4.2 Self Tuning PID Controller Untuk lebih memaksimalkan fungsi controller maka perlu dilakukan tuning lebih lanjut terhadap parameter PID pada controller yaitu pada nilai PB, Ti, dan Td. Seperti terlihat pada gambar 4.2, respon trend yang dihasilkan masih belum maksimal, waktu yang diperlukan untuk mencapai set-point dan steady state cukup lama, dimana parameter tuning yang digunakan yaitu default dari kondisi awal start-up DCS. Metode tuning yang akan digunakan yaitu dengan metode tuning Ziegler Nichols dengan metode osilasi dengan menghitung dari nilai osilasi dari sistem loop tertutup. Osilasi yang diperoleh seperti pada gambar berikut ini. Sedangkan untuk hasil perhitungan dengan parameter tuning PID diperoleh : P : PBu / 0,45 = 679,3 I : Pu / 2 = 7,6 D : Pu / 8 = 1,9 Dari simulasi dengan tuning PID di atas diperoleh trend seperti berikut : Gambar Respon osilasi closed loop Dari grafik respon diatas didapatkan nilai Gain Ultimate atau PBu = 305,7 dan nilai Periode Ultimate atau Pu =15,2 detik. Sehingga dengan menggunakan tabel perhitungan metode osilasi diperoleh parameter tuning PID controller sebagai berikut, untuk hasil perhitungan tuning PI diperoleh : P : PBu / 0,45 = 679,3 I : Pu / 2 = 7,6 D : 0 Dari simulasi dengan tuning PI di atas diperoleh trend seperti berikut : Gambar Respon trend dengan parameter tuning PID Dari respon trend dengan PID controller di atas didapatkan parameter kualitatifnya pada tabel berikut : Tabel Parameter kualitatif pada tuning PID Parameter PID Mv 2,1 Ts (s) 57 Max. Overshoot (mm) 32,2 Ess (mm) 0,1 Gambar di bawah adalah grafik perbandingan respon yang dihasilkan dengan tuning PI dan PID. Gambar Respon trend dengan parameter tuning PI Dari respon trend dengan PI controller diatas didapatkan parameter kualitatifnya pada tabel berikut : Tabel Parameter kualitatif pada tuning PI Parameter PI Mv 2,1 Ts (s) 117 Max. Overshoot (mm) 105,1 Ess (mm) 0,2 Gambar 4.6 Perbandingan respon antara PI dan PID Dari grafik di atas dapat dilihat bahwa tuning dengan PID memiliki trend respon yang lebih cepat dibandingkan PI. Hal ini dapat diartikan bahwa proses pada model glycol contactor ini membutuhkan energi extra dengan menambahkan time derivative pada tuning untuk lebih mempercepat reaksi. 4.3 Tracking Set Point Setelah didapatkan tuning PID dengan respon yang cukup cepat dan stabil menggunakan perhitungan dengan metode osilasi di atas, maka perlu dilakukan pengujian setpoint dimana pengujian ini dilakukan untuk menguji nilai kehandalan dari tuning dalam sistem yang telah didapatkan sebelumnya. Pengujian dilakukan dengan memberikan beberapa perubahan set point level pada controller antara lain yaitu pertama pada set point level 400 mm, kemudian secara
berurutan diubah menjadi 600 mm, 500 mm, dan yang terakhir pada level 800 mm. Pada tuning PI setelah mendapat penambahan load akan menghasilkan trend respon seperti pada gambar di bawah, Pada trend tersebut terlihat bahwa ketika terjadi penambahan load secara tiba-tiba sebesar 20% sinyal manipulasi bereaksi terlambat untuk menambah bukaan valve ketika laju aliran bertambah sehingga level bertambah drastis sesaat. Setelah beberapa saat barulah controller dapat kembali dapat menstabilkan proses, dan level kembali stabil dalam jarak waktu 65 detik. Gambar Tracking Set Point PID Di bawah ini adalah tabel hasil dari pengujian simulasi tracking set point. Tabel Hasil grafik tracking set point PID No Set Point Mv t s (detik) Max (mm) Ess 1 400 1,4 59 21,2 0 2 600 2,1 55 11,3 0 3 500 1,8 53 5,5 0 4 800 2,8 58 16,5 0 Sedangkan untuk pengujian tracking set point untuk tuning PI diperoleh grafik trend seperti terlihat berikut : Gambar Penambahan load 20% (tampilan HIS) Pengujian load berikutnya yaitu terhadap tuning PID dengan penambahan dan pengurangan load yang sama dengan pengujian sebelumnya sebesar 20%. Pada penambahan load dihasilkan trend seperti pada gambar 4.11 dimana terjadi respon yang sama seperti pada saat pengujian terhadap PI yaitu terjadi kenaikan level secara tiba-tiba. Yang berbeda adalah waktu yang dibutuhkan kontroller untuk mengembalikan level ke kondisi steady berlangsung lebih cepat yaitu selama 45 detik. Gambar Tracking Set Point PI Di bawah ini adalah tabel hasil dari pengujian simulasi tracking set point. Tabel Hasil grafik tracking set point PI No Set Point Mv t s (detik) Max (mm) Ess 1 400 1,4 98 70,5 0 2 600 2,1 89 40,6 0 3 500 1,8 82 21,5 0 4 800 2,8 93 54,7 0 4.4 Pengujian Disturbance dalam DCS Setelah dilakukan pengujian set point, maka untuk mengetahui performansi sistem secara lebih menyeluruh khususnya dalam hal kestabilan respon controller terhadap perubahan input maupun output perlu dilakukan pengujian gangguan terhadap sistem. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan gangguan berupa penambahan dan pengurangan load pada inputan laju aliran solution pada saat berjalan dalam keadaan steady. Gambar Penambahan load 10% (tampilan HIS) 4.5 Simulasi System dengan MATLAB Seperti telah disebutkan di atas bahwa dalam simulasi perancangan system pengendalian level pada glycol contactor dengan menggunakan Distributed Control System (DCS) kita tidak bisa mengetahui secara detail teknis dari program controller dalam melakukan proses tuning, khususnya dalam hal Self Tuning PID pada proses tersebut. Hal ini tidak lain karena dalam lingkungan DCS tersebut memang terdapat proteksi khusus dalam systemnya. Sehingga untuk mengetahui lebih detail teknis dari proses Self Tuning PID pada pengendalian level dalam glycol contactor, maka digunakan program simulink matlab untuk membantu mengetahui proses Self Tuning PID pengendalian levelnya. Akan tetapi dalam melakukan perancangan pengendalian level dalam program matlab kita tidak merubah pemodelan proses dan controller khusunya mengenai Self Tuning Controller PID, yaitu menggunakan program yang bernama Controller
Adaptive pp2a_2. Berikut adalah gambar model system Self Tuning Controller PID dengan program Matlab. Gambar Perbandingan trend respon DCS dan MATLAB Gambar Simulink Matlab Self Tuning Controller PID 4.5.1 Pengujian Disturbance pada simulink Matlab Setelah didapatkan Self Tuning PID dengan respon yang cukup cepat dan stabil menggunakan perhitungan dengan metode poles and zeros di atas, maka untuk mengetahui performansi sistem secara lebih menyeluruh khususnya dalam hal kestabilan respon controller terhadap perubahan input maupun output perlu dilakukan pengujian gangguan terhadap sistem. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan gangguan berupa penambahan load pada inputan laju aliran wet gas pada saat berjalan dalam keadaan steady. Gambar Simulink Controller Adaptive pp2a_2 Dimana gambar dibawah ini adalah respon trend dari Self Tuning PID menggunakan simulink matlab dengan parameter a1= -1,5 ; a2= 0,54 ; b1= 0,6 ; b2= 0,012 sesuai dengan pemodelan proses plant menggunakan model poles and zeros pada bab3. Gambar Trend respon STC PID Matlab Dari respon trend dengan Self Tuning PID controller diatas didapatkan parameter kualitatifnya pada tabel berikut : Tabel Parameter kualitatif pada Self Tuning PID dengan menggunakan simulink Matlab Parameter PID Gambar Simulink Matlab STC PID dengan Disturbance Pada self tuning PID setelah mendapat penambahan load akan menghasilkan trend respon seperti pada gambar 4.18. Pada trend tersebut terlihat bahwa ketika terjadi penambahan load secara tiba-tiba sebesar 20 % sinyal manipulasi bereaksi terlambat untuk menambah bukaan valve ketika laju aliran bertambah sehingga level bertambah drastis sesaat yaitu sebesar 2,47 mm. Setelah beberapa saat barulah controller dapat kembali dapat menstabilkan proses, dan level kembali stabil dalam jarak waktu 16 detik. Di bawah ini adalah trend penambahan load 20% : Max. Overshoot (mm) 21,3 Ts (s) 37 Ess (mm) 0,1 Grafik perbandingan trend respon yang dihasilkan Self Tuning Controller PID dengan Program DCS dan MATLAB ditunjukkan seperti gambar 4.16. Gambar Trend respon STC PID dengan Disturbance Untuk memperjelas cara kerja dari proses Self Tuning Controller PID dalam proses control menggunakan simulink Matlab, bisa kita lihat dari adanya perubahan dari nilai KP, Ti dan Td pada Self Tuning PID apabila dalam system tersebut diberikan gangguan atau disturbance berupa penambahan load
pada inputan laju aliran wet gas pada saat berjalan dalam keadaan steady. Adapun perubahan nilainya yaitu seperti di bawah ini: Gambar Trend perubahan nilai KP dengan STC PID steady, maka controller secara otomatis akan melakukan perubahan tuning KP sesuai kebutuhan. Dimana nilai KP akan diturunkan untuk mengurangi besar osilasi pada saat ada penambahan load yaitu dari nilai -61.2 menjadi -64,9 seperti gambar 4.20. 4.6 Pengujian Virtual Human Interface Station (HIS) Untuk lebih mempermudah seorang operator DCS dalam mengoperasikan controller serta memonitoring proses pada plant dan sistem secara keseluruhan, maka pada DCS terdapat fasiilitas berupa Graphic Builder yang dapat digunakan untuk membuat tampilan monitoring proses serta controller pada plant tanpa harus membuka function block diagram yang cukup rumit. Pengujian dilakukan dengan menjalankan virtual HIS dan melihat perubahan yang terjadi apakah sama dengan nilai proses dari model yang telah dibuat pada control drawing., dan melakukan pengecekan satupersatu pada tombol perintah yang dibuat untuk memanggil beberapa fungsi seperti untuk menampilkan tuning dan juga trend proses. Simulasi dari Human Interface station sendiri seperti terlihat pada gambar berikut. Gambar Trend perubahan nilai Ti dengan STC PID steady, maka controller secara otomatis juga akan melakukan perubahan tuning Ti sesuai kebutuhan. Dimana nilai Ti akan diturunkan untuk mengurangi besar error pada saat ada penambahan load yaitu dari nilai 0,8 menjadi 0,825. Gambar Trend perubahan nilai Td dengan STC PID steady, maka controller secara otomatis juga akan melakukan perubahan tuning Td sesuai kebutuhan. Dimana nilai Td akan diturunkan untuk mempercepat respon trend agar stabil pada saat ada penambahan load yaitu dari nilai 0,1697 menjadi 0,1688 seperti gambar 4.22. Gambar Tampilan HIS pada DCS I. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan Setelah dilakukan serangkaian metodologi, simulasi dan pengujian pada pengerjaan Tugas Akhir ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : Telah dirancang simulasi sistem pengendalian Glycol Contactor ke dalam lingkungan DCS Centum CS3000 yang dilakukan melalui pendekatan dengan persamaan Laplace dengan menggunakan algoritma dan fungsi yang ada dalam function block diagram pada control drawing. Untuk memperjelas proses Self Tuning Controller PID pada system pengendalian level pada glycol contactor digunakan program simulink Matlab untuk membantu mengetahui proses Self Tuning PID pengendalian levelnya. Akan tetapi tanpa merubah pemodelan proses dan controllernya, yaitu menggunakan program yang bernama Controller Adaptive pp2a_2. Dengan menggunakan metode osilasi dengan sistem loop tertutup diperoleh hasil parameter tuning PI dengan PB = 679,3 ; Ti = 7,6 ; Td=0. Sedangkan untuk parameter tuning PID diperoleh PB = 679,3 ; Ti = 7,6 ; Td = 1,9. Dari respon trend yang dihasilkan antara tuning PI dengan PID diperoleh bahwa dengan tuning PID menghasilkan waktu untuk menghasilkan reaksi mencapai kondisi steady lebih cepat yaitu 57 detik dibandingkan tuning PI yang mencapai kondisi steady dalam waktu 117 detik. Dari hasil simulasi didapatkan parameter kualitatif keseluruhan dengan program DCS pada tuning PI pada saat set point 600 mm yaitu Ts=117 s, Max.Overshoot=105,1 mm dan Ess=0,2. Sedangkan dengan PID controller pada set poin yang sama
diperoleh, Ts = 57, Max.Overshoot = 32,2 mm, dan Ess=0,1. Dari hasil simulasi menggunakan Controller Adaptive pp2a_2 didapatkan parameter kualitatif keseluruhan dengan program simulink Matlab pada self tuning PID pada saat setpoint 600 mm yaitu Max. Overshoot=21,3 mm, Ts=37 s dan Ess=0,1. Pada saat level glycol dalam proses dikenai load hingga level mencapai 900 mm hingga 1000 mm maka alarm akan menyala dan Alarm Message akan menampilkan peringatan LEVEL GLYCOL HIGH HIGH, sedangkan pada saat level berada pada level 300 mm hingga 200 mm maka alarm akan aktif menampilkan pesan LEVEL GLYCOL LOW LOW. 5.2 Saran Dari hasil tugas akhir ini dapat diberikan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya antara lain : Mengoptimasi tuning serta sinyal kontrol dari controller PID dengan memanfaatkan beberapa algoritma serta fungsi yang tersedia dari Function Block Diagram pada Control Drawing. Mengaplikasikan langsung secara online pada DCS dengan mengkoneksikan hasil perancangan pada software CENTUM CS3000 pada PC dengan Field Control Station yang ada. DAFTAR PUSTAKA [1]. Astrom, Karl J. Wittenmark, Bjorn. Computer Controlled Systems.Prentice-Hall International, Inc. [2]. Bequette, B. Wayne. 1998. Process Dynamics Modeling, Analysis, and Simulation, Upper Saddle River, New Jersey : Prentice Hall PTR [3]. Yokogawa Electric Corp. 2003. Centum CS3000 Manual - Instruction Manual IM 33S01B30-01E : Yokogawa Electric Corp, Tokyo [4]. Gunterus, Frans. 1994. Falsafah Dasar Sistem Pengendalian Proses. Jakarta : PT Elex Media Komputindo [5]. Ogata, Katsuhiko.1995. System Dynamics.New Jersey, USA : Prentice hall [6]. Ogata, Katsuhiko.1996. Automatic Control I.New Jersey, USA : Prentice hall [7]. Training Division, 2008. CENTUM CS3000 Training. ITS, Surabaya : PT. Yokogawa Indonesia [8]. Astrom, Karl J. and Hagglund, Tore. 1995. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Research Triangle Park, NC : Instrument Society of America. [9]. Pagerungan Gas Plant Manual Book. Kangean Energy Indonesia Ltd: Pagerungan Island. [10]. Bobal, Vladimir. 1999. Self-Tuning PID Controller. Department of Aumatic Control, Faxculty of Technology Zlin: Czech Republic. Biodata Penulis Nama : Sulhan Efendi TTL : Pamekasan, 17 Juni 1987 Alamat : Perum. Pantai Mentari Y-36 Kenjeran Email : larluar@yahoo.co.id / pe2nx@ep.its.ac.id Pendidikan : SDN Larangan Luar III (1994-2000) SLTPN 1 Larangan (2000-2003) SMAN 1 Pamekasan (2003-2006) S-1 Teknik FisikaFTI ITS (2006 - Now)