Gumilar, Elka (2019) Pengaturan Tekanan Pada Rig 38-714 Menggunakan Kontroler PI Berbasis Neural Network Dengan Skema MRAC. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
07111745000047-Undergraduate_Thesis.pdf Download (3MB) | Preview |
Abstract
Dalam dunia indutri saat ini, sistem pengaturan proses mempunyai peran penting yaitu untuk mencapai kondisi proses seperti yang diinginkan agar diperoleh hasil akhir yang sesuai. Perubahan pada kondisi proses bisa berakibat fatal. Maka dari itu dibutuhkan sebuah aksi pengaturan. Salah satu aksi pengaturan pada sistem pengaturan proses adalah pengaturan pressure. Pengaturan yang dilakukan dengan menambahkan kontroler yang memiliki kemampuan untuk beradaptasi dengan kondisi beban maupun masukan yang berubah. Kontroler yang dapat digunakan pada kondisi tersebut adalah kontroler PI berbasis Neural Network dengan skema MRAC dimana Neural Network digunakan untuk update nilai parameter Kp dan Ki. Kontroler tersebut diaplikasikan pada Pressure Process Rig 38-714 dimana plant tersebut merupakan representasi dari sistem pengaturan pressure yang ada di industri. Hasil pengujian kontroler adaptif pada plant tersebut didapatkan bahwa pada pengujian masukan yang berubah, kontroler mampu beradaptasi sesuai dengan model referensi dengan nilai RMSE yang kecil yaitu 0.0343 dan mampu mencapai nilai settling time mendekati waktu yang diinginkan yaitu 50.14 detik. Sedangkan pada pengujian terhadap perubahan beban, kontroler mampu mengembalikan nilai sesuai dengan nilai masukan dalam waktu yang cepat yaitu 9.3 detik ketika katup V5 dibuka dan 9 detik ketika katup V5 ditutup.
===============================================================================================================================
In industry, control process systems have an important role, namely to achieve the desired process conditions so that the appropriate final results are obtained. Changes to process conditions can be dangerous. Therefore it requires a control action. One of the control action in the process control system is the control pressure. Control action made by adding controllers that have the ability to adapt to changing load conditions and inputs. The controller that can be used in these conditions is a Neural Network-based PI controller with an MRAC scheme where the Neural Network is used to update the Kp and Ki parameter values. The controller is applied to the Pressure Process Rig 38-714 where in the plant is a representation of a pressure control system in the industry. The results of the adaptive controller test at the plant found that in testing the changing inputs, the controller was able to adapt according to the reference model with a small RMSE value of 0.0343 and was able to reach the settling time value close to the desired time of 50.14 seconds. While in testing the load changes, the controller is able to return the value according to the input value in a fast time of 9 seconds.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Additional Information: | RSE 629.801 511 313 Gum p-1 2019 |
| Uncontrolled Keywords: | Kontrol PI, Neural Network, Pressure Process Rig 38-714. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.87 Neural networks (Computer Science) T Technology > T Technology (General) > T57.83 Dynamic programming T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering > TK3070 Automatic control T Technology > TS Manufactures > TS176 Manufacturing engineering. Process engineering (Including manufacturing planning, production planning) |
| Divisions: | Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | Elka Gumilar |
| Date Deposited: | 13 Mar 2023 03:54 |
| Last Modified: | 13 Mar 2023 03:54 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/63652 |
Actions (login required)
 |
View Item |