Muhammad Riza A. 2408 100 067 Pembimbing : Hendra Cordova ... · titrasi antara asam dan basa. Dari...
27
Muhammad Riza A. 2408 100 067 Pembimbing : Hendra Cordova ST, MT. NIP : 196905301994121001
Transcript of Muhammad Riza A. 2408 100 067 Pembimbing : Hendra Cordova ... · titrasi antara asam dan basa. Dari...
Muhammad Riza A.
2408 100 067
Pembimbing : Hendra Cordova ST, MT.
NIP : 196905301994121001
Latar BelakangKontrol pH dilakukan untuk menjaga harga pH pada nilaitertentu yang diharapkan. Nilai pH dipengaruhi dari prosestitrasi antara asam dan basa. Dari titrasi tersebutmenghasilkan kurva titrasi yaitu bentuk kurva s. Bentukkurva yang di dapat yaitu tanda bahwa prosespengendalian pH merupakan pengendalian prosesnonlinier sedangkan sebagaimana diketahui bahwa,pengendali PID digunakan pada proses yang linier. Solusidalam penyelesaian pengendalian nonlinier tersebut salahsatunya adalah dengan menggunakan self-tuning PIDdengan metode Pencarian Akar Persamaan Karakteristik.
Rumusan MasalahBerdasarkan latar belakang pada pembahasan
sebelumnya, maka dapat ditentukan beberapapermasalahan sebagai berikut :
1. Bagaimana menerapkan self-tuning PID melaluimetode Pencarian Akar Persamaan Karakteristikpada proses netralisasi pH secara aktual ?
Batasan Masalah
1. Proses titrasi yang digunakan adalah reaksi antara asamlemah CH3COOH dengan basa kuat NaOH .
2. Analisis yang dilakukan merupakan analisis berdasarkanperformansi sistem.
3. Proses dianggap pencampuran sempurna dan suhudianggap konstan
Tujuan :
Tujuan penelitian tugas akhir ini adalahmenerapkan konsep Self Tuning PID melalui metodePencarian Persamaan Akar Karakteristik sebagaisistem pengendalian pH secara aktual.
Tinjauan Pustaka :Nama Tahun Judul
Hendra Cordova 2004
Perancangan Auto Switch PID untuk proses netralisasi pH pada tangki CSTR (Continoues Stirred Tank Reactor)
Operahadi 2007
Perancangan Sistem Pengendalian pH padaPengolahan Limbah Berbasis Adaptive Control Dengan Variant Forgetting Factor
Haris Sanjaya 2011
Rancang Bangun Auto Switch PID menggunakanmetode Direct Synthesis Pada Proses Netralisasi pH
Rancang Bangun Self TuningPID Kontrol pH DenganMetode Pencarian AkarPersamaan Karakteristik.
Titrasi Asam Basa
Campuran antara larutan asam dan basa dikenal dengan proses titrasi.karena adanya dua obyek tersebut, maka dimungkinkan kombinasiakan berjumlah empat campuran yaitu, asam-basa kuat, asam-basalemah, asam kuat basa lemah dan asam lemah basa kuat. Kurva titrasitelah digunakan sebagai acuan dalam melakukan model pH. Kurvatersebut menggambarkan pH sebagai fungsi dari perbedaan asam-basa.
Pengendalian adaptifSuatu sistem kontrol dikatakan adaptif apabila sistem pengendaliantersebut dapat menyesuaikan diri terhadap perubahan- perubahanparameter yang berpengaruh pada sistem secara automatik, ataukontroler tersebut dapat mengkompensasi variasi karakteristik sistemyang dikendalikan selalu berada pada keadaan optimalnya.
Gambar 2.5 Skema diagram blok adaptive control
Diagram Blok
-
SP ytuePID Pompa Plant
Sensor
a1, a2,
b1, b2
Kp, Ti, Td
+
-
Perangkat
Lunak
Rancang Bangun plant
Pompa (aktuator
Tangki asam
Tangki utama
Tangki basa
pH meter
Elektroda pH
Metodologi Penelitian :
Ya
Tidak
Ya
Tidak
Mulai
Studi Literatur
Perancangan Alat
Desain Sistem Kontrol Self Tuning PID
selesai
UjiKomparasi
e < 2%
“Estimasi
Parameter”
θ
−−−−−−
)2(
)1(
)2(
)1(
tu
tu
ty
ty
Parameter Proses Awal :
=
θ T = [ ])2()1()2()1( −−−−−− tututyty
Nilai kovarian matrix awal :
c =
1000000
0100000
0010000
0001000
Nilai prediksi eror :
ep(k) = y(t) – θθ T
= y(t) - [ ])2()1()2()1( −−−−−− tututyty
ep(s) = T *c*θ
= [ ])2()1()2()1( −−−−−− tututyty
1000000
0100000
0010000
0001000
−−−−−−
)2(
)1(
)2(
)1(
tu
tu
ty
ty
Nilai kovarian matrix selanjutnya :
c update = c awal -)(1
***
sep
cc T
+θθ
Nilai parameter proses yang terestimasi :
θθupdate = awal +)(1
)(**
sep
kepc
+θ
[ ]Tbbaa 2121 ,,,
θ
−−−−−−
)2(
)1(
)2(
)1(
tu
tu
ty
ty
no no
yes
yes
“Pencarian akar
persamaan
karakteristik”
Kp1 = 1-a2/ b2
Kp2 = a1-a2–1/b2 -b1
b = b1Kp1 + a1
c = b2Kp1 + a2
d = b2 – 4cα = -b / 2
ωu = arc cos α / T0
Tu = 2π / ωu
START
d < 0 d = 0Kpu = Kp1
Kpu = Kp1Tu = 2T0
Kpu = Kp2Tu = 2T0
END
Tuning PID kontroler
Kp = 0,6Kpu (1 – t0/Tu)
Ti = KpTu/1,2Kpu
Td = 3KpuTu/40Kp
PID = Kp.e + Ti ∫e + Td de/dt
Analisa Data
Respon Open Loop
Perubahan parameter PID pada daerah 1(2,5≤pH≤5)
Tuning Kp dari 1,73 menjadi 0,72, Ti dan Td stabil pada 0,5
Uji respon pengendalian pada daerah 1 perbandingan
dengan PID direct syntesis
Grafik Respon Self Tuning PIDGrafik Respon PID direct syntesis
Settling time 514 detikEror steady state 1,5%
Overshoot 17%
Settling time 300 detikEror steady state 0,24%
Overshoot 0%
Data respon pengendalian pada daerah 1(2,5≤pH≤5)
waktu kp ti td yt e a1 a2 b1 b2
1 1,22 0,5 0,5 7,95 -3,75 3,17 -18,12 15,13 20,12
2 1,73 0,5 0,5 3,39 0,81 4,31 -16,98 16,32 19,84
3 0,71 0,5 0,5 3,39 0,81 12,2 1,39 11,2 15,32
4 0,72 0,5 0,5 3,38 0,82 12,21 1,4 11,2 15,31
40 0,72 0,5 0,5 3,38 0,82 10,61 -0,2 11,86 15,97
80 0,72 0,5 0,5 3,39 0,81 10,61 -0,2 11,86 15,97
120 0,72 0,5 0,5 3,97 0,23 10,61 -0,2 11,86 15,97
160 0,72 0,5 0,5 4,04 0,16 10,61 -0,2 11,86 15,97
200 0,72 0,5 0,5 4,11 0,09 10,61 -0,2 11,86 15,97
240 0,72 0,5 0,5 4,14 0,06 10,61 -0,2 11,86 15,97
280 0,72 0,5 0,5 4,16 0,04 10,61 -0,2 11,86 15,97
320 0,72 0,5 0,5 4,17 0,03 10,61 -0,2 11,86 15,97
360 0,72 0,5 0,5 4,18 0,02 10,61 -0,2 11,86 15,97
400 0,72 0,5 0,5 4,19 0,01 10,61 -0,2 11,86 15,97
440 0,72 0,5 0,5 4,19 0,01 10,61 -0,2 11,86 15,97
445 0,72 0,5 0,5 4,19 0,01 10,61 -0,2 11,86 15,97
Perubahan Parameter PID pada daerah 2(5≤pH≤9)
Tuning Kp dari 4,57 menjadi 0,68, Ti dan Td stabil pada 0,5
Uji respon pengendalian pada daerah 2 perbandingan
dengan PID direct syntesis
Grafik Respon PID direct syntesis
Settling time 272 detikEror steady state 1%
Overshoot 4,5%
Grafik Respon Self Tuning PID
Settling time 700 detikEror steady state 1,7%
Overshoot 1,2%
Data respon pengendalian pada daerah 2(5≤pH≤9)
waktu kp ti td yt e a1 a2 b1 b2
1-7 1 1 1 1 1 1 1 1 1
8 1,22 0,5 0,5 7,95 -0,95 3,17 -18,12 15,13 20,12
9 4,57 0,5 0,5 4,36 2,64 10,35 -10,94 17,03 18,37
10 0,68 0,5 0,5 4,36 2,64 18,04 0,6 -1,14 6,1
11 0,68 0,5 0,5 4,36 2,64 18,03 0,58 -1,13 6,16
12 0,68 0,5 0,5 4,36 2,64 14,47 -2,98 2,49 9,78
13 0,68 0,5 0,5 4,36 2,64 14,46 -2,98 2,5 9,79
90 0,68 0,5 0,5 4,46 2,54 14,46 -2,98 2,5 9,79
180 0,68 0,5 0,5 4,63 2,37 14,46 -2,98 2,5 9,79
270 0,68 0,5 0,5 4,78 2,22 14,46 -2,98 2,5 9,79
360 0,68 0,5 0,5 4,95 2,05 14,46 -2,98 2,5 9,79
450 0,68 0,5 0,5 5,16 1,84 14,46 -2,98 2,5 9,79
540 0,68 0,5 0,5 5,45 1,55 14,46 -2,98 2,5 9,79
630 0,68 0,5 0,5 5,84 1,16 14,46 -2,98 2,5 9,79
720 0,68 0,5 0,5 6,8 0,2 14,46 -2,98 2,5 9,79
810 0,68 0,5 0,5 6,65 0,35 14,46 -2,98 2,5 9,79
845 0,68 0,5 0,5 7,12 -0,12 14,46 -2,98 2,5 9,79
863 0,68 0,5 0,5 6,92 0,08 14,46 -2,98 2,5 9,79
Perubahan Parameter PID pada daerah 3(9≤pH≤12)
Tuning Kp dari 1,22 menjadi 0,66, Ti dan Td stabil pada 0,5
Uji respon pengendalian pada daerah 3 perbandingan
dengan PID direct syntesis
Grafik Respon PID direct syntesis
Settling time 276 detikEror steady state 0,81%
Overshoot 2,36%
Grafik Respon Self Tuning PID
Settling time 400 detikEror steady state 1%
Overshoot 0%
Data respon pengendalian pada daerah 3(9≤pH≤12)
waktu kp ti td yt e a1 a2 b1 b2
1 1,22 0,5 0,5 7,95 2,05 3,17 -18,12 15,13 20,12
2 0,69 0,5 0,5 6,94 3,06 14,75 -6,54 8,5 17,29
3 0,66 0,5 0,5 6,94 3,06 18,02 -3,13 6,1 15,32
4 0,66 0,5 0,5 6,94 3,06 18,02 -3,13 6,1 15,32
5 0,66 0,5 0,5 6,94 3,06 17,94 -3,21 6,16 15,37
90 0,66 0,5 0,5 8,79 1,21 17,94 -3,21 6,16 15,37
180 0,66 0,5 0,5 9,29 0,71 17,94 -3,21 6,16 15,37
270 0,66 0,5 0,5 9,66 0,34 17,94 -3,21 6,16 15,37
360 0,66 0,5 0,5 9,79 0,21 17,94 -3,21 6,16 15,37
450 0,66 0,5 0,5 9,8 0,2 17,94 -3,21 6,16 15,37
540 0,66 0,5 0,5 9,82 0,18 17,94 -3,21 6,16 15,37
630 0,66 0,5 0,5 9,82 0,18 17,94 -3,21 6,16 15,37
720 0,66 0,5 0,5 9,87 0,13 17,94 -3,21 6,16 15,37
810 0,66 0,5 0,5 9,92 0,08 17,94 -3,21 6,16 15,37
900 0,66 0,5 0,5 9,9 0,1 17,94 -3,21 6,16 15,37
915 0,66 0,5 0,5 9,91 0,09 17,94 -3,21 6,16 15,37
Uji respon tracking setpoint
Tracking Naik Tracking Turun
0
2
4
6
8
10
12
1 201 401 601 801 1001 1201 1401 1601 1801 2001
pH
Waktu
pH
SP
0
2
4
6
8
10
12
1 201 401 601 801 1001 1201 1401 1601 1801 2001 2201p
HWaktu
pH
SP
Kesimpulan :
- Dapat diterapkan self tuning PID kontrol pH denganmetode pencarian akar persamaan karakteristiksebagai pengendali pH secara aktual.
- Nilai eror steady state yang paling kecil terjadi padadaerah 1 yaitu sebesar 0,24% dan overshoot yangpaling kecil terjadi pada daerah 1 dan daerah 3 yaitusebesar 0%.
- Grafik respon yang dihasilkan memiliki bentuk yanglebih kecil pada nilai overshoot dibandingkan denganmenggunakan metode PID direct syntesis.
Terima KasihTerima Kasih
