Implementation of Fuzzy-PD for Folding Machine Prototype Using LEGO EV3

Folding machine prototype is a tool for folding clothes that used a LEGO Mindstorm EV3 and the movement of this LEGO will be controlled by using the proposed method.This research is using 2 kind of systems, first is (Proportional Integration Derrivative) and second is Fuzzy-PD. This system can improve the production efficiency especially in micro convection-based industry (UKM). This folding machine prototype has 3 folds connected to the EV3 Large Motors as actuators. PID and Fuzzy-PD control systems are used to control the position of the motor angle by reading the rotary encoder. Based on the test results with load condition at Kp=7,00; Ki=2.00; Kd=15.5,the PID control system has a rise time of 0.479s with settling time of 0.551s and overshoot value of 9,1%. While the result of Fuzzy-PD control shows the rise time is equal to 0.617s with settling time of 0.7s and overshoot value of 7.5%

PID Control Design for Biofuel Furnace using Arduino

The target of the Indonesian government in 2025 is increasing the use of renewable energy up to 23%, one part of potential renewable energy in Indonesia is biofuel. Biofuel requires raw materials of plant or animal oil with or without catalyst, it does not require the raw material of ethanol or methanol. The product is similar to gasoline and diesel that came from crude oil. Potential oil-producing plants in Indonesia are Palm Oil and Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.). The process of making biofuel from this material is done by heating the reactor or furnace with temperature range of 350° C - 500° C. To reach the stability of furnace temperature, it requires temperature control systems and one of them is PID. Arduino microcontroller is an open source and user friendly platform for hardware and software. The control system that designed by using arduino is capable to control the furnace temperature from 200° C to 400° C and it is using a 6000 watt heater. The best system response is achieved when Kp = 15, Ki = 15 and Kd = 1. With these parameter values, the system has the lowest overshoot response of 16%, so it is safe for biofuel furnace, even though the rise time value is 146 s, settling time of 429 and steady state error is equal to 2.87%

Simulation design of trajectory planning robot manipulator

Robots can be mathematically modeled with computer programs where the results can be displayed visually, so it can be used to determine the input, gain, attenuate and error parameters of the control system. In addition to the robot motion control system, to achieve the target points should need a research to get the best trajectory, so the movement of robots can be more efficient. One method that can be used to get the best path is the SOM (Self Organizing Maps) neural network. This research proposes the usage of SOM in combination with PID and Fuzzy-PD control for finding an optimal path between source and destination. SOM Neural network process is able to guide the robot manipulator through the target points. The results presented emphasize that a satisfactory trajectory tracking precision and stability could be achieved using SOM Neural networking combination with PID and Fuzzy-PD controller.The obtained average error to reach the target point when using Fuzzy-PD=2.225% and when using PID=1.965%.

SISTEM KONTROL OTOMATIS PH LARUTAN NUTRISI TANAMAN BAYAM PADA HIDROPONIK NFT (NUTRIENT FILM TECHNIQUE)

Salah satu solusi terhadap permasalahan keterbasatan lahan dalam bercocok tanam adalah menerapkanmetode hidroponik Nutrient Film Technique(NFT).Metode ini memiliki kelebihan yaitu memanfaatkan airyang tersirkulasi sebagai media tanam agar memperoleh air, nutrisi dan oksigen sehingga mampumempercepat pertumbuhan tanaman dengan hasil yang baik.Salah satu parameter terpenting dari metodeini adalah mempertahankan pH nutrisi yang dipantau secara berkala.Untuk itu dibuatlah alat pengatur pHsecara otomatis berbasis arduino nanodan sensor pH dengan metode Fuzzy Logic Controller (FLC).Adapun sistem kontrol yang digunakan adalah arduino nano dengan Analog pH Meter Kit sebagaimasukan, serta motor servo yang dikombinasikan dengan ball valvesebagai aktuator. Jika pH 6,6 makaarduino nano akan mengontrol motor servo yang mengendalikan bukaan ball valvetangki larutan basa(pH down) dan jika pH 7,6 maka arduino nano akan mengontrol motor servo yang akan mengendalikanbukaan ball valveuntuk tangki larutan asam (pH up). Hasil respon terbaik dari implementasi Fuzzy LogicControllerterdapat pada sistem yang memiliki pembukaan sudut servo 60 (buka sedikit) dengan rise time40 detik dan time settlingpada waktu ke 126 detik untuk menaikkan pH. Sedangkan untuk menurunkanpH, rise timediperoleh selama dua kali yaitu selama 61 detik dan aktifitas sistem yang kedua selama 4detikdan time settlingpada waktu 125 detik. Sistem mampu mempertahankan pH sebesar 6,6-7,6 denganhasil pertumbuhan bayam setinggi 24,8 cm dan banyak daun 13 helai selama 14 hari

Aplikasi Sensor Vision untuk Deteksi MultiFace dan Menghitung Jumlah Orang

Perkembangan teknologi yang terkait dengan pemrosesan menggunakan komputer demikian pesatnya, salah satunya adalah image (citra) atau disebut Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing). Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskri. Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Computer Vision merupakan cabang ilmu Pengolahan Citra Digital yang memungkinkan komputer dapat melihat seperti manusia, sehingga dapat mengambil keputusan, melakukan aksi, dan mengenali suatu Objek. Bentuk implementasi dari Computer Vision adalah Face Detection, dimana salah satu metodenya Haar-like Features. Metode ini menghitung perbedaan jumlah setiap piksel pada daerah persegi panjang (rectangular) yang berdekatan pada lokasi tertentu dalam jendela deteksi. Berdasarkan pengujian yang dengan menggunakan citra statis maupun citra dinamis, didapatkan kesimpulan bahwa metode haar-like sangat cocok digunakan untuk face detection dengan obyek citra statis maupun citra dinamis. Dengan menggunakan indikasi dari face detection untuk citra statis maupun citra dinamis maka jumlah orang akan diketahui. Pada pengujian dengan citra statis error 28% terjadi pada saat gambar berisi 7 orang. Kata Kunci : Citra Digital, Haar-like Features, Face Detectio

Pemanfaatan Beberapa Perangkap Warna Berperekat dalam Mengendalikan Hama pada Tanaman Kedelai Varietas Wilis

Penelitian bertujuan untuk mengetahui keefektifan pengendalian hama menggunakan perangkap warna berperekat terhadap tanaman kedelai varietas wilis Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Agustus 2017 sampai dengan bulan Oktober 2017. Bertempat di Desa Ampel Krajan Kecamatan Wuluhan Kabupaten Jember. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) Non Faktorial yaitu pemberian perekat berwarna yang terdiri dari 5 level yang diulang sebanyak 6 kali yaitu warna kuning, warna hijau, warna putih, warna merah, dan warna biru. Pengamatan dilakukan terhadap parameter macam-macam serangga, jumlah hama dan intensitas serangan hama. Hasil penelitian menunjukan bahwa Pemanfaatan beberapa perangkap pada tanaman kedelai varietas Willis memberikan pengaruh nyata (significant) terhadap parameter jumlah hama yang terperangkap. Perangkap warna kuning merupakan perangkap warna yang efektif karena hama lebih tertarik pada warna kuning

Simulation Design of Trajectory Planning Robot Manipulator

Robots can be mathematically modeled with computer programs where the results can be displayed visually, so it can be used to determine the input, gain, attenuate and error parameters of the control system. In addition to the robot motion control system, to achieve the target points should need a research to get the best trajectory, so the movement of robots can be more efficient. One method that can be used to get the best path is the SOM (Self Organizing Maps) neural network. This research proposes the usage of SOM in combination with PID and Fuzzy-PD control for finding an optimal path between source and destination. SOM Neural network process is able to guide the robot manipulator through the target points. The results presented emphasize that a satisfactory trajectory tracking precision and stability could be achieved using SOM Neural networking combination with PID and Fuzzy-PD controller.The obtained average error to reach the target point when using Fuzzy-PD=2.225% and when using PID=1.965%