Control Tuning

Controller Tunning

Sebuah controller proporsional-integral-derivatif (PID) adalah mekanisme kontrol umpan balik (controller) yang digunakan dalam sistem kontrol industri. Sebuah kontroler PID menghitung nilai error sebagai perbedaan antara variabel proses yang terukur dan setpoint yang diinginkan. Controller upaya untuk meminimalkan kesalahan dengan menyesuaikan proses melalui penggunaan variabel dimanipulasi.

Algoritma PID melibatkan tiga parameter konstan terpisah, dan kadang-kadang disebut kendali jangka tiga: proporsional, nilai-nilai integral dan derivatif, dilambangkan P, I, dan D. Secara sederhana, nilai-nilai ini dapat ditafsirkan dari segi waktu: P tergantung pada kesalahan ini, saya pada akumulasi kesalahan masa lalu, dan D adalah prediksi kesalahan di masa depan, berdasarkan tingkat saat perubahan

1.      Tertimbang jumlah dari tiga tindakan ini digunakan untuk mengatur proses melalui kontrol elemen seperti posisi katup kontrol, peredam, atau daya yang diberikan ke elemen pemanas.
Dengan tidak adanya pengetahuan tentang proses yang mendasari, controller PID secara historis dianggap sebagai kontroler yang paling berguna.

2.      Dengan tuning tiga parameter dalam algoritma PID, controller dapat memberikan aksi kontrol yang dirancang untuk kebutuhan proses tertentu. Tanggapan controller dapat digambarkan dalam hal respon dari controller untuk kesalahan, sejauh mana controller lampaui setpoint, dan tingkat sistem osilasi. Perhatikan bahwa penggunaan algoritma PID untuk kontrol tidak menjamin kontrol optimal stabilitas sistem atau sistem.

Beberapa aplikasi mungkin memerlukan satu atau dua tindakan untuk menyediakan sistem kontrol yang tepat. Hal ini dicapai dengan menetapkan parameter lain ke nol. Sebuah kontroler PID akan disebut PI, PD, P atau kontroler dengan tidak adanya tindakan pengendalian masing-masing. Kontroler PI yang cukup umum, karena tindakan derivatif sensitif terhadap pengukuran kebisingan, sedangkan tidak ada istilah terpisahkan dapat mencegah sistem dari mencapai nilai target karena tindakan kontrol.

Model Based Analitical

Pengertian AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) AHP merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty.  Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain.

Knowladge Based

Knowledge based system (KBS) atau sistem berbasis pengetahuan merupakan bagian dari Kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI). KBS memiliki kemampuan untuk melakukan komputasi, penyimpanan, proses berfikir, dan penyimpanan pengetahuan.

a.    Expert Controll

Istilah expert system berasal dari knowledge-based expert system (sistim cerdas berbasis pengetahuan), dimana suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia (human knowledge) yang dimasukkan ke dalam komputer untuk memecahkan masalah yang umumnya memerlukan keahlian seorang pakar/expert. Atau dapat juga dikatakan, sebuah program komputer yang menggunakan pengetahuan dan teknik inferensi (pengambilan kesimpulan) untuk memecahkan persoalan seperti yang dilakukan oleh seorang pakar.

b.    Fuzzy Controll

Saat logika klasik menyatakan bahwa segala hal dapat diekspresikan dalam istilah biner (0 atau 1, hitam atau putih, ya atau tidak), logika fuzzy menggantikan kebenaran boolean dengan tingkat kebenaran.

Berikut ini adalah beberapa contoh konsep logika fuzzy yang dapat diterapkan dalam berbagai kasus:

·         Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa banyak persediaan barang pada akhir minggu ini, kemudian manajer produksi akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari.

·         Pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan tip yang sesuai atas baik tidaknya pelayanan yang diberikan.

·         Penumpang taksi berkata pada sopir taksi seberapa cepat laju kendaraan yang diinginkan, sopir taksi akan mengatur pijakan gas taksinya.

c.    Neural Network

Neural Network merupakan kategori ilmu Soft Computing. Neural Network sebenarnya mengadopsi dari kemampuan otak manusia yang mampu memberikan stimulasi/rangsangan, melakukan proses, dan memberikan output. Output diperoleh dari variasi stimulasi dan proses yang terjadi di dalam otak manusia. Kemampuan manusia dalam memproses informasi merupakan hasil kompleksitas proses di dalam otak. Misalnya, yang terjadi pada anak-anak, mereka mampu belajar untuk melakukan pengenalan meskipun mereka tidak mengetahui algoritma apa yang digunakan. Kekuatan komputasi yang luar biasa dari otak manusia ini merupakan sebuah keunggulan di dalam kajian ilmu pengetahuan.

Nyquist Stability Criteria
Dalam teori kontrol dan teori stabilitas, kriteria stabilitas Nyquist, ditemukan oleh insinyur listrik Swedia-Amerika Harry Nyquist di Bell Telephone Laboratories pada tahun 1932. Karena hanya terlihat di Nyquist plot sistem loop terbuka, dapat diterapkan tanpa secara eksplisit menghitung kutub dan nol baik loop tertutup atau sistem loop terbuka (meskipun jumlah setiap jenis singularitas kanan setengah pesawat harus diketahui). Akibatnya, dapat diterapkan pada sistem didefinisikan oleh fungsi-fungsi non-rasional, seperti sistem dengan penundaan. Berbeda dengan Bode plot, dapat menangani fungsi alih dengan hak singularitas setengah pesawat. Selain itu, ada generalisasi alami untuk sistem yang lebih kompleks dengan beberapa input dan beberapa output, seperti sistem kontrol untuk pesawat terbang.

The Nyquist plot for .

Kriteria kestabilan Nyquist

Bode Plots

Fungsi transfer (Vo/Vi) dalam ranah (domain) frekuensi dari suatu rangkaianlistrik/elektronik dapat digambarkan secara grafik yang disebut dengan BODE PLOT. Grafik fungsi transfer dalam kaitanya dengan frekuensi ini terdiri dari dua grafik: yang pertamamenggambarkan besar relatif tegangan keluaran Vo terhadap tegangan masukan Vin, grafik kedua menggambarkan sudut geseran fasa relatif antara Vo terhadap Vin.

Bode plot dinyatakan dalam dua diagram:

Digram “Magnitude”  dan “Phase”

Bode plot dapat digunakan untuk menganalisa perubahan “ magnutide ” dan “phase” dari respon system  terhadap perubahan frekuensi sinyal masukan.

Bode plot  dapat digunakan untuk mengidentifikasi frekuensi–frekuensi kritis saat terjadinya penururnan atau kenaikan gain dari sinyal masukan.