Upload
vucong
View
220
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Farid Takhfifur RahmanFarid Takhfifur Rahman
(1105.100.005)
Dosen PembimbingDosen PembimbingDosen PembimbingDosen Pembimbing
Dr. Melania Suweni Muntini, M.TDr. Melania Suweni Muntini, M.TDr. Melania Suweni Muntini, M.TDr. Melania Suweni Muntini, M.T
Latar belakangLatar belakang
Lingkungan Udara
Kelembaban
&
Temperatur
Kualitas
&
Kuantitas
Metode Logika
Fuzzy
TujuanTujuan
Merancang dan mengembangankan sistem
pengontrolan kelembaban dan temperatur ruang dengan menggunakan kontrol logika fuzzy.
• Bagaimana melihat keakurasian alat ukur
kelembaban yang dibuat.
• Bagaimana sistem logika fuzzy dapat
RRumusan masalahumusan masalah
• Bagaimana sistem logika fuzzy dapat
mengontrol kelembaban dalam suatu ruang.
Batasan MasalahBatasan Masalah
• Pengujian dilakukan pada miniature rumah kaca yang dibuat dengan ukuran 1m
x 1m x 1m.
• Perancangan pengendali menggunakan Mikrokontroler AVR ATMEGA16
• Sensor yang digunakan untuk kelembaban dan temperatur ruang adalah SHT11.
• Pengendalian kelembaban dan temperatur ruang digunakan kontrol fuzzy.
• Aktuator yang digunakan sebagai penyemprot kabut air adalah valve elektrik • Aktuator yang digunakan sebagai penyemprot kabut air adalah valve elektrik
yang dihubungkan ke selang air yang pada ujungnya diberi nozzle spray.
Aktuator penyembur hawa panas digunakan pemanas (solder) dan kipas.
• Hasil pengukuran kelembaban dan temperatur ruang ditampilkan pada LCD.
• Bahasa pemrograman yang digunakan adalah bahasa C.
• Sistem dari pemodelan matematis tidak dibahas.
KelembabanKelembaban
KelembabanKelembaban
Kelembaban adalah suatu tingkat keadaan lingkungan udara basah yang disebabkan oleh adanya partikel air dalam udara.
KelembabanKelembaban
KelembabanKelembaban
AbsolutAbsolut
KKelembabanelembaban
RelatifRelatif
Sensor adalah peralatan yang digunakan untuk merubah suatu besaran fisis menjadi besaran listrik sehingga dapat dianalisa dengan rangkaian listrik.
Sensor SHT11
SensorSensor
Sensor SHT11Sensor SHT11 adalah sebuah singel chip multisensor untuk sensor kelembaban dan temperatur ruang yang telah terkalibrasi sempurna sehingga bentuk keluaran sudah dalam bentuk digital.
Gambar 2.2 Sensor SHT11
Diperkenalkan oleh Prof. Lotfi Zadeh (University of California).
Logika fuzzy digunakan untuk menyatakan hukum operasional dari suatu sistem dengan ungkapan bahasa, bukan dengan persamaan matematis. Sistem ini diciptakan karena logika boole tidak mempunyai
LogikaLogikaFuzzyFuzzy
ketelitian seperti logika fuzzy.
(a) (b)Gambar 2.8 Perbedaan (a) Logika Boole dan (b) Logika Fuzzy
Pada sistem fuzzy terdapat tiga proses yaitu : 1. Fuzzyfikasi2. Inferensi3. Defuzzyfikasi
Fuzzyfikasi Variabel linguistik Variabel numerikInferensi Variabel linguistik DefuzzyfikasiVariabel numerik
Gambar 3.6 Skema Proses Sistim Fuzzy
10 30 100807560
(derajat keanggotaan)
1Kurang Mendekati Sama
% RH dari Set Point
40
A B C D
Kondisi kurang , mempunyai persamaan
mendekati303
4 xA −=
−= x x
• FUZZYFIKASIVariabel masukan fuzzy dilakukan fuzzyfikasi sebagai berikut:
Nilai Temperatur ºC Persepsi Set Point
0 – 20 Dingin
21 – 27 Sedang
28 – 40 Panas
Tabel 3.1 Persepsi masukan temperatur
Kondisi mendekati , mempunyai persamaan dan
Kondisi sama , mempunyai persamaan
130
−= xB 4
20+−= x
C
325
−= xD
Pengubahan variabel numerik ke variabel linguistik pada masukan temperatur mengokuti Tabel 3.1:
• Inferensi
TemperaturPanas Sedang Dingin
Kelembaban
Kurang Sangat Lembab Lembab Lembab
Mendekati Lembab Lembab Lembab
Sama Lembab Kering Kering
• Defuzzyfikasi(derajat keanggotaan)
10 20 100806050
(derajat keanggotaan)
Kering Lembab Sangat Lembab1
% penambahan jumlah partikel air
40
E F G H
Kondisi kering , mempunyai persamaan
Kondisi lembab , mempunyai persamaan dan
Kondisi sangat lembab , mempunyai persamaan
YE 3040−=YF 4020+= YG 2080−=
YH 2060+=
Masukan
Keluaran Defuzzyfikasi
Defuzzyfikasi
(%penambahan
jumlah partikel air)
Kering Lembab Sangat Lembab
<=0 Kontrol tidak bekerja Pengering udara membuka Pengering udara membuka
Tabel 3.3 Aksi kontrol Proses Defuzzyfikasi
1% - 30% Satu nozzel membuka Satu nozzel membuka Satu nozzel membuka
31% - 60% Satu nozzel membuka Dua nozzel membuka Dua nozzel membuka
61% - 100% Dua nozzel membuka Tiga nozzel membuka Tiga nozzel membuka
ANALISA DATA DAN PEMBAHASANANALISA DATA DAN PEMBAHASAN
Pengujian Alat Ukur
Proses Sistem Kontrol Fuzzy
Hasil Uji Kestabilan Kontrol
Pembahasan
PengujianPengujian AlatAlat UkurUkur
37.6
37.7
37.8
37.9
38
38.1
38.2
38.3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Data Pengukuran
RH
(%
)
Hygrometer Analog
Pembacaan Alat
21.9
21.95
22
22.05
22.1
22.15
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Data Pengukuran
Suh
u (º
C)
Termometer
Pembacaan Alat
Gambar 4.1 Grafik Pembacaan RH
Gambar 4.2 Grafik Pembacaan Temperatur
ProsesProses SistemSistem KontrolKontrol FuzzyFuzzy
(derajat keanggotaan)
1Kurang Mendekati Sama
% RH dari Set Point
A B C D0,96
Pada suatu kondisi tertentu diambil nilai dari sensor kelembaban relatif adalah 58.97404 dengan temperatur 32ºC (panas). Maka dilakukan proses sebagai berikut:
(derajat keanggotaan)Kering Lembab Sangat Lembab
1
% penambahan jumlah partikel air
E F G H
10 30 10080756040
58.97404Maka dalam masukan fuzzy termasuk bagian mendekati dengan persamaan B :
Jadi masukan fuzzy dari kelembaban 58,97404 sebesar 0,96 dan merupakan bagian “mendekati ”. Sehingga seuai aturan inferensi fuzzy “jika RH mendekati dan suhu panas dari set point makaruangan harus lembab ”.
130
−= xB
96,0
130
97404,58
=
−=
B
B
10 20 100806050
partikel air
40
Karena lembab maka menggunakan persamaan G :
Jadi jumlah penambahan partikel air sebanyak 60,8 %
YG 2080−=96,0.2080−=G
8,60=G
Grafik Respon Kestabilan antara Kelembaban Relatif terhadap Waktu
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120 140
t (detik)
RH
(%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
RH
(%
)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (detik)
RH
(%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
RH
(%
)
Grafik 4.3.1 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:80% pada Temperatur: Panas
Grafik 4.3.4 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:88% pada Temperatur: Panas
0
10
20
0 20 40 60 80 100 120
t (de tik)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (de tik)
RH
(%
)
0
10
20
0 20 40 60 80 100 120 140 160
t (de tik)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (de tik)R
H (
%)
Grafik 4.3.2 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:80% pada Temperatur: Sedang
Grafik 4.3.3 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:80% pada Temperatur: Dingin
Grafik 4.3.5 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:88% pada Temperatur: Sedang
Grafik 4.3.6 Respon Kelembaban Relatif dengan Set Point:88% pada Temperatur: Dingin
Grafik hubungan antara prosentase jumlah penambahan partikel air terhadap waktu
0102030405060708090
100
0 20 40 60 80 100 120 140
t (detik)
pena
mba
han
parti
kel a
ir (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Pe
na
ba
ha
n p
art
ike
l a
ir (
%)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (detik)
pe
na
mb
ah
an
pa
rtik
el
air
(%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
pe
na
mb
ah
an
pa
rtik
el
air
(%
)
Grafik 4.3.7 Kelembaban 80% dengan Temperatur: Panas Grafik 4.3.10 Kelembaban 88% dengan Temperatur: Panas
0
10
20
0 20 40 60 80 100 120
t (de tik)
Pe
na
ba
ha
n p
art
ike
l a
ir (
%)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (de tik)
pe
na
mb
ah
an
(%
)
0
10
20
0 20 40 60 80 100 120 140 160
t (de tik)
pe
na
mb
ah
an
pa
rtik
el
air
(%
)
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 20 40 60 80 100 120
t (detik)p
en
am
bh
an
pa
rtik
el
air
(%
)
Grafik 4.3.8 Kelembaban 80% dengan Temperatur: Sedang
Grafik 4.3.9 Kelembaban 80% dengan Temperatur: Dingin
Grafik 4.3.11 Kelembaban 80% dengan Temperatur: Sedang
Grafik 4.3.12 Kelembaban 80% dengan Temperatur: Dingin
PembahasanPembahasan
Proses kendali fuzzy dilakukan oleh sistem Mikrokontroler AVR
ATMEGA16 yang dilengkapi dengan interface digital dan analog. Sebuah
sensor kelembaban dan temperatur ruang SHT11 beserta aktuator
penyembur partikel air dan pemanas digunakan disini.
Pengujian respon sistem dilakukan terhadap variasi set point, variasi
kelembaban dan variasi temperatur. Waktu kecepatan respon kestabilankelembaban dan variasi temperatur. Waktu kecepatan respon kestabilan
dapat diketahui dengan cara menghitung data yang dimulai dari data
pertama hingga data mencapai set point.
Untuk mengetahui performansi kestabilan sistem terhadap set point
dapat dilakukan dengan mencari nilai keseksamaan data yang dimulai dari
pencapaian set point hingga data terakhir.
Percobaan Deviasi Standard Keseksamaan
I dengan SP: 80% Pada Temperatur: Panas 0,609645 99.63 %
II dengan SP: 80% Pada Temperatur: Sedang 0,303034 99.59 %
III dengan SP: 80% Pada Temperatur: Dingin 0,346447 99.57 %III dengan SP: 80% Pada Temperatur: Dingin 0,346447 99.57 %
IV dengan SP: 88% Pada Temperatur: Panas 0,866888 99.54 %
V dengan SP: 88% Pada Temperatur: Sedang 0,48197 99.40 %
VI dengan SP: 88% Pada Temperatur: Dingin 0,410474 99.32 %
Secara umum respon pengontrolan kelembaban dan temperatur ruang dengan menggunakan kontrol logika fuzzy telah memenuhi syarat sebuah pengendali.
KESIMPULANKESIMPULAN
SARANSARANUntuk pengembangan dan penelitian selanjutnya diharapakan dapat dibuat sistem kontrol otomatis yang lebih kompleks lagi dengan pemilihan instrument pengendali lainnya yang dapat bermanfaat bagi pemenuhan kebutuhan industri dan untuk kepentingan umat manusia.