Sistem Kontrol Optimal Fuzzy-Particle Swarm Optimization

Hunaini, Fachrudin; Robandi, Imam; Sutantra, Nyoman

doi:10.32492/jintake.v9i1.720

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Pengembangan sistem kontrol pencampur nutrisi menggunakan logika fuzzy kontrol. Dalam penerapanya sistem kontrol logika fuzzy memanfaatkan pengalaman seorang pakar yang oleh perancang di ekstrak kedalam bentuk jika-maka (ifthen) [5] [6]. Adapun kelebihan dari sistem kendali fuzzy adalah kemampuannya untuk melakukan proses pengendalian dengan mengikuti pendekatan secara linguistik dan dalam aksi kontrolnya tidak tergantung pada variabel-variabel proses kendali [7].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis Logika Fuzzy

Zakaria¹,

Priyandoko²,

Mukhsim³

2022

JTE

View full text Add to dashboard Cite

Abstrak— Hidroponik menjadi salah satu alternatif bagi masyarakat yang ingin berkebun tetapi tidak memiliki lahan yang luas. Hidroponik dengan metode pengairan Deep Flow Technique (DFT) adalah jenis bercocok tanam dimana tanaman ditanam pada air yang dangkal, dan larutan nutrisi terus mengalir di sekitar akar tanaman. Kadar nutrisi yang diperlukan pada setiap jenis tanaman tentunya berbeda beda. Perlunya pemantauan tingkat kepekatan larutan nutrisi secara rutin akan menjadikan masalah bagi masyarakat yang hanya memiliki sedikit waktu luang maka dibuatlah sistem kontrol dengan menggunakan kontrol fuzzy, sistem kontrol yang dirancang pada penelitian ini memiliki kemampuan mengatur nilai atau kadar kepekatan larutan nutrisi teknik hidroponik sistem DFT secara berkelanjutan berdasarkan tingkat penyerapan nutrisi pada tanaman tersebut. Berdasarkan hasil pengujian tingkat keberhasilan 96,875 % untuk nutrisi dan 96.375% untuk air dalam mencapai set point. Pada ketercapaian durasi output memiliki nilai keberhasilan 98,4% untuk output nutrisi dan 98,5% untuk durasi output air dari perbandingan pemodelan di MatLab. Hasil pengujian pada tanaman packcoy, yang menggunakan sistem kontrol pertumbuhanya sedikit lebih baik dari pada packcoy tanpa sistem kontrol, dengan tanaman tertinggi 16 cm dengan menggunakan sistem kontrol sedangkan packcoy tanpa sistem kontrol tertinggi 15 cm

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis Logika Fuzzy

Zakaria¹,

Priyandoko²,

Mukhsim³

2022

JTE

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Logika Fuzzy banyak digunakan pada sebagian besar permasalahan yang terjadi di dunia nyata. Permasalahan di dunia nyata kebanyakan bukan biner dan bersifat non linier sehingga logika Fuzzy cocok digunakan karena menggunakan nilai lingustik yang tidak linier [9] [10] [11].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Aquascape Dengan Kontrol Fotosintesis Buatan Pada Tanaman Air Menggunakan Metode Kendali Logika Fuzzy

2021

View full text Add to dashboard Cite

Pada aquascape proses fotosintesis sangat berpengaruh pada kesuburan dan keindahan tanaman air. Suhu, kejernihan dan pencahayaan air adalah faktor utama yang mempengaruhi hasil fotosintesis. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah sistem untuk menjaga kestabilan suhu air, tingkat kejernihan air dan pencahayaan pada tanaman air. Sistem yang dibangaun meggunakan sensor DS18B20 untuk membaca nilai suhu air, sensor turbidity untuk membaca nilai kejernihan air dan modul Real Time Clock (RTC) untuk mengatur pencahayaan. Nilai pembacaan suhu air, kejernihan air dan nilai waktu akan diproses oleh mikrokontroler dengan sistem kendali logika fuzzy menjadi sebuah keluaran untuk mengatur kecepatan motor pump pendingin (cooling), motor pump filter dan LED sumber pencahayaan pada aquascape. Informasi masukan dan keluaran sistem ditampilkan pada LCD 16 x 2. Hasil rencangan dan implementasi sistem diharapkan dapat membantu fotosintesis buatan pada tanaman air agar dapat berjalan dengan baik. Sistem kendali suhu air berbasis logika Fuzzy dapat menjaga suhu air sekitar 22 - 25 ⁰C dengan tingkat keberhasilan sebesar 99,08 %. Sistem kendali tingkat kekeruhan air berbasis logika Fuzzy dapat menjaga tingkat kekeruhan air sekitar 5 - 25 NTU dengan tingkat keberhasilan sebesar 96,66 %. Sistem pencahayaan dapat bekerja selama 8 jam perhari, mulai pukul 19.00 - 03.00 WIB.

show abstract

“…The coordinates of particles in the search space are regarded as three gene segments of chromosomes in genetic operation. Crossover operation is the exchange of gene segments with the same gene site between any two particles, and the probability of gene site exchange is the crossover probability [12]; mutation operation is that the gene segment of a gene site in a single particle changes randomly, that is, the corresponding PID parameters change randomly in an allowable range in this study, and the probability of random change of gene site is the mutation probability.…”

Section: Steer-by-wire Pid Control Based On Improved Particle Swarm Optimization Algorithmmentioning

confidence: 99%

Research on steering control performance of electric forklift with steer by wire

Chuan

2021

Int. J. Metrol. Qual. Eng.

View full text Add to dashboard Cite

Forklift plays an important role in cargo handling in the warehouse; therefore, it is necessary to ensure the stability of the forklift when turning to guarantee the safety of transportation. In this study, the particle swarm optimization (PSO) algorithm was improved by a genetic algorithm (GA), and the parameters of the proportion, integration, and differentiation (PID) controller were calculated using the improved algorithm for forklift steering control. Then simulation experiments were carried out using MATLAB. The results showed that the convergence speed of the improved PSO algorithm was faster than that of GA, and its adaptive value after convergence stability was significantly lower than that of the PSO algorithm; whether it was low-speed or high-speed steering, the three algorithms responded to the steering signal quickly; the yaw velocity and sideslip angle of the forklift steering under the improved PSO algorithm were more suitable for stable steering, and the increase of the steering speed would increase the yaw velocity. The novelty of this paper is that the traditional PSO algorithm is improved by GA and the particle swarm jumps out of the locally optimal solution through the crossover and mutation operations.

show abstract

Sistem Kontrol Optimal Fuzzy-Particle Swarm Optimization

Cited by 3 publications

References 0 publications

Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis Logika Fuzzy

Rancang Bangun Sistem Kontrol Untuk Pencampur Nutrisi Hidroponik Metode Pengairan DFT Berbasis Logika Fuzzy

Aquascape Dengan Kontrol Fotosintesis Buatan Pada Tanaman Air Menggunakan Metode Kendali Logika Fuzzy

Research on steering control performance of electric forklift with steer by wire

Contact Info

Product

Resources

About