dengan Metode LQR......22 III.5 Sistem Kontrol PID..27 III.5.1 Aksi Kontrol Proporsional. 27 III.5.2 Aksi Kontrol Integral.27 III.5.3 Aksi Kontrol Derivative....28 III.5.4 Aksi Kontrol Proporsional+Integral (PI)... 29 III.5.5 Aksi Kontrol Proporsional+Derivative (PD).30 III.5.6 Aksi Kontrol Proporsional+Integral+Derivative (PID).31 III.6 Relative Gain Array (RGA)..32 BAB IV DESAIN PENGONTROL KOLOM DISTILASI....35 IV.1 Pemodelan Kolom Distilasi..35 IV.2 Desain LQR.. 39 IV.3 Desain Pengontrol PID untuk Proses Multi Input Multi Output (MIMO)...40 BAB V SIMULASI DAN ANALISA DATA.....44 V.1 Simulasi LQR...44 V.1.1 Simulasi LQR untuk Komposisi x 1 5% dan x 3 95%...46 V.1.2 Simulasi LQR untuk Komposisi x 1 15% dan x 3 85%...55 V.1.3 Simulasi LQR untuk Komposisi x 1 25% dan x 3 75%...63 V.2 Tuning Pengontrol PID. 72 vi

V.2.1 Simulasi Pengontrol PID untuk Komposisi x 1 5%, x 3 95%...83 V.2.2 Simulasi Pengontrol PID untuk Komposisi x 1 15%, x 3 85%...87 V.2.3 Simulasi Pengontrol PID untuk Komposisi x 1 25%, x 3 75%...92 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN...100 VI.1 Kesimpulan.....100 VI.2 Saran.......101 DAFTAR PUSTAKA.. 102 LAMPIRAN A vii

DAFTAR TABEL Tabel IV.1 Komposisi Kolom Distilasi pada Keadaan Steady.36 Tabel V.1 Tabel Nilai Matriks K dan N pada Harga Q dan R yang Berbeda...... 45 Tabel V.2 Tabel Komposisi Produk Bawah dan Komposisi Produk Atas dalam Simulasi...... 45 Tabel V.3 Tabel Respon Komposisi x 1 5% dan x 3 95% untuk Setiap Harga Q dan R...54 Tabel V.4 Tabel Respon Komposisi x 1 15% dan x 3 85% untuk Setiap Harga Q dan R...62 Tabel V.5 Tabel Respon Komposisi x 1 25% dan x 3 75% untuk Setiap Harga Q dan R...71 Tabel V.6 Tabel Data Pengamatan Tuning PID untuk Pengontrol 1...78 Tabel V.7 Tabel Data Pengamatan Tuning PID untuk Pengontrol 2...83 Tabel V.8 Tabel Data Pengontrol PID untuk Setiap Komposisi...........98 Tabel V.9 Tabel Analisa Data pada Open Loop......... 98 Tabel V.10 Tabel Perbandingan Energi dari LQR Terhadap PID.....99 viii

DAFTAR GAMBAR Gambar I.1 Gambar II.1 Gambar II.2 Gambar II.3 Gambar II.4 Gambar II.5 Gambar III.1 Gambar III.2 Gambar III.3 Gambar III.4 Gambar III.5 Gambar III.6 Gambar III.7 Gambar III.8 Gambar III.9 Gambar III.10 Gambar III.11 Ganbar III.12 Gambar III.13 Gambar IV.1 Gambar IV.2 Gambar V.1.a Gambar V.1.b Kolom Distilasi Secara Sederhana....2 Kolom Distilasi Secara Sederhana..9 Kolom Distilasi dengan N Tray... 10 Diagram Titik Didih pada Distilasi Biner.....12 Kurva Kesetimbangan Uap-Cair...12 Material dan Energi Kesetimbangan dalam Kendali Kolom Distilasi. 13 Diagram Blok Sistem Kontrol Loop Tertutup..18 Diagram Blok Sistem Kontrol Loop Terbuka...19 Diagram Blok Sistem Kontrol Optimal....24 Konfigurasi Closed Loop System.. 24 Diagram Blok Pengontrol Proporsional....27 Diagram Blok Pengontrol Integral....28 Diagram Blok Pengontrol Derivative...29 Diagram Blok Pengontrol PI....29 Hasil Kerja Pengontrol PI dengan Input Step...30 Diagram Blok Pengontrol PD...30 Hasil Kerja Pengontrol PD dengan Input Ramp... 31 Diagram Blok Pengontrol PID......31 Hasil Kerja PID dengan Input Ramp....32 Model Sistem Kontrol Dua Input dan Dua Output...42 Model Sistem Kontrol Dua Input Dua Output dengan Decoupler....42 Respon Komposisi x 1 5%.....46 Respon Komposisi x 3 95%....46 ix

Gambar V.2.a Transient Time x 1 5% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1]......48 Gambar V.2.b Transient Time x 1 5% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]....48 Gambar V.2.c Transient Time x 1 5% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......49 Gambar V.2.d Transient Time x 1 5% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1]....49 Gambar V.2.e Transient Time x 1 5% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]... 49 Gambar V.2.f Respon Open Loop System untuk x 1 5%...49 Gambar V.3.a Transient Time x 3 95% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1].. 51 Gambar V.3.b Transient Time x 3 95% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......51 Gambar V.3.c Transient Time x 3 95% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1].. 52 Gambar V.3.d Transient Time x 3 95% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1]....52 Gambar V.3.e Transient Time x 3 95% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]... 52 Gambar V.3.f Transient time x 3 95% pada sistem open loop.....52 Gambar V.4.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk Komposisi x 1 5%...53 Gambar V.4.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk Komposisi x 3 95%...53 Gambar V.5.a Respon Komposisi x 1 15%...55 Gambar V.5.b Respon Komposisi x 3 85%...55 Gambar V.6.a Transient Time x 1 15% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1]......57 x

Gambar V.6.b Transient Time x 1 15% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......57 Gambar V.6.c Transient Time x 1 15% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......57 Gambar V.6.d Transient Time x 1 15% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1]....57 Gambar V.6.e Transient Time x 1 15% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]... 58 Gambar V.6.f Transient time x 1 15% pada sistem open loop.....58 Gambar V.7.a Transient Time x 3 85% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1].. 60 Gambar V.7.b Transient Time x 3 85% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......60 Gambar V.7.c Transient Time x 3 85% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......60 Gambar V.7.d Transient Time x 3 85% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1].... 60 Gambar V.7.e Transient Time x 3 85% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]...61 Gambar V.7.f Transient time x 3 85% pada sistem open loop. 61 Gambar V.8.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk Komposisi x 1 15%...62 Gambar V.8.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk Komposisi x 3 85%...62 Gambar V.9.a Respon Komposisi x 1 Sebesar 25%...64 Gambar V.9.b Respon Komposisi x 3 Sebesar 75%...64 Gambar V.10.a Transient Time x 1 25% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1].. 66 Gambar V.10.b Transient Time x 1 25% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]......66 xi

Gambar V.10.c Transient Time x 1 25% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1].. 66 Gambar V.10.d Transient Time x 1 25% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1]....66 Gambar V.10.e Transient Time x 1 25% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]...67 Gambar V.10.f Transient time x 1 25% pada sistem open loop.....67 Gambar V.11.a Transient Time x 3 75% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 0 0 ; 0 0 0], R=[1 0; 0 1]..69 Gambar V.11.b Transient Time x 3 75% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1]..69 Gambar V.11.c Transient Time x 3 75% untuk Harga Q=[10 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[1 0; 0 1].. 69 Gambar V.11.d Transient Time x 3 75% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[10 0; 0 1]....69 Gambar V.11.e Transient Time x 3 75% untuk Harga Q=[1 0 0; 0 1 0 ; 0 0 1], R=[0.1 0; 0 1]...70 Gambar V.11.f Transient time x 1 75% pada sistem open loop.. 70 Gambar V.12.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk Komposisi x 1 25%...71 Gambar V.12.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk Komposisi x 3 75%...71 Gambar V.13.a Respon Komposisi x 1 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 1......73 Gambar V.13.b Respon Komposisi x 3 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 1......73 Gambar V.14.a Respon Transien x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 2, I = 1, D = 0.1.. 75 Gambar V.14.b Respon Transien x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 2, I = 0.5, D = 0.1..75 xii

Gambar V.14.c Respon Transien x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 1.5, I = 0.5, D = 0.1......75 Gambar V.14.d Respon Transien x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 1.5, I = 0.5, D = 0.2......75 Gambar V.15.a Nilai Overshoot x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 2, I = 1, D = 0.1......76 Gambar V.15.b Nilai Overshoot x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 2, I = 0.5, D = 0.1..76 Gambar V.15.c Nilai Overshoot x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 1.5, I = 0.5, D = 0.1......76 Gambar V.15.d Nilai Overshoot x 1 untuk Harga Pengontrol 1 P = 1.5, I = 0.5, D = 0.2.76 Gambar V.16.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 1......77 Gambar V.16.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 1.. 77 Gambar V.17.a Respon Komposisi x 1 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 2......79 Gambar V.17.b Respon Komposisi x 3 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 2.. 79 Gambar V.18.a Respon Transien x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 20, I = 220, D = 60...80 Gambar V.18.b Respon Transien x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 20, I = 200, D = 50...80 Gambar V.18.c Respon Transien x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 10, I = 40, D = 50...81 Gambar V.18.d Respon Transien x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 30, I = 200, D = 30... 81 xiii

Gambar V.19.a Nilai overshoot x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 20, I = 220, D = 60...81 Gambar V.19.b Nilai overshoot x 3 untuk Harga Pengontrol 2 P = 20, I = 200, D = 50...81 Gambar V.20.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 2......82 Gambar V.20.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk Berbagai Harga Parameter PID pada Pengontrol 2......82 Gambar V.21.a Respon Komposisi x 1 5%...84 Gambar V.21.b Respon Komposisi x 3 95%...84 Gambar V.22.a Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 1 5%...85 Gambar V.22.b Maximum Overshoot pada x 1 5%...85 Gambar V.22.c Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 3 95%...85 Gambar V.22.d Maximum Overshoot pada x 3 95%...85 Gambar V.22.e Transien Time untuk x 1 5% pada Open Loop...86 Gambar V.22.f Transien Time untuk x 3 95% pada Open Loop. 86 Gambar V.23.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk komposisi x 1 5% pada PID...87 Gambar V.23.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk komposisi x 3 95% pada PID....87 Gambar V.24.a Respon Komposisi x 1 15%...88 Gambar V.24.b Respon Komposisi x 3 85%...88 Gambar V.25.a Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 1 15%...89 Gambar V.25.b Maximum Overshoot pada x 1 15%...89 Gambar V.25.c Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 3 85%...89 Gambar V.25.d Maximum Overshoot pada x 3 85%...89 Gambar V.25.e Transien Time untuk x 1 15% pada Open Loop. 90 Gambar V.25.f Transien Time untuk x 3 85% pada Open Loop. 90 Gambar V.26.a Respon Komposisi x 3 85% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 240, D =30...91 xiv

Gambar V.26.b Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 3 85% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 240, D =30.....91 Gambar V.26.c Maximum Overshoot pada x 3 85% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 240, D =30... 91 Gambar V.27.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk komposisi x 1 15% pada PID....92 Gambar V.27.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk komposisi x 3 85% pada PID....92 Gambar V.28.a Respon Komposisi x 1 25%...93 Gambar V.28.b Respon Komposisi x 3 75%...93 Gambar V.29.a Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 1 25%...94 Gambar V.29.b Maximum Overshoot pada x 1 25%...94 Gambar V.29.c Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 3 75%...94 Gambar V.29.d Maximum Overshoot pada x 3 75%...94 Gambar V.29.e Transient Time untuk x 1 25% pada Open Loop...95 Gambar V.29.f Transient Time untuk x 3 75% pada Open Loop... 95 Gambar V.30.a Respon Komposisi x 3 75% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 200, D =30....96 Gambar V.30.b Transient Time yang Dibutuhkan oleh x 3 75% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 200, D =30.. 96 Gambar V.30.c Maximum Overshoot pada x 3 75% pada Pengontrol 2 P = 40, I = 200, D =30...96 Gambar V.31.a Respon Sinyal Kontrol u 1 untuk komposisi x 1 25% pada PID.... 97 Gambar V.31.b Respon Sinyal Kontrol u 2 untuk komposisi x 3 75% pada PID....97 xv