Kontrol Model Prediksi Robas Pada Waste Heat Boiler : Parametric Ellipsoidal Uncertainty

Kontrol Model Prediksi adalah suatu strategi kontrol yang dirancang dengan menggunakan model dari proses suatu sistem. Model proses ini digunakan untuk menghitung himpunan prediksi ke depan dari proses tersebut berdasarkan himpunan sinyal kontrol yang diberikan pada model. Himpunan sinyal kontrol tersebut diperoleh dari suatu algoritma optimisasi yang meminimalkan fungsi kinerja MPC dan solusinya memenuhi kendala sistem. Oleh karena itu, pemilihan model yang tepat akan mempengaruhi kinerja dari pengontrol.Optimisasi merupakan bagian terpenting pada perhitungan sinyal control ke depan pada MPC. Pada tugas akhir ini digunakan optimisasi robas. Optimisasi robas atau Robust Optimization (RO) adalah metoda optimisasi yang dapat menangani ketidakpastian data. Ketidakpastian dalam hal ini adalah data dari masalah optimisasi tidak diketahui secara pasti saat menentukan solusi optimal.PT.Petrokimia Gresik Pabrik Pupuk Nitrogen memiliki boiler bertipe Waste Heat Boiler (WHB), pembangkit uap yang memanfaatkan gas panas sisa dari generator turbin gas. Sistem ini digunakan untuk melihat kinerja MPC dengan optimisasi robas dalam sistem di industri dan melakukan penghematan bahan bakar pada sistem WHB. Mekanisme pengontrolan dilakukan dengan keadaan awal 0 untuk setiap masukan dan keluaran, lalu diamati kestabilan sistem dan variabel prosesnya terhadap kendala sistem.RO-MPC dengan ketidakpastian elips parametrik dapat mengkompensasi gangguan terukur dari generator turbin gas. Nilai RMSE dan IAE dari keluaran yang mempengaruhi kualitas steam (uap), Tekanan uap RMSE 1 = 0.1327 dan IAE 1 = 32.1710, Flow uap RMSE 4 = 1.7132 dan IAE 4 = 2.3603, Temperatur uap RMSE 5 = 8.9758 dan IAE5  = 2242.4. Kata Kunci: Kontrol Model Prediksi, Optimisasi Robas, Optimisasi Konik, Robust Counterpart, receding horizon, waste heat boiler

Evolutionary Swarm Robotics using Epigenetics Learning in Dynamic Environment

Intelligent robots have been widely studied and investigated to replace, fulfilling a complex mission in a hazardous environment. Lately, swarm robotics, a group of collaborative robots, has become popular because it offers benefits over a single intelligent system. Many strategies have been developed to achieve collective and decentralised control applying evolutionary algorithms. However, since the evolutionary algorithm relies principally on an individual fitness function to explore the solution space, achieving swarm robotics' collaborative behaviour in a dynamic environment becomes a problem. This is due to the lack of adaptation in most of the evolutionary methods. In order to thrive in such environment, external stimuli and rewards from the environment should be utilised as ``knowledge'' to achieve the intelligent behaviour currently lacking in evolutionary swarm robotics. The aims of this research are: (1) to develop novel reward-based evolutionary swarm learning using mechanisms of epigenetic inheritance; and (2) to identify an efficient learning method for the epigenetic layer achieving a decision-making strategy in a dynamic environment. This research's contributions are the development of reward-based co-learning algorithm and co-evolution using epigenetic-based knowledge backup. The reward-based co-learning algorithm enables the swarm to obtain knowledge of the dynamic environment and override the objective-based function to evaluate internal and external problems. An advantage of this is that the learning mechanism also enables the swarm to explore potentially better behaviour without the constraint of an ill-defined objective function. Simulated search-and-rescue missions using a swarm of UAVs shows that individual behaviour evolves differently although each member has the same physical characteristics and the same set of actions. As an addition to reward-based multi-agent learning mechanisms, epigenetics is introduced as a decision-making layer. The epigenetic layer has two functions: there are genetic regulators, as well as an epigenetic inheritance (the epigenetic mechanism). The first is the function of an epigenetic layer regulating how genetic information is expressed as agent’s behaviour (the ``phenotype''). Thus, utilising the regulatory function, the agent is able to switch genetic strategy or decision-making based on external stimulus from the aforementioned reward-based learning. The second function is that epigenetic inheritance enables sharing of genetic regulation and decision-making layer between agents. In summary, this research extends the current literature on evolutionary swarm robotics and decentralised multi-agent learning mechanisms. The combination of both advances the decentralised mechanism in obtaining information and improve collective behaviour

Evaluasi Spasial Estimasi Curah Hujan pada Radar Cuaca Menggunakan Metode Z-R Marshall-Palmer di Wilayah Jawa Barat

Rainfall is one of the weather parameters that affect various sectors. High rainfall intensity can trigger hydrometeorological disasters, so rainfall observation data is vital to monitor rainfall conditions in an area. An automatic rain gauge is an instrument that measures rainfall at an observation point, but the instrument has reasonably low coverage and has yet to reach the entire region. Weather radar is a remote sensing instrument capable of spatially estimating rainfall. Weather radar data can be used to estimate rainfall using the Marshall-Palmer Z-R method. The application of the method can be an alternative for areas that do not have rainfall observation equipment. However, the estimation needs to be evaluated to improve the accuracy of the estimation value. Based on the evaluation, the highest coefficient of determination was 0.92, and the lowest was 0.67. The lowest RMSE value was 2.40, the highest was 6.76, the highest ME value was 16.59, and the lowest was 5.93; the highest bias was 12.90, and the lowest was 5.30. The study results show that the weather radar can operate according to the specifications of the maximum observation distance of up to 220 KM, but the farther the observation distance to a point, the higher the performance of rainfall estimation accuracy.Curah hujan merupakan salah satu parameter cuaca yang berpengaruh terhadap berbagai sektor. Intensitas curah hujan tinggi dapat memicu terjadinya bencana hidrometeorologi sehingga data pengamatan curah hujan sangat penting untuk memantau kondisi curah hujan di suatu wilayah. Peralatan curah hujan otomatis merupakan instrumen mengukur curah hujan di suatu titik pengamatan, namun peralatan tersebut memiliki cakupan yang cukup rendah dan belum menjangkau seluruh wilayah. Radar cuaca merupakan salah satu instrumen penginderaan jauh yang mampu mengestimasi curah hujan secara spasial. Output data pengamatan radar cuaca dapat dijadikan estimasi curah hujan menggunakan metode pendekatan Z-R Marshall-Palmer. Penerapan metode tersebut dapat menjadi alternatif untuk wilayah yang belum memiliki peralatan pengamatan curah hujan. Namun, estimasi tersebut perlu dievaluasi sehingga dapat meningkatkan perfoma akurasi nilai estimasi tersebut. Berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, koefisien determinan tertinggi sebesar 0,92 dan terendah sebesar 0,67. Nilai RMSE terendah sebesar 2.40 dan tertinggi sebesar 6.76, nilai ME tertinggi sebesar 16.59 dan terendah 5.93, bias tertinggi sebesar 12,90 dan terendah 5.30. Hasil studi menunjukkan radar cuaca dapat beroperasi sesuai spesifikasi jarak maksimal pengamatan hingga 220 KM, namun semakin jauh jarak pengamatan terhadap suatu titik, mempengaruhi performa akurasi estimasi curah hujan

Pembuatan Prototipe Thermal Mass Flowmeter Tipe Heat Transfer untuk Pengukuran Laju Aliran Massa Udara

Thermal mass flowmeter sebagai alat ukur laju aliran massa mulai banyak digunakan dalam sektor industri migas karena memiliki akurasi yang baik untuk fluida gas dan dapat mengukur secara langsung nilai laju aliran massa tanpa ada hilang energi yang besar. Dalam penelitian ini dibuat prototipe thermal mass flowmeter tipe heat transfer sebagai media pembelajaran.Dalam perancangan, material prototipe dibuat dari bahan pipa akrilik transparan sehingga prinsip kerjanya dapat diamati secara langsung. Udara dipilih sebagai fluida yang diukur karena memiliki nilai massa jenis yang telah diketahui. Laju aliran massa dihitung berdasarkan perbedaan temperatur udara sebelum dan sesudah dipanaskandengan memperhitungkan temperatur pemanas. Kalibrasi nilai laju aliran massa dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengukuran prototipe dengan nilai yang didapatkan secara teoretis.Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe memiliki sensitivitas pengukuran naik dan turun masing-masing sebesar 1,080 dan 1,084 serta ketidakpastian pengukuran naik dan turun masing-masing sebesar ± 0,642 kg/jam dan ± 0,929 kg/jam dengan daerah kerja pengukuran 10,157 kg/jam sampai dengan 14,845 kg/jam. Dengan input yang tetap, prototipe memiliki rata-rata akurasi dan presisi masing-masing sebesar 97,158% dan 95,092%.Kata Kunci: thermal mass flowmeter, temperatur, laju aliran massa, udar

Pembuatan Prototipe Viskometer Bola Jatuh Menggunakan Sensor Magnet dan Bola Magnet

Viskometer bola jatuh merupakan alat ukur viskositas dengan cara mengukur waktu yang dibutuhkan sebuah bola untuk melewati cairan dengan jarak tertentu berdasarkan prinsip Hukum Stokes dan Hukum Newton. Perhitungan secara manual pada waktu tempuh bola dan  nilai viskositas cairan menyebabkan kesalahan paralaks. Oleh sebab itu, pada penelitian ini dibuat prototipe viskometer bola jatuh yang dapat mengukur waktu tempuh bola dan mengolahnya untuk mendapatkan nilai koefisien viskositas secara otomatis.Prototipe pada penelitian ini menggunakan dua buah closed-circuit magnetic sensor untuk mendeteksi waktu tempuh bola magnet saat dijatuhkan pada cairan uji. Waktu tempuh diolah menjadi kecepatan bola magnet dan nilai koefisien viskositas cairan (dPa.s) lalu ditampilkan di komputer menggunakan perangkat arduino dan LabView 8.5.Prototipe dapat mengukur waktu tempuh bola secara otomatis dan menampilkan nilai koefisien viskositas pada komputer. Hasil pengukuran nilai viskositas menggunakan prototipe sebagai berikut minyak goreng 5,46 dPa.s ; SAE 40 24,67 dPa.s dan silicone oil 22,97 dPa.s. Nilai tersebut jauh dari nilai viskositas referensi disebabkan faktor konstanta yang digunakan pada persamaan viskometer bola jatuh tidak dapat disesuaikan seperti teori yang ada karena syarat ukuran gelas ukur sebagai wadah cairan pada prototipe dibandingkan dengan ukuran bola tidak terpenuhi. Sehingga ada faktor lain yang perlu dipertimbangkan agar diperoleh hasil pengukuran nilai viskositas cairan yang mendekati nilai sebenarnya.Kata Kunci : viskositas cairan, sensor magnet, bola jatu

Estimasi Kecepatan Angin Permukaan pada Jaringan Anemometer Menggunakan Temporal Convolutional Network

Surface winds in various locations are measured simultaneously using a multisite anemometer network. This network is susceptible to system failures due to sensor damage, causing a data gap during sensor removal and reinstallation. This research develops a wind speed estimation model on a multisite anemometer using the Temporal Convolutional Network (TCN) algorithm. TCN processes time domain signals in parallel, thus significantly cutting the computation time. Minutely wind speed data set was obtained from four anemometers at Juanda International Airport in Surabaya from January 1, 2022 – December 24, 2023. The model design comprises data pre-processing, dominant wind direction analysis, hyperparameter determination, training, and testing on actual data. TCN estimation models are divided into easterly, westerly, transitional, and all-directional models. These wind speed estimation models strongly correlate with actual data, with correlation coefficients of 0.70, 0.77, and 0.87. Overall, the accuracy of the TCN-based estimation model conforms to World Meteorological Organization (WMO) requirements for wind speed measurements. It achieves RMSE<5 m/s and MAE<3 m/s. As for computation duration, TCN processes the training for 87 seconds per epoch and completes the estimation in 37 seconds, much faster than CNN-BiDLSTM’'s training duration of 2206 seconds per epoch and estimation completion of 548 seconds.Parameter angin permukaan di berbagai lokasi diukur menggunakan jaringan anemometer. Jaringan ini sering mengalami kegagalan sistem yang disebabkan oleh kerusakan sensor. Hal ini menyebabkan adanya gap data pada jeda waktu antara pelepasan dan pemasangan sensor. Penelitian ini berupaya mengembangkan model estimasi kecepatan angin pada jaringan anemometer menggunakan algoritma Temporal Convolutional Network (TCN). TCN memproses sinyal domain waktu secara paralel, sehingga mempersingkat komputasi secara signifikan. Dataset kecepatan angin per menit diperoleh dari empat anemometer di Bandara Internasional Juanda Surabaya periode 1 Januari 2022 – 24 Desember 2023. Desain model estimasi meliputi pra-pemrosesan data, analisis arah angin dominan, penentuan hyperparameter, training dan pengujian terhadap data aktual. Model estimasi TCN dibagi menjadi model timuran, baratan, peralihan dan semua arah. Model estimasi kecepatan angin timuran, peralihan dan semua arah memiliki korelasi kuat terhadap data aktual dengan nilai koefisien korelasi berturut-turut yaitu 0,70; 0,77 dan 0,87. Secara keseluruhan, akurasi model estimasi berbasis TCN sudah memenuhi persyaratan WMO untuk pengukuran kecepatan angin yaitu capaian RMSE<5 m/s dan MAE<3 m/s. TCN mampu memproses pelatihan 87 detik per epoch dan menyelesaikan estimasi dalam 37 detik, jauh lebih cepat dari CNN-BiDLSTM dengan durasi pelatihan 2206 detik per epoch dan estimasi dalam 548 detik

Evolutionary-learning framework: improving automatic swarm robotics design

Purpose The purpose of this paper is to review the current state of proceedings in the research area of automatic swarm design and discusses possible solutions to advance swarm robotics research. Design/methodology/approach First, this paper begins by reviewing the current state of proceedings in the field of automatic swarm design to provide a basic understanding of the field. This should lead to the identification of which issues need to be resolved in order to move forward swarm robotics research. Then, some possible solutions to the challenges are discussed to identify future directions and how the proposed idea of incorporating learning mechanism could benefit swarm robotics design. Lastly, a novel evolutionary-learning framework for swarms based on epigenetic function is proposed with a discussion of its merits and suggestions for future research directions. Findings The discussion shows that main challenge which is needed to be resolved is the presence of dynamic environment which is mainly caused by agent-to-agent and agent-to-environment interactions. A possible solution to tackle the challenge is by incorporating learning capability to the swarm to tackle dynamic environment. Originality/value This paper gives a new perspective on how to improve automatic swarm design in order to move forward swarm robotics research. Along with the discussion, this paper also proposes a novel framework to incorporate learning mechanism into evolutionary swarm using epigenetic function

Pembuatan Prototipe Thermal Mass Flowmeter Tipe Heat Transfer untuk Pengukuran Laju Aliran Massa Udara

Thermal mass flowmeter sebagai alat ukur laju aliran massa mulai banyak digunakan dalam sektor industri migas karena memiliki akurasi yang baik untuk fluida gas dan dapat mengukur secara langsung nilai laju aliran massa tanpa ada hilang energi yang besar. Dalam penelitian ini dibuat prototipe thermal mass flowmeter tipe heat transfer sebagai media pembelajaran.Dalam perancangan, material prototipe dibuat dari bahan pipa akrilik transparan sehingga prinsip kerjanya dapat diamati secara langsung. Udara dipilih sebagai fluida yang diukur karena memiliki nilai massa jenis yang telah diketahui. Laju aliran massa dihitung berdasarkan perbedaan temperatur udara sebelum dan sesudah dipanaskandengan memperhitungkan temperatur pemanas. Kalibrasi nilai laju aliran massa dilakukan dengan cara membandingkan hasil pengukuran prototipe dengan nilai yang didapatkan secara teoretis.Hasil pengujian menunjukkan bahwa prototipe memiliki sensitivitas pengukuran naik dan turun masing-masing sebesar 1,080 dan 1,084 serta ketidakpastian pengukuran naik dan turun masing-masing sebesar ± 0,642 kg/jam dan ± 0,929 kg/jam dengan daerah kerja pengukuran 10,157 kg/jam sampai dengan 14,845 kg/jam. Dengan input yang tetap, prototipe memiliki rata-rata akurasi dan presisi masing-masing sebesar 97,158% dan 95,092%

Adaptive Deep Q-Network Algorithm with Exponential Reward Mechanism for Traffic Control in Urban Intersection Networks

The demand for transportation has increased significantly in recent decades in line with the increasing demand for passenger and freight mobility, especially in urban areas. One of the most negative impacts is the increasing level of traffic congestion. A possible short-term solution to solve this problem is to utilize a traffic control system. However, most traffic control systems still use classical control algorithms with the green phase sequence determined, based on a specific strategy. Studies have proven that this approach does not provide the expected congestion solution. In this paper, an adaptive traffic controller was developed that uses a reinforcement learning algorithm called deep Q-network (DQN). Since the DQN performance is determined by reward selection, an exponential reward function, based on the macroscopic fundamental diagram (MFD) of the distribution of vehicle density at intersections was considered. The action taken by the DQN is determining traffic phases, based on various rewards, ranging from pressure to adaptive loading of pressure and queue length. The reinforcement learning algorithm was then applied to the SUMO traffic simulation software to assess the effectiveness of the proposed strategy. The DQN-based control algorithm with the adaptive reward mechanism achieved the best performance with a vehicle throughput of 56,384 vehicles, followed by the classical and conventional control methods, such as Webster (50,366 vehicles), max-pressure (50,541 vehicles) and uniform (46,241 vehicles) traffic control. The significant increase in vehicle throughput achieved by the adaptive DQN-based control algorithm with an exponential reward mechanism means that the proposed traffic control could increase the area productivity, implying that the intersections could accommodate more vehicles so that the possibility of congestion was reduced. The algorithm performed remarkably in preventing congestion in a traffic network model of Central Jakarta as one of the world’s most congested cities. This result indicates that traffic control design using MFD as a performance measure can be a successful future direction in the development of reinforcement learning for traffic control systems