ALAT PENJEMUR KOPI DENGAN KENDALI LQR-PID

Indonesia merupakan negara penghasil biji kopi terbesar ketiga di dunia karena letak Indonesia yang ideal untuk iklim pertumbuhan dan produksi kopi. Salah satu proses pengolahan biji kopi yang terpenting adalah proses pengeringan karena sangat menentukan kualitas biji kopi. Dalam penelitian ini, fokusnya adalah memaksimalkan proses pengeringan melalui mekanisme suntracking system. Pada umumnya sistem penjejak matahari digunakan untuk mendapatkan sinar matahari yang maksimal melalui pengontrolan posisi tray agar selalu mengikuti pergerakan posisi matahari. Sistem yang dibangun terdiri dari sistem mekanik dan sistem kelistrikan. Metode kontrol yang digunakan pada sistem ini adalah dengan menggunakan kontrol LQR dan PID. Dimana hasil eksperimen akan dibandingkan kontroler mana yang terbaik

ANALISIS SISTEM KEPUTUSAN PRODUKSI DENGAN LOGIKA FUZZY BERBASIS FUZZY INTERFERENCE SYSTEM METODE MAMDANI MENGGUNAKAN MATLAB

Masalah yang sering muncul dalam sistem perdagangan adalah ketidakpastian persediaan yang mengakibatkan ketidakpastian sistem produksi. Logika fuzzy adalah logika penyelesaian ketidakpastian sistem melalui sistem keputusan fuzzy. Sistem keputusan fuzzy yang digunakan mengikuti algoritma metode Mamdani. Algoritma yang digunakan adalah pembentukan sistem fuzzy: analisis input-output, penentuan variabel input-output, penentuan fungsi keanggotaan untuk setiap himpunan fuzzy, penentuan aturan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan para ahli di bidangnya, dan implementasinya adalah sistem kabur. Untuk mengetahui jumlah produksi setiap harinya dilakukan pengolahan data menggunakan bantuan software fuzzy toolbox Matlab 8.1, dimana konfirmasi (defuzzification) menggunakan metode centroid. Memasuki variabel permintaan 4.000 bungkus dan jumlah persediaan 400 bungkus menghasilkan total produksi hari Rabu 4.280 bungkus. Ternyata logika fuzzy metode Mamdani dapat digunakan untuk mendapatkan ketidakpastian jumlah permintaan dan jumlah pasokan untuk produksi tertent

Implementation of Line of Sight Algorithm Design Using Quadcopter on Square Tracking

The improvement of the quadcopter has extended its function, even for risky army tasks, i.e., search, reconnaissance, and rescue operations. The quadcopter also can be implemented for medical tasks, such as mapping wind velocity conditions, detecting radiation sources, surveillance, and upkeep and surveys. A quadcopter is a non-linear machine with more than one enter and output and a machine with balance problems. It is simply prone to outside disturbance. This function reasons a few problems in controlling the monitoring motion and adjusting the dealing with the path automatically. Based on those problems, this looks like the monitoring manipulated layout within the horizontal place with the aid of including the line of sight's set of rules. So, that direction following converges closer to 0 and may conquer the disturbance of ocean currents that extrude the parameters of the quadcopter in shifting at the horizontal place. The controller benefit is acquired using the numerical iterative of the Linear Matrix Inequality (LMI) technique. Meanwhile, Command-Generator Tracker (CGT) controls the monitoring function at the x and y. The simulation effects display that the manipulation technique can deliver the yaw, pitch, and roll to the anticipated values on a rectangular track.DOI: 10.17977/um024v7i22022p09

PENGONTROL KECEPATAN RESPON MOTOR DENGAN PID DAN LQR

Sistem kontrol dapat dikatakan baik jika menghasilkan respon dengan nilai settling time dan rise time yang rendah. Namun akan lebih baik lagi jika sistem tersebut juga memiliki respon kecepatan putar yang responsif, sehingga dikatakan sebagai sistem yang optimal. Pada paper ini, penulis akan merancang dan merealisasikan suatu kendali kecepatan motor dc dengan kendali optimal dengan tujuan untuk memperbaiki nilai stling timem rise time dan merancang gain feedback K yang dapat meminimalkan fungsi biaya. Jenis metode kontrol optimal yang akan digunakan adalah metode proportionalintegral-derivative (PID) dan algoritma Linear Quadratic Regulator (LQR). Dimana untuk mengendalikan kecepatan motor dc, optimasi dilakukan dengan mengatur nilai matriks Q dan R yang nantinya dapat merubah nilai K. Motor dc yang akan dikendalikan harus dimodelkan terlebih dahulu dalam PID Controller agar dapat dimasukkan dalam perhitungan metode LQR. Proses pengendalian (simulasi respon dan implementasi hasil perhitungan LQR) dilakukan dengan menggunakan Simulink Matlab. &nbsp