Desain Kontroler PID-Genetic Algorithm untuk Sistem Pengaturan Level Air Steam Drum pada Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU)

Perubahan laju aliran uap menimbulkan gangguan pada sistem pengaturan level air steam drum. Level air dijaga pada titik tengah ketinggian drum atau disebut Normally Water Level (NWL), agar uap yang dihasilkan memenuhi spesifikasi serta tidak merusak peralatan pada pembangkit. Pada umumnya, sistem pengaturan level menggunakan kontroler PID konvensional. Namun, adanya gangguan dapat menyebabkan performa sistem dengan kontroler PID konvensional tidak mampu memenuhi spesifikasi. Kontroler PID-Genetic Algorithm (PID-GA) diterapkan untuk mengatur level air steam drum agar berada pada titik NWL ketika terdapat gangguan. Sistem pengaturan menggunakan kontroler PID-GA mampu meredam gangguan berupa beban minimal, nominal, dan maksimal, yaitu dengan perturbation peak masing-masing sebesar 0,18 m; 0,22 m; dan 0,26 m

Implementation of Navigation Target Seeker Mobile Robot Based on Pattern Recognition with Fuzzy Kohonen Network (FKN) Methods

Navigation is a technique for determining the position and direction of travel in the actual environment. This navigation system can be implemented on a mobile robot to accomplish a specific task, in this paper is used in order to navigate the robot can move toward a specific target while avoiding obstacles exist. One of the control techniques used in mobile robot navigation is based on pattern recognition techniques. With a pattern that has been previously implanted in the “brains” of the robot, the mobile robot can take action in accordance with the movement of the pattern. This paper used method of Fuzzy Kohonen Network (FKN) in order to be able to navigate a mobile robot to recognize patterns in the environment. The target used is a specific point designated position using a camera support (GPS Ad-hoc). Based on test results using this method, the obtained results are satisfactory, precisely to the targets and fast search time target

Pengaturan Kecepatan Pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Linear Quadratic Regulator (LQR) Berdasarkan Particle Swarm Optimization (PSO)

Hybrid Electric Vehicle (HEV) merupakan suatu jenis kendaraan hibrida yang menggabungkan sistem daya gerak Internal Combustion Engine (ICE) dengan sistem daya gerak listrik dari motor listrik. ICE dan motor listrik pada HEV dengan konfigurasi parallel dapat bekerja bersama – sama, sehingga tenaga yang dihasilkan bisa lebih besar untuk mempertahankan kecepatan terhadap adanya pembebanan pada kendaraan yang disebut dengan permasalahan regulator. Hal tersebut merupakan kelebihan dari HEV dibandingkan dengan mesin konvensional yang hanya menggunakan ICE. Metode optimal kontrol Linear Quadratic Regulator (LQR) digunakan untuk pengaturan kecepatan pada simulator HEV. Indeks performansi yang minimum dan nilai kesalahan terkecil menjadi perhatian dalam penelitian ini. Penentuan matriks pembobot Q dan R merupakan salah satu langkah agar tercapainya tujuan tersebut. Penggunaan algoritma cerdas Particle Swarm Optimization (PSO) dapat melakukan proses tuning matriks Q dan R berdasar multi kriteria yang diinginkan. Hasil pengujian, didapatkan kontrol LQR mampu mereduksi sinyal kesalahan pada saat terjadi pembebanan berlebih pada rentang beban nominal 0-60 VDC rem elektromagnetik, sehingga kecepatan yang diinginkan dapat terus dipertahankan dengan bantuan motor DC sebesar 99,4 %. Hasil implementasi ess relatif kecil sebesar 1,9%

Perancangan Dan Implementasi Autonomous Landing Menggunakan Behavior-Based Dan Fuzzy Controller Pada Quadcopter

Perkembangan teknologi sistem kendali pesawat sayap berputar (copter) semakin pesat salah satunya pada pesawat berbaling-Baling empat (quadcopter). Landing merupakan bagian tersulit dalam penerbangan quadcopter. Ukuran quadcopter yang kecil mengakibatkan susahnya pengendalian kestabilan dan kecepatan turun.Cara mengatasi permasalahan ini adalah dengan autonomous landing yang menggunakan algoritma kendali behavior-based (berbasis perilaku). Tugas akhir ini merancang dan mengimplementasikan algoritma kendali behavior-based (berbasis perilaku) pada proses autonomous landing quadcopter dan kontroler PD (Proporsional, Diferensial) pada untuk kestabilan sudut roll dan pitch, sedangkan untuk jarak landing menggunakan kontroler logika fuzzy. Pada Tugas Akhir ini, didapatkan nilai parameter kontroler PD roll dan kontroler PD pitch dari hasil tuning terstruktur pada simulasi Kp=500 dan Kd=30. Sedangkan kendali landing menggunakan kontroler logika fuzzy dengan parameter Ke=4 Kde=175 dan Ku=1 pada simulasi dapat melakukan proses landing selama 8 detik dari ketinggian 3 meter. Respon hasil implementasi pada quadcopter belum sesuai dengan hasil simulasi. Proses landing pada implementasi lebih cepat dengan waktu 3.5 detik dari ketinggian 2 meter, selain itu koreksi sudut roll dan sudut pitch masih terhadapat error +/-3º

Perancangan dan Implementasi Pengaturan Kecepatan Motor Brushless DC Menggunakan Metode Model Predictive Control (MPC)

Saat ini, penelitian dan pengembangan mobil listrik (electric vehicle) sudah menjadi pusat perhatian bagi kalangan industri dan civitas academica. Sudah banyak kendaraan listrik yang sudah diproduksi secara massal di seluruh dunia. Beberapa dari kendaraan listrik tersebut menggunakan motor BLDC sebagai penggerak utamanya. Pada Tugas Akhir kali ini, salah satu kemampuan yang akan diteliti dan dianalisa adalah respon kecepatan motor BLDC pada mobil listrik saat mobil diberi suatu beban. Ketika mendapat pembebanan, respon kecepatan dari motor BLDC akan turun sehingga performa dari motor BLDC tidak sesuai dengan setpoint yang diharapkan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu kontroler yang dapat mengatasi permasalahan diatas dan melakukan pengaturan kerja pada motor BLDC agar bekerja sesuai dengan kebutuhan. Kontroler ini diharapkan mampu untuk mengembalikan respon kecepatan pada motor BLDC kembali kepada setpoint ketika motor BLDC diberi pembebanan. Penulis menggunakan metode kontroler Model Predictive Control (MPC) yang dapat memprediksi perilaku sistem pada masa depan yang bergantung pada informasi sistem saat ini dan model state-space dari sistem. Berdasarkan hasil implementasi, kontroler MPC dapat memberikan respon yang sesuai dengan tracking setpoint yang diberikan dengan rata-rata nilai steady-state error sebesar 9,8% untuk semua parameter pembebanan

COVID-19 symptoms at hospital admission vary with age and sex: results from the ISARIC prospective multinational observational study

Background: The ISARIC prospective multinational observational study is the largest cohort of hospitalized patients with COVID-19. We present relationships of age, sex, and nationality to presenting symptoms. Methods: International, prospective observational study of 60 109 hospitalized symptomatic patients with laboratory-confirmed COVID-19 recruited from 43 countries between 30 January and 3 August 2020. Logistic regression was performed to evaluate relationships of age and sex to published COVID-19 case definitions and the most commonly reported symptoms. Results: ‘Typical’ symptoms of fever (69%), cough (68%) and shortness of breath (66%) were the most commonly reported. 92% of patients experienced at least one of these. Prevalence of typical symptoms was greatest in 30- to 60-year-olds (respectively 80, 79, 69%; at least one 95%). They were reported less frequently in children (≤ 18 years: 69, 48, 23; 85%), older adults (≥ 70 years: 61, 62, 65; 90%), and women (66, 66, 64; 90%; vs. men 71, 70, 67; 93%, each P < 0.001). The most common atypical presentations under 60 years of age were nausea and vomiting and abdominal pain, and over 60 years was confusion. Regression models showed significant differences in symptoms with sex, age and country. Interpretation: This international collaboration has allowed us to report reliable symptom data from the largest cohort of patients admitted to hospital with COVID-19. Adults over 60 and children admitted to hospital with COVID-19 are less likely to present with typical symptoms. Nausea and vomiting are common atypical presentations under 30 years. Confusion is a frequent atypical presentation of COVID-19 in adults over 60 years. Women are less likely to experience typical symptoms than men

Perancangan Pengaturan Kecepatan Pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV) Menggunakan Metode State Dependent – Linear Quadratic Regulator

Teknologi Hybrid Electric Vehicle (HEV) menggabungkan kinerja Internal Combution Engine (ICE) dan motor listrik. ICE berlaku sebagai penggerak utama, dan motor listrik berlaku sebagai penggerak pembantu. Tetapi, pengembangan pada teknologi HEV masih sulit untuk dikembangkan karena konfigurasinya sangat kompleks. Selain itu terjadi permasalahan pada pembagian kerja antara ICE dengan motor DC pada saat akselerasi ataupun pada permasalahan regulasi. Permasalahan regulasi dapat terjadi pada saat terjadi pembebenan lebih pada kendaran berupa rem mekanik yang akan mempengaruhi penurunan kecepatan mesin bakar sehingga terjadi penurunan kecepatan pada HEV. Oleh karena itu perlu adanya suatu kontroler yang dapat dengan segera mengembalikan kecepatan HEV dengan mengatur kecepatan putar dari motor DC sebagai penggerak pembantu. Pada tugas akhir ini, digunakan kontroler State Dependent – Linear Quadratic Regulator (SD-LQR) untuk pengaturan kecepatan yang akan diimplementasikan pada simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV). Berdasarkan hasil pengujian, motor DC dapat membantu kinerja mesin bakar mempertahankan set point hingga ess dapat mencapai 0,05%. Berdasar hasil implementasi masih terdapat ess hingga 11,1

Pengaturan Kecepatan pada Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle Menggunakan Metode Pid-linear Quadratic Regulator

Hybrid Electric Vehicle (HEV) merupakan suatu kendaraan dengan konsep ramah lingkungan dan hemat energi yang diharapkan menjadi salah satu alternatif menanggulangi efek rumah kaca dan krisis energi. HEV menggabungkan kinerja Internal Combustion Engine (ICE) atau mesin bakar dan motor listrik. Pada HEV dengan konfigurasi paralel, ICE dan motor listrik dapat bekerja bersama-sama. Pada Tugas Akhir ini digunakan Simulator Parallel Hybrid Electric Vehicle (PHEV). Simulator ini merepresentasikan kondisi nyata HEV namun dalam skala yang lebih kecil. Simulator ini terdiri dari mesin bakar 2 tak sebagai penggerak utama, motor DC sebagai penggerak pembantu, dan beban berupa rem magnetik arus eddy. Ketika terjadi permasalahan regulator akibat pembebanan lebih pada kendaraan, kecepatan putar pada ICE menurun sehingga kecepatan HEV tidak sesuai dengan output yang diharapkan. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu kontroler untuk melakukan pengaturan kerja dari motor listrik agar bekerja sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Kontroler PID – Linear Quadratic Regulator (PID-LQR) digunakan untuk memperbaiki performansi kerja HEV agar mampu membantu ICE mencapai kecepatan putar yang seharusnya. Berdasarkan hasil pengujian secara simulasi didapatkan motor DC menggunakan kontroler PID-LQR mampu membantu kinerja ICE sehingga dapat mengembalikan respon sistem menuju nilai steady state ketika terjadi pembebanan pada rentang arus beban rem nominal 0.56 A-1.14 A. Berdasarkan hasil pengujian secara implementasi, motor DC dapat membantu kinerja ICE, namun masih terdapat error steady state