Garuda - Garba Rujukan Digital

Perancangan Sistem Tracking Quadrotor untuk Sebuah Target Bergerak di Darat Menggunakan Sistem Fuzzy Mochamad Rama Ramadhan; Rusdhianto Effendie
Jurnal Teknik ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Pada Tugas Akhir ini dibahas tentang quadrotor yang ditugaskan untuk melakukan tracking terhadap target yang bergerak di darat. Pengenalan posisi quadrotor dan target menggunakan sistem kamera Optitrack. Dirancang algoritma program untuk dapat membedakan di mana posisi quadrotor dan posisi target berada. Digunakan metode kontrol logika fuzzy model Mamdani untuk mengatur keseimbangan sudut roll dan pitch quadrotor saat terbang. Selain pada pengaturan keseimbangan, kontrol logika fuzzy digunakan pula pada pengaturan posisi quadrotor pada sumbu X dan Y. Nilai parameter metode kontrol logika fuzzy diperoleh secara eksperimental. Hasil implementasi menunjukkan bahwa kontrol logika fuzzy dapat diterapkan pada quadrotor untuk menjaga kestabilan karena mampu mempertahankan sudut roll dan pitch quadrotor di sekitar sudut ±5° dengan simpangan terjauh sebesar 4,45° dan -7,45° serta pada pengaturan posisi, quadrotor dapat bergerak menuju posisi yang dikehendaki dengan error posisi maksimal sebesar 0,29 meter dan -0,28 meter pada sumbu X dan Y. Saat implementasi tracking target, quadrotor mampu bergerak mengikuti target yang bergerak dengan error posisi maksimal saat tracking sebesar 0,83 meter dan 1,51 meter.

Perancangan Sistem Navigasi Menggunakan Kamera pada Quadcopter untuk Estimasi Posisi dengan Metode Neural Network Redi Kharisman; Katjuk Astrowulan; Rusdhianto Effendie
Jurnal Teknik ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Sistem navigasi banyak digunakan sebagai pengenal objek dalam radius tertentu, penunjuk arah tujuan, penunjuk posisi objek berada dan sebagainya. Adakalanya sistem navigasi juga memiliki noise atau ketidakakuratan informasi dalam implementasinya sehingga membuat interpretasi terhadap posisi objek menjadi berbeda-beda pula. Dengan menganggap quadcopter sebagai suatu objek terbang dengan warna dominan, penentuan posisi dapat dilakukan proses pencitraan dengan prinsip Stereo Vision yang menggunakan dua buah kamera. Dengan kamera, proses pencitraan dapat dilakukan dengan mengetahui setiap perubahan posisi objek melalui titik tengah objek dengan proses trackingnya. Namun kamera memiliki noise yang dapat menyebabkan perubahan data yang cukup sering dalam setiap cuplikan datanya. Metode Backpropagation Neural Network digunakan sebagai estimator yang ditujukan agar dapat mengikuti pola data sekaligus juga memberikan posisi yang lebih akurat dengan mengeliminasi noise yang terdapat dalam pola data yang terekam. Sehingga dengan menggunakan metode tersebut, maka sebagian besar noise yang terjadi, tereliminasi dan grafik pergerakan lebih tampak nyata.

Design Fluida Temperature Control in Heat Exchanger using Model Predictive Control Algoritm Fatimah Ekasari Masturi; Rusdhianto Effendie; Eka Iskandar
Jurnal Teknik ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Heat Exchanger merupakan suatu alat proses pertukaran panas, berfungsi untuk memindahkan panas antara dua fluida yang berbeda temperatur dan dipisahkan oleh suatu sekat pemisah. Pada proses perpindahan panas ini terdapat delay time sehingga dibutuhkan suatu kontroller agar diperoleh temperatur fluida sesuai dengan kriteria yang diinginkan, tidak terdapat energi yang terbuang, serta pemanfaatan sumber energi yang tersedia benar-benar dapat lebih efisien. Model Predictive Control (MPC) telah berhasil diaplikasikan di berbagai industri proses, karena kemampuannya untuk mengatasi berbagai masalah multivariabel kontrol seperti interaksi, waktu tunda dan batasan. Keuntungan dari MPC karena kedua variabel, yaitu variabel manipulasi dan variabel kontrol, dihitung dengan menggunakan teknik optimasi. Pengendalian terhadap pendekatan linear plant dengan Kontroler MPC menggunakan parameter Hp (prediksi horizon)= 20 Hc(kontrol horizon)= 4 matriks pembobot Q=1 R=0.1 dapat menghasilkan respon yang stabil tanpa adanya overshoot serta mampu mencapai setpoint yang diinginkan yaitu 70°C, pada beban tetap (nominal) ataupun beban bervariasi sekitar 20 % dari beban nominal dengan waktu steady state 35s.

Three Phase Motor Centrifugal Machines Speed Control Using Pid Fuzzy Method Trio Yus Peristiaferi; Rusdhianto Effendie; Josaphat Pramudijanto
Jurnal Teknik ITS Vol 4, No 1 (2015)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v4i1.8617

Induction motor speed settings are still done manually by changing the position of the shaft or the size of the puli engine centrifugal. This method resulted in an arrangement with the speed of the motor will be difficult to control as expected. Inappropriate speed settings can also lead to less sugar production results. It is therefore necessary to maintain the control method of motor speed when load is added while experiencing the process of starting, spinning and breaking. The controller that is used is the PID Fuzzy. In a using simulation and implementation of using controller PID Fuzzy having the averages error when processing starting, spinning and breaking a dising about 0.51 % and about 1.06 %. So this final project hoped can help increase the efficiency of the centrifugal on sugar factory machine.

Perancangan Kontroler Neural Network PI Untuk Sistem Pengaturan Level Dengan Metode Decoupling Pada Plant Coupled Tank Kresnakartika surya putra; Rusdhianto Effendie
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Pada industri proses yang melibatkan fluida, suatu fluida akan dipompa dan dialirkan dari satu tangki ke tangki yang lain untuk diolah. Pemindahan cairan dari satu tangki ke tangki yang lain meyebabkan berubahnya level fluida dalam tangki. Dalam pengaturan level, pemindahan cairan biasa disebut sebagai pembebanan pada level.proses decoupling digunakan untuk mengubah dimana proses MIMO menjadi SISO agar lebih mudah dikontrol. Perubahan beban ini dapat mempengaruhi dari kinerja kontroler.. Kontroler yang banyak digunakan di industri proses adalah kontroler PI karena kesederhanaan struktur dan kehandalannya. Pada penerapan kontroler PID tuning parameter kontroler sering dilakukan dengan prosedur trial and error. Untuk tetap memenuhi spesifikasi kontrol yang diharapkan maka perlu dilakukan tuning ulang parameter kontroler PI. Kontroler PI Neural Network ini didesain untuk dapat melakukan tuning pada parameter kontroler PI sehingga dapat mengatasi perubahan parameter pada plant dan menjaga performa dari plant.setelah itu didapatkan performa dari plant yaitu berupa error steady state 0.032% kemudian nilai Kp dan nilai Ki yaitu 15,043 dan 0.8071.

Desain Pengaturan Level pada Coupled Tank Process dengan Menggunakan Metode Model Predictive Control Evira Dyah Puspitarini; Rusdhianto Effendie; Josaphat Pramudijanto
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Plant level coupled tank digunakan pada kebutuhan industri yang melibatkan fluida sebagai penampung minyak atau cairan kimia. Coupled tank merupakan plant nonlinier yang tersusun dari dua buah tangki yang dihubungkan oleh sebuah pipa atau lubang saluran. Cara kerja dari tank ini dengan mengendalikan aliran dan laju air salah satu tangki sesuai kebutuhan. Kontrol level digunakan untuk menjaga titik set level terhadap nilai yang diberikan sehingga mampu menerima nilai-nilai set point secara dinamis. Pada tugas akhir ini, digunakan metode Model Predictive Control untuk mengendalikan aliran dan laju air. Untuk mengaplikasikan Model Predictive Control, perumusan plant akan diubah menjadi plant linear. Penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk mendesain sistem pengendalian level dan flow pada coupled-tank process menggunakan kontroler Model Predictive Control yang dapat bekerja memprediksi perilaku sistem pada masa depan yang bergantung pada informasi sistem saat ini. Pada pengujian didapatkan nilai Np sebesar 10, nilai Nc sebesar 1, dan nilai tuning parameter sebesar 0,2. Sistem mengalami settling time pada detik ke-39,1002 pada tangki 1 dan detik ke-40,1051 pada tangki 2. Sistem mempunyai error steady state sebesar 0,015% pada tangki 1 dan 0,005% pada tangki 2.

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search