Sistem Pengendalian LV Kolom Distilasi Biner dengan Internal Model Kontrol (IMC) Berbasis Neurofuzzy

Author : Biyanto, Totok R.;

Menurut Morari, Internal Model Control (IMC) mempunyai struktur yang sangat kokoh (robust) terhadap gangguan, baik terhadap perubahan setpoint maupun disturbance penggangu plant. Hal ini dibuktikan dari hasil penelitian Handogo,dkk[], IMC konvensional dengan pemodelan FOPDT (First Order Plus Dead Time) mempunyai performasi yang lebih baik dibandingkan pengendalian PID dengan tuning Ziegler-Nicols. IMC sebagai sistem pengendalian berbasis model, maka keberadaan suatu model yang merepresentasi proses yang ditinjau mutlak diperlukan. Pencapaian suatu model dapat dilakukan dengan memanfaatkan kelebihan yang dimiliki oleh soft computing dalam hal memetakan hubungan nonlinier antara input dan output. Kelebihan lain yang dimiliki oleh soft computing untuk pemodelan dibandingkan dengan menggunakan hukum-hukum alam (first principle), adalah kemampuan untuk merepresentasikan suatu proses tanpa memerlukan informasi yang mendalam tentang proses yang ditinjau serta tidak memerlukan persamaan matematik yang kompleks dan rumit. Pemodelan dan pengendalian IMC menggunakan soft computing berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST) juga telah dilakuakan oleh Biyanto,dkk [1] untuk memperbaiki penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ribeiro,dkk,[10] MA. Husain,dkk,[4] Rival, dkk,[12] yang masih meninggalkan error steady state dan berosilasi, namun IMC-JST [1] hasil penelitian tersebut masih mempunyai performansi yang sluggish dan mempunyai Integral Absolute Error (IAE) yang lebih jelek dibandingkan IMC konvensional, walaupun JST mampu memodelkan model plant forward dan model plant inverse dengan lebih baik dibandingkan dengan FOPDT. Penelitian ini dimulai dari pembuatan Amplitude Pseudo Random Binary Signal (APRBS) yang sesuai untuk plant, mengambil data dinamik plant, membuat model forward dan model inverse plant, menentukan learning rate dan filter yang sesuai serta memberikan pelatihan kepada pengendali secara langsung terhubung dengan plant (secara online) untuk belajar mengeluarkan sinyal manipulated variabel yang mampu membuat output plant (control variabel) mengikuti perubahan setpoint yang diberikan. Simulasimenunjukkan bahwa

Keyword : Pengendalian LV kolom distilasi biner, Internal Model Kontrol (IMC), Neurofuzzy

Sumber : http://repository.petra.ac.id/66/

This entry was posted in Uncategorized and tagged , , . Bookmark the permalink.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s