Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal EECCIS
Wardana, A.N.I.
Unknown Affiliation
Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Osilasi Kontrol Proses Industri dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan - Review Tsanya, Nukman Tsaqib; Wardana, A.N.I.; Effendy, Nazrul
Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) Vol. 16 No. 3 (2022)
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21776/jeeccis.v16i3.1468

Abstract

Osilasi kontrol loop adalah salah satu masalah yang sering terjadi di proses industri. Osilasi menyebabkan variabel proses tidak dapat dipertahankan pada kondisi yang diinginkan yang akan menyebabkan kerugian finansial pada industri. Selama beberapa tahun terakhir sudah banyak penelitian yang dilakukan, dan salah satu pendekatan yang semakin banyak digunakan adalah menggunakan jaringan saraf tiruan (JST). Tulisan ini memberikan gambaran tentang karakterisktik JST dan penerapannya untuk deteksi dan diagnosis osilasi kontrol pada proses industri. Dari beberapa studi yang dipelajari, arsitektur JST yang paling umum dipilih untuk proses deteksi osilasi adalah multilayer perceptron (MLP), convulational neural network (CNN) dan recurrent neural network (RNN). Tiap arsitektur tersebut memiliki karakteristik dan fungsi yang berbeda. MLP memiliki karakteristik yang sederhana, dan fleksibel dibandingkan jaringan lainnya. CNN bekerja sangat baik untuk melakukan teknik deteksi dengan menggunakan pengenalan pola. Sementara RNN sangat baik digunakan untuk mendeteksi sistem dinamis pada proses industri.
Co-Authors Nazrul Effendy Tsanya, Nukman Tsaqib