Tuning Parameter Kontrol Proporsional Integral Menggunakan Sugeno Fuzzy Inference System

dokumen-dokumen yang mirip
Tuning Parameter Proporsional Integral dengan Fuzzy Logic untuk Pengaturan Suhu Air pada Plant Heat Exchanger

Makalah Seminar Tugas Akhir TUNING PARAMETER PROPORSIONAL INTEGRAL DENGAN FUZZY LOGIC UNTUK PENGATURAN SUHU AIR PADA PLANT HEAT EXCHANGER

Makalah Seminar Tugas Akhir

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 5 NO. 1 MARET 2012

Makalah Seminar Tugas Akhir. HYBRID KENDALI PI dan FUZZY METODE SUGENO UNTUK PENGATURAN LEVEL CAIRAN BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

AUTOTUNING PARAMETER KENDALI PD DENGAN TSUKAMOTO FUZZY MENGGUNAKAN BAHASA C

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGENDALIAN TINGGI MUKA CAIRAN PADA PLANT NONLINEAR MENGGUNAKAN METODE KONTROL FUZZY

Makalah Seminar Tugas Akhir

Sistem Kontrol Hibrida Sinyal Rujukan Berbasis Logika Fuzzy untuk Peningkatan Kinerja Transien Pengontrol PID

TE Dasar Sistem Pengaturan

Makalah Seminar Tugas Akhir

TEKNIK KENDALI HIBRID PI FUZZY UNTUK PENGENDALIAN SUHU ZAT CAIR

APLIKASI FIS MODEL SUGENO PADA PENGENDALIAN VALVE UNTUK MANGATUR TINGGI LEVEL AIR. Wahyudi, Iwan Setiawan, dan Martina Nainggolan *)

Pengaturan Kecepatan Motor DC Menggunakan Kendali Hybrid PID-Fuzzy

RANCANG BANGUN SIMULATOR PENGENDALIAN POSISI CANNON PADA MODEL TANK MILITER DENGAN PENGENDALI PD (PROPOSIONAL DERIVATIVE)

PENGGUNAAN FUZZY INFERENCE SYSTEM MODEL SUGENO PADA PENGENDALIAN SUHU RUANGAN

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR APLIKASI TEKNIK KENDALI FUZZY PADA PENGENDALIAN LEVEL CAIRAN

IMPLEMENTASI MICROKONTROLLER UNTUK SISTEM KENDALI KECEPATAN BRUSHLESS DC MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA HYBRID PID FUZZY

e (t) = sinyal kesalahan

KONTROL LEVEL AIR DENGAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

Aplikasi Kendali PID Menggunakan Skema Gain Scheduling Untuk Pengendalian Suhu Cairan pada Plant Electric Water Heater

PENERAPAN FUZZY LOGIC CONTROLLER UNTUK MEMPERTAHANKAN KESETABILAN SISTEM AKIBAT PERUBAHAN DEADTIME PADA SISTEM KONTROL PROSES DENGAN DEADTIME

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN DEBIT ALIRAN MASUKAN PADA TANDON AIR DENGAN MENGGUNAKAN MIKROKONTROLER ATMEGA 8535

LAPORAN TUGAS AKHIR. Untuk Memenuhi Persyaratan Mencapai Pendidikan Diploma III (DIII) Disusun Oleh : Choiruzzad Fahri NIM.

PENGENDALIAN TINGGI PERMUKAAN CAIRAN BERBASIS FUZZY (Fuzzy Based Liquid Height Controlling)

APLIKASI KONTROL PROPORSIONAL INTEGRAL BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA8535 UNTUK PENGATURAN SUHU PADA ALAT PENGERING KERTAS

Makalah Seminar Tugas Akhir

KENDALI LOGIKA FUZI PADA SISTEM LEVEL AIR DENGAN MIKROKONTROLER AT8535. Pandapotan Siagian, ST, M.Eng ABSTRAK

Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jalan MT. Haryono 167, Malang 65145, Indonesia

Makalah Seminar Tugas Akhir

Perancangan dan Implementasi Embedded Fuzzy Logic Controller Untuk Pengaturan Kestabilan Gerak Robot Segway Mini. Helmi Wiratran

MAKALAH SEMINAR TUGAS AKHIR PENGONTROLAN SUHU MENGGUNAKAN METODE FUZZY-PID PADA MODEL SISTEM HIPERTERMIA

Lima metode defuzzifikasi ini dibandingkan dengan mengimplementasikan pada pengaturan kecepatan motor DC.

Makalah Seminar Tugas Akhir PENGENDALIAN TEMPERATURE PADA PLANT ELECTRIC FURNACE MENGUNAKAN SENSOR THERMOCOUPLE DENGAN METODE FUZZY

PENGENDALIAN KECEPATAN MOTOR DC MENGGUNAKAN SENSOR ENCODER DENGAN KENDALI PI

Adaptive Fuzzy Untuk Menala Parameter PID pada Sistem Pengaturan Berjaringan. Nastiti Puspitosari L/O/G/O NETWORKED CONTROL SYSTEM (NCS)

MAKALAH SIDANG TUGAS AKHIR

I. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pengontrolan Suhu Menggunakan Metode FUZZY-PID pada Model Sistem Hipertermia

Perancangan Pengendali PID. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Perancangan Graphical User Interface untuk Pengendalian Suhu pada Stirred Tank Heater Berbasis Microsoft Visual Basic 6.0

PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI NEURO-FUZZY PREDICTIVE BERBASISKAN REAL TIME UNTUK PENGATURAN TEMPERATUR PADA FURNACE

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IV. PERANCANGAN SISTEM

PERANCANGAN KONTROLER KASKADE FUZZY UNTUK PENGATURAN TEKANAN PADA PRESSURE CONTROL TRAINER

IMPLEMENTASI KONTROLER PID PADA SIMULATOR KONTROL ALIRAN

Pengendalian Level Coupled Tank Menggunakan Metode Sliding Mode Control (SMC) Hybrid Proportional Integral Derivative (PID) di Simulink Matlab

IMPEMENTASI KONTROL PID DAN FUZZY LOGIC UNTUK SISTEM KONTROL KECEPATAN MOTOR DC SEBAGAI APLIKASI PRAKTIKUM KONTROL DIGITAL

PERBANDINGAN KINERJA CMAC DENGAN KONTROLLER PID METODE PERTAMA ZIEGLER-NICHOLS PADA PENGENDALIAN PLANT SUHU. Wahyudi 1 ABSTRACT

PERANCANGAN PENGENDALI PID PADA PRESSURE PROCESS RIG (38-714) BERBASIS MIKROKONTROLLER AVR ATMega8535

Rancang Bangun Sistem Pendingin Mesin Mobil Menggunakan Pengendali Logika Fuzzy

EKO TRI WASISTO Dosen Pembimbing 1 Dosen Pembimbing 2

SISTEM KENDALI HYBRID PID - LOGIKA FUZZY PADA PENGATURAN KECEPATAN MOTOR DC

APLIKASI JARINGAN SYARAF TIRUAN RBF PADA SISTEM KONTROL VALVE UNTUK PENGENDALIAN TINGGI MUKA AIR

IMPLEMENTASI KONTROL LOGIKA FUZZY PADA SISTEM KESETIMBANGAN ROBOT BERODA DUA

BAB 3 PENGEMBANGAN TEOREMA DAN PERANCANGAN PROGRAM

Pengaturan Kecepatan Motor Induksi Tiga Fasa dengan Metode PID Self Tuning Berdasarkan Fuzzy pada Rancangan Mobil Hybrid

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

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

PEMBELAJARAN SISTEM KONTROL DENGAN APLIKASI MATLAB

Implementasi Fuzzy Logic Controller untuk Pengendalian Level Air

PETA KENDALI R ADAPTIF SEBAGAI ALTERNATIF PETA KENDALI R SHEWHART DALAM MENDETEKSI PERGESERAN KECIL PADA VARIANS

Analisis Pengaruh Pemilihan Fuzzy Membership Function Terhadap Output Sebuah Sistem Fuzzy Logic

Sistem Kontrol Pergerakan Pada Robot Line Follower Berbasis Hybrid PID-Fuzzy Logic

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

PERANCANGAN KONTROLER LOGIKA FUZZY BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA32 SEBAGAI KENDALI KECEPATAN MOTOR BRUSHLESS DC (BLDC)

PERANCANGAN PENGENDALI POSISI LINIER UNTUK MOTOR DC DENGAN MENGGUNAKAN PID

Ahmadi *1), Richa Watiasih a), Ferry Wimbanu A a)

PERANCANGAN KONTROLER FUZZY MODEL REFERENCE LEARNING CONTROL (FMRLC) BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA16 SEBAGAI KENDALI MOTOR BRUSHLESS DC (BLDC)

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB III METODE PENELITIAN

Implementasi Metode Fuzzy Logic Controller Pada Kontrol Posisi Lengan Robot 1 DOF

PERBAIKAN KARAKTERISTIK KONTROLLER TEMPERATUR PADA MODEL BOILER

Desain PID Controller Dengan Software MatLab

PENGENDALIAN VALVE UNTUK MENGATUR KETINGGIAN AIR DENGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN B-SPLINE

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

3.5.1 Komponen jaringan syaraf Adaptif Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) Simulink MATLAB Mikrokontroler...

Materi 9: Fuzzy Controller

PERANCANGAN PLANT PENCAMPUR AIR OTOMATIS MENGGUNAKAN PENALAAN PARAMETER PID DENGAN LOGIKA FUZZY UNTUK PENGATURAN SUHU CAIRAN BERBASIS ATMEGA 16

JURUSAN TEKNIK FISIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER

Sistem Pengendalian Suhu Dan Kelembaban Pada Mesin Pengering Kertas

ANALISIS PID PADA MESIN PENCAMPUR ZAT CAIR PID ANALYSIS ON LIQUID MIXING MACHINE

IDENTIFIKASI DAN DESAIN CONTROLLER PADA TRAINER FEEDBACK PRESSURE PROCESS RIG Satryo Budi Utomo, Universitas Jember

KONTROL PROPORSIONAL INTEGRAL DERIVATIF (PID) UNTUK MOTOR DC MENGGUNAKAN PERSONAL COMPUTER

Kata kunci : Logika Fuzzy, Defuzzifikasi, Motor DC. I. PENDAHULUAN

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

Implementasi Fuzzy Logic Untuk Mengatur Banyak Air Pada Tanaman Mawar Berdasarkan Suhu Dan Kelembaban

PERANCANGAN KONTROLER PI ANTI-WINDUP BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 32 PADA KONTROL KECEPATAN MOTOR DC

BAB II DASAR TEORI. Gambar 2.1 Sensor Ultrasonik HCSR04. Gambar 2.2 Cara Kerja Sensor Ultrasonik.

PEMBELAJARAN PERANCANGAN SISTEM KONTROL PID DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB

Dika Dwi Muharahman*, Nurul Gusriani, Elis Hertini. Departemen Matematika, Universitas Padjadjaran *E mail:

Kontrol Kecepatan Motor Induksi Menggunakan Metode PID-Fuzzy

BAB II DASAR TEORI. kontrol, diantaranya yaitu aksi kontrol proporsional, aksi kontrol integral dan aksi

Bab III TEORI DAN PENGONTOR BERBASIS LOGIKA FUZZI

Makalah Seminar Tugas Akhir

GPENELITIAN MANDIRI RANCANG BANGUN SISTEM KENDALI MOTOR DC MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC BERBASIS MIKROKONTROLER

RESPON SISTEM DITINJAU DARI PARAMETER KONTROLER PID PADA KONTROL POSISI MOTOR DC

IMPLEMENTASI METODE FUZZY RULE BASE PADA KASUS JOB-SHOP DENGAN PENJADWALAN ADAPTIF

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

Transkripsi:

uning Parameter ontrol Proorsional Integral Menggunakan Sugeno Fuzzy Inference System Wahyudi Iwan Setiawan Eduward igor Abstract PI (Proortional-Interal) controller is a control method that have been alying in industrial roccess. his control method have two control arameters the roorsional arameter () and the integral arameter (i). In conventional methot, arameter PI is tuned by using trial and error. hat roblem is how tuning arameter is easyly and not long time to find this arameter. Autotuning aramer by using fuzzy logic is one method to solve this roblem. In autotuning method, PI arameter is calculate by some of rules base. his methode have two inuts, error and change of error. Main controller of this lant, control fluid level, use Atmega8535 microcontroller and water um as the actuator to control. his reseach is succesfull for tuning PI arameter and to control the fluid level as we want. he reson system have raid rise time, no offset and no overshoot. he reson system is stable although we add some noise in the system. ey Word : PI (Proortional-Integral), autotuning fuzzy, and Amega 8535 microcontroller. Pada industri-industri banyak digunakan kendali Gabungan aksi ini memunyai keunggulan konvensional seerti PID dan PI. endala yang dibandingkan dengan masing-masing kontrol sering dihadai adalah bahwa sistem kendali yang menyusunnya. eunggulan utamanya konvensional ini membutuhkan engetahuan adalah dierolehnya keuntungan dari masingmasing tentang arameter-arameter sistem terlebih aksi kontrol dan kekurangan dari aksi dahulu atau daat dilakukan dengan cara cobacoba. kontrol yang satu daat diatasi dengan aksi Peermasalahan akan bertambah rumit jika kontrol yang lain. Elemen-elemen controller P digunakan untuk sistem yang komleks. dan I secara keseluruhan bertujuan untuk endali Lgika Fuzzy daat digunakan memerceat reaksi sebuah sistem dan untuk membantu memudahkan enalaan menghilangkan offset. Untuk daat arameter-arameter kendali konvensional mengimlementasikan sistem kendali PI ada tersebut. endali Logika Fuzzy menerakan komuter, PI harus diubah ke dalam ersamaan suatu sistem kemamuan manusia untuk diskrit. Gambar 1 adalah blok sistem aksi kontrol mengendalikan sesuatu dengan menggunakan PI. aturan jika maka (if then rule), sehingga roses engendalian akan mengikuti endekatan secara linguistik. Pada makalah ini dirancang suatu sistem engendalian level cairan. ontroler dengan menggunakan PI yang ditala dengan menggunakan FIS model Sugeno. Gambar 1 Blok Aksi ontrol Proorsionnal- Mikrokontroler Amega 8535 sebagai kontroler Inregral. yang bertujuan untuk mendaatkan reson sistem yang baik yaitu rise time yang ceat dan Pengolahan arameter-arameter PI menjadi overshoot yang minimal. konstanta-konstanta engendalian secara diskrit Gabungan aksi kontrol roorsional dan sesuai dengan enjelasan erhitungan berikut. aksi kontrol integral membentuk aksi kontrol s) Es Es roorsional lus integral ( controller PI ). i s Wahyudi dan Iwan Setiawan (wahyuditinom@yahoo.com), adalah dosen di Jurusan eknik Elektro Fakultas eknik Universitas Dionegoro Jl. Prof. Sudharto, S.H. embalang, Semarang 5075 Eduward igor adalah mahasiswa di Jurusan eknik Elektro Fakultas eknik Universitas Dionegoro Jl. Prof. Sudharto, S.H. embalang, Semarang 5075 97

98 ransmisi, Jurnal eknik Elektro, Jilid 10, Nomor, Juni 008, hlm 97-10 ses Es i s) s sco s) ses E s ( (1) i Persamaan 1 diubah kembali ke kawasan waktu, sehingga menjadi : d t) det et () dt dt i Persamaan diubah ke dalam bentuk diskrit dengan menggunakan ersamaan backward difference, sehingga dieroleh : dy ( t) y( y( k 1) dan dt d y( t) y( y( k 1) y( k ) dt sehingga Persamaan () menjadi: cok 1 ek ek 1 ek i e k k 1 ek ek co 1 co i k 1 ek ek 1 i (3) Persamaan 3 menunjukkan ersamaan engendali PI dalam bentuk diskrit, dari ersamaan 3 daat diketahui bahwa engendali PI menggunakan konstanta engendalian sebagai berikut. k 1 ek ek 1 co ( co 3 (4) dengan 1 1 i (5) 3 (6) endali logika Fuzzy dilakukan dalam tiga taha, yaitu fuzzifikasi, evaluasi aturan dan defuzzifikasi. Gambar menunjukkan mekanisme kendali logika Fuzzy. Gambar 3 Proses Fuzzyfikasi. Basis engetahuan berisi engetahuan sistem kendali sebagai edoman evaluasi keadaan sistem untuk mendaatkan keluaran kendali sesuai yang diinginkan erancang. Basis engetahuan terdiri dari basis data dan basis aturan Fuzzy. Basis data meruakan komonen untuk mendefinisikan himunan Fuzzy dari masukan dan keluaran. Basis Aturan Fuzzy meruakan kumulan ernyataan aturan IF HEN yang didasarkan keada engetahuan akar. Logika engambilan keutusan disusun dengan cara menuliskan aturan yang menghubungkan antara masukan dan keluaran sistem Fuzzy. Aturan ini dieksresikan dalam kalimat: jika <masukan> maka <keluaran>. Metode ini memunyai bentuk aturan seerti ersamaan 7 IF x is A and y is B then z = k (7) Defuzzifikasi daat didefinisikan sebagai roses engubahan besaran Fuzzy yang disajikan dalam bentuk himunan-himunan Fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaan untuk mendaatkan kembali bentuk tegasnya (cris). Gambar 4 menunjukkan roses engambilan keutusan metode sugeno. w1 z1 w z z w1 w Gambar endali logika Fuzzy kalang tertutu. omonen Fuzifikasi berfungsi untuk memetakan masukan data tegas ke dalam himunan Fuzzy menjadi nilai Fuzzy dari beberaa variabel linguistik masukan. Gambar 3 menunjukkan roses Fuzzyfikasi Gambar 4 Proses engambilan keutusan FIS Sugeno. Pada metode Fuzzy Multiterm Controllers, logika Fuzzy akan diergunakan untuk menala atau mengadatasi sebuah kontroler multiterm seerti kontroler PI seerti yang terlihat ada Gambar 5.

Wahyudi, uning Parameter ontrol Proorsional Integral menggunakan Sugeno Fuzzy Inference System 99 Gambar 5 uning ontroler PI dengan fuzzy. ontroler PI daat direresentasikan oleh salah satu dari dua bentuk berikut yaitu 1. Bentuk ontinyu : co ( t). e( t) i e( t) dt. Bentuk Diskrit :. e( is n i1 e( i) Dimana dan i masing-masing adalah konstanta Proorsional, dan konstanta Intergral, Nilai i = /i, sering dikenal sebagai konstanta waktu integral, e( = e(- e(k-1), s adalah eriode samling dan n adalah jumlah samel data. Pendekatan dasar dalam mengadatasi kontroler multiterm (kontroler PI) dengan menggunakan logika Fuzzy adalah dengan merencanakan suervisory rules dari Fuzzy tersebut dengan aturan (rule) berikut ini : IF e( is Ai and e( is Bi, HEN is Ci and i is Di (8) Dimana, Ai, Bi, Ci, dan Di adalah variabel linguistik dari rule ke-i (i = 1,,, m) yang daat direresentasikan dengan fungsi keanggotaan tertentu. Gambar 6 Sistem mikrokontroler Amega 8535. Program kendali Fuzzy terdiri atas Fuzzifikasi, evaluasi aturan, mekanisme engambilan keutusan, dan deffuzifikasi. eluaran ada roses defuzzifikasi meruakan hasil dari roses sistem Fuzzy secara keseluruhan. Blok diagram rogram Fuzzy sebagai tuning kendali PI dierlihatkan ada Gambar 7. ahaan awal roses Fuzzifikasi adalah menentukan arameter-arameter fungsi keanggotaan ada setia himunan Fuzzy masukan. Pada emrograman Fuzzifikasi ini digunakan arameter fungsi keanggotaan masukan berua error dan d_error. Derajat keanggotaan bernilai antara 0 dan 1, sedangkan dalam emrograman tuning dengan logika Fuzzy ini, nilai derajat keanggotaan dinormalisasi ke dalam nilai 0 hingga 00 dengan tujuan menghemat memori flash ada mikrokontroler. PERANCANGAN Sistem mikrokontroler digunakan sebagai unit kendali utama yang didalamnya berisi rogram untuk mengendalikan roses engaturan oma (um), termasuk engesetan arameter, engaturan tamilan LCD, engaturan data serial dan clock inut sensor PING, kendali PI dan enalaan dengan logika Fuzzy serta mengatur aliran data komunikasi serial melalui RS3 dengan komuter untuk roses monitoring. Secara umum, alokasi enggunaan ort ada rangkaian Amega 8535 dilihat ada Gambar 6. Gambar 7 Diagram blok utama sistem Fuzzy. Seluruh roses erancangan kendali logika Fuzzy dilakukan dengan menggunakan mikrokontroler Amega 8535, sehingga seluruh

100 ransmisi, Jurnal eknik Elektro, Jilid 10, Nomor, Juni 008, hlm 97-10 arameter fungsi keanggotaan error dan d_error ada Gambar 8 dan Gambar 9 dinormalisasi ke dalam bahasa emrograman C. Gambar 8 Fungsi keanggotaan error level. 1 0.5 0 NB N Z P PB -10-5 0-15 5 10 15 D_Error level (cm) Gambar 9 Fungsi keanggotaan d_error level. ahaan kedua dalam Fuzzy Inference System adalah evaluasi aturan. ujuan dari evaluasi aturan ini adalah menentukan derajat keanggotaan dari keluaran Fuzzy. Himunan Fuzzy keluaran yang digunakan dalam erancangan tuning arameter PI adalah singleton.sebelum melakukan evaluasi aturan terlebih dahulu ditetakan basis aturan. Basis aturan meruakan keseluruhan aturan dari kombinasi dua masukan yang mungkin. Secara lengka, jumlah kombinasi yang mungkin dari dua himunan Fuzzy masukan dengan masingmasing lima fungsi keanggotaan adalah dua uluh lima aturan. Basis aturan yang dibuat berdasarkan tingkah laku lant yang diinginkan. eluaran Fuzzy akan menentukan nilai konstanta PI. Dua uluh lima aturan yang digunakan terlihat ada abel 1 dan abel. abel 1 Basis Aturan tuning PI denganlogika Fuzzy untuk onstanta. D_Error Error NB N Z P PB NB B B B B B N S S S Z S S S S S P S S S PB B B B B B abel Basis Aturan tuning PI denganlogika Fuzzy untuk onstanta i. D_Error Error NB N Z P PB NB B B B B B N S S S Z S S S S S P S S S PB B B B B B Metode engambilan keutusan (inferensi) yang digunakan dalam emrograman ini adalah metode Max-Min. Setelah semua aturan fuzzy dieksekusi, dilakukan roses agregasi dengan mengambil nilai maksimal dari masing masing fungsi keanggotaan variabel keluaran. aha terakhir dari inferensi Fuzzy adalah defuzzifikasi. Defuzzifikasi meruakan kebalikan dari roses Fuzzifikasi, yaitu mengubah himunan Fuzzy keluaran menjadi keluaran tegas (cris). Pengubahan ini dierlukan karena konstanta kendali PI hanya mengenal nilai tegas sebagai variabel arameter.perancangan ini, menggunakan sebuah himunan Fuzzy keluaran dengan fungsi keanggotaannya berua singleton, seerti tamak ada Gambar 10 dan Gambar 11. Nilai tegas (cris) keluaran dieroleh dari himunan-himunan Fuzzy keluaran dengan menggunakan metode rata-rata terbobot. Pada makalah ini digunakan kendali PI untuk mendaatkan tinggi muka cairan yang diinginkan. Nilai konstanta dan i dieroleh dari Sistem Fuzzy sebagai enala. Gambar 10 Fungsi keanggotaan keluaran konstanta. Gambar 11 Fungsi keanggotaan keluaran konstanta i. Perhitungan dengan algoritma PI dimulai dengan menghitung error antara setoint level dengan level sebenarnya. Error digunakan sebagai masukan ada kendali PI. Diagram alir roses engontrolan dengan menggunakan algoritma kendali PI digital ditunjukkan dalam Gambar 1.

Wahyudi, uning Parameter ontrol Proorsional Integral menggunakan Sugeno Fuzzy Inference 101 System Gambar 1 Diagram alir algoritma PI PENGUJIAN DAN ANALISIS anggaan engendalian sistem level tana gangguan dengan memberikan nilai referensi level yang berbeda yaitu 15 Cm, 0 Cm, dan 5 Cm. Reson sistem daat dilihat ada Gambar 13, Gambar 14, dan Gambar 15. Gambar 13 anggaan sistem kendali level tana gangguan dengan referensi 15 Cm. Gambar 14 anggaan sistem kendali level tana gangguan dengan referensi 0 Cm. waktu naik (t r ) 15 detik. Gambar 15 adalah grafik reson kendali level dengan referensi 5 Cm. Reson sistem stabil tidak terjadi kesalahan keadaan tunak, setelah detik ke 100 engujian dihentikan. Waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, waktu naik (t r ) 4 detik. etiga hasil engujian sistem kendali level tana gangguan daat disimulkan bahwa semakin besar referensi level yang diberikan, maka waktu yang dierlukan untuk mencaai keadaan stabil akan semakin lama, dengan level awal yang sama. endali PI dengan enalaan logika Fuzzy ada sistem tana gangguan yang diuji sudah bekerja secara otimal, dimana semua reson sistem untuk referensi yang berbeda daat mencaai keadaan stabil. Pengujian terhada engaruh gangguan ada sistem kendali level dilakukan dengan dua variasi, yaitu engujian engaruh gangguan sesaat ada sistem dan engaruh gangguan kontinyu. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kemamuan atau untuk kerja kendali PI dengan enalaan logika Fuzzy terhada gangguan luar. Pengaruh gangguan sesaat ada sistem kendali level dengan variasi emberian referensi level dilakukan dengan cara memberikan tambahan aliran ada bagian inlet lant. Pemberian gangguan dilakukan ketika mencaai keadaan stabil, sesuai dengan referensinya. Pemberian gangguan sesaat dilakukan selama 10 detik setelah itu aliran inlet dihentikan. Gangguan dilakukan ada referensi 15 cm, 0 cm, dan 3 cm. Hasil engujian reson sitem ditunjukkan ada Gambar 16. Gambar 15 anggaan sistem kendali level tana gangguan dengan referensi 5 Cm. Gambar 13 adalah grafik reson kendali level dengan referensi 15 Cm. Reson sistem stabil tidak terjadi kesalahan keadaan tunak, setelah detik ke 100 engujian dihentikan. Waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, waktu naik (t r ) 8 detik. Gambar 14 adalah grafik reson kendali level dengan referensi 0 Cm. Reson sistem stabil tidak terjadi kesalahan keadaan tunak, setelah detik ke 100 engujian dihentikan. Waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, Gambar 16 anggaan sistem kendali level dengan gangguan sesaat referensi 15, 0, dan 3 cm. Pada Gambar 16 menunjukkan reson sistem kendali level dengan gangguan sesaat ada referensi 15 cm, gangguan diberikan dengan memberikan aliran inlet ada waktu 40 detik, selama 10 detik level sistem berangsur-angsur naik samai level tertinggi yaitu 17 cm. Setelah itu aliran inlet dihentikan, dan waktu emulihan menuju kestabilan selama 0 detik setelah terjadi lonjakan. Pada referensi 0 cm, gangguan diberikan dengan memberikan aliran inlet sesaat

10 ransmisi, Jurnal eknik Elektro, Jilid 10, Nomor, Juni 008, hlm 97-10 ada waktu 40 detik, selama 10 detik level sistem berangsur-angsur naik samai level tertinggi yaitu 3 cm. Setelah itu aliran inlet dihentikan, dan waktu emulihan menuju kestabilan selama 4 detik setelah terjadi lonjakan. Pada referensi 3 cm, gangguan diberikan dengan memberikan aliran inlet sesaat ada waktu 06 detik, selama 8 detik level sistem berangsur-angsur naik samai level tertinggi yaitu 4 cm. Setelah itu aliran inlet dihentikan, dan waktu emulihan menuju kestabilan selama 0 detik setelah terjadi lonjakan. Pengaruh gangguan kontinyu ada sistem kendali level dengan variasi emberian referensi level dilakukan dengan cara memberikan tambahan aliran ada bagian inlet lant secara kontinyu. Pemberian gangguan dilakukan ketika mencaai keadaan stabil, sesuai dengan referensinya. Gangguan dilakukan ada referensi 15 cm, 0 cm, dan 3 cm. Hasil engujian reson sitem ditunjukkan ada Gambar 17. Gambar 17 anggaan sistem kendali level dengan gangguan kontinyu referensi 15cm, 0cm, dan 3 cm. Pada Gambar 17 menunjukkan reson sistem kendali level dengan gangguan kontinyu ada referensi 15 cm, gangguan diberikan dengan memberikan aliran inlet ada waktu 30 detik, selama 60 detik level sistem berangsur-angsur naik samai level tertinggi yaitu 16 cm hingga kembali ke keadaan steady. Setelah itu referensi diubah menjadi 0 cm. Pada referensi 0 cm, gangguan kontinyu diberikan dengan memberikan aliran inlet ada waktu 85 detik, selama 60 detik level sistem mengalami offset tunak sebesar 0.1 cm. Setelah itu referensi diubah menjadi 3 cm. Pada referensi 3 cm, gangguan kontinyu diberikan dengan memberikan aliran inlet ada waktu 144 detik, selama 100 detik level sistem mengalami offset tunak sebesar 0,1 cm. PENUUP 1. Pada engujian dengan nilai referensi teta, mamu menghasilkan reson yang baik yaitu rise time yang ceat dan overshoot yang sangat kecil, untuk referensi 15 cm menghasilkan waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, waktu naik (t r ) 8 detik, untuk referensi 0 cm menghasilkan waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, waktu naik (t r ) 15 detik, untuk referensi 5 cm menghasilkan waktu tunda (t d ) yang dierlukan adalah 1 detik, waktu naik (t r ) 5 detik,detik dari ketinggian awal 10 cm.. Pada engujian dengan gangguan sesaat, ada referensi 15, 0, 3 cm, gangguan diberikan dengan memberikan aliran inlet, selama 10 detik level sistem berangsurangsur naik samai range 1- cm. Setelah itu aliran inlet dihentikan, dan waktu emulihan menuju kestabilan selama 0 detik setelah terjadi lonjakan. 3. Pada engujian dengan gangguan kontinyu, diberikan erubahan debit ada sisi inlet, reson keluaran mengalami offset keadaan tunak sebesar 0,1 cm. 4. Penalaan konstanta PI dengan logika Fuzzy akan terus mengalami erubahan konstanta sesuai dengan erubahan nilai error dan delta error. DAFAR RUJUAN Astrom, John and Bjorn Wittenmark, Adative Control Second Edition, Addison-Wesley Publishing Comany Inc, 1995. Benjamin C. uo, Automatic Control System Sixth Edition, Prentice-Hall, New Jersey, 1991. Brosilow, Coleman and Babu Joseh, echniques of Model-Based Control, Prentice Hall International Series, New Jersey, 001. Budiharto Widodo, Panduan Praktikum Mikrokontroler AVR Amega16, P Elex Media omutindo, Jakarta, 008. Heryanto, M. Ary dan Wisnu Adi P, Pemrograman Bahasa C Untuk Mikrokontroler A MEGA 8535, Penerbit Andi, Yogyakarta, 008. Jamshidi, Mohammad, Alication of Fuzzy Logic, Prentice-Hall International Inc, New Jersey, 1980. Ogata, atsuhiko, eknik ontrol Automatik Jilid 1, diterjemahkan oleh Edi Leksono, Erlangga, Jakarta, 1994. Ogata, atsuhiko, eknik ontrol Automatik Jilid, diterjemahkan oleh Edi Leksono, Erlangga, Jakarta, 1994.