Perancangan dan Simulasi Sistem Pengendalian Level pada Steam Drum dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Algoritma Backpropagation
| Main Author: | YusakChristian |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/139639/ |
Daftar Isi:
- Steam drum adalah sebuah alat yang merupakan kelanjutan dari proses aliran air (feedwater flow) setelah melalui economizer pada boiler di sebuah instalasi Pembangkit Listrik Tenaga Uap. Fungsi steam drum adalah memisahkan uap air dan air pada uap basah sehingga keluaran steam drum menjadi uap kering serta mencegah terbawanya mineral-mineral ke superheater yang dapat menyebabkan timbulnya korosi pada pipa superheater yang berakibat pada kebuntuan. Peran steam drum cukup penting karena apabila level uap basah dalam steam drum kurang maka akan terjadi kegagalan sirkulasi air, dan apabila level steam drum melebihi range tertentu akan terjadi kegagalan pemisahan uap air dan air. Perancangan simulasi pengendalian level pada steam drum dalam skripsi ini menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan-JST (Artificial Neural Networks-ANNs) algoritma backpropagation. Alasan dipilihnya metode ini oleh penulis karena JST mampu memecahkan permasalahan pemodelan (identifikasi) sistem yang klasik yaitu kedinamikan dan ketidaklinieran sistem. Untuk mensimulasikan sistem maka diperlukan identifikasi pada plant dan kontroller. Setelah didapatkan struktrur masing-masing, maka dilakukan penggabungan struktur JST-plant dan JST-kontroller menjadi satu sistem JST-hybrid. Identifikasi plant hasil dari pelatihan JST-plant dengan nilai learning rate(α)=0.4 dan momentum(μ)=0.6 menghasilkan struktur JST dengan performansi terbaik setelah 2000 iterasi. Performansi JST plant berdasarkan nilai mse 0.0586584. Identifikasi kontroller hasil dari pelatihan JST-kontroller dengan nilai momentum(μ)=0.5 dan learning rate(α)=0.1 menghasilkan struktur JST dengan performansi terbaik setelah 2000 iterasi. Performansi JST kontroller berdasarkan nilai mse 0.13328. Sistem steam drum dengan menggabungkan struktur JST-plant dan JST-kontroller (JST-hybrid) dengan nilai learning rate(α)=0.2 dan momentum(μ)=0.7 menghasilkan struktur JST dengan performansi terbaik setelah 2000 iterasi. Performansi JST hybrid berdasarkan mse 0.13328. Kata kunci: steam drum, level, Jaringan Syaraf Tiruan-JST (Artificial Neural Networks-ANNs)