Zulkarnain, Achmad (2001) PENGGUNAAN ESTIMATOR JACKKNIFE PADA METODE MONTE CARLO SEBAGAI DETEKSI KEGAGALAN (FAULT DETECTION).
Full text not available from this repository.Abstract
Pada penelitian ini akan dicoba penerapan metode Monte Carlo dalam simulasi sistem deteksi kegagalan sensor pressurizer yang merupakan bagian penting dari sistem reaktor air tekan (PWR) Westinghouse Mwe jenis 312 milik BATAN.Metode Monte Carlo merupakan suatu metode yang telah banyak dikembangkan oleh para peneliti dalam menyelesaikan persoalan-persoalan simulasi stokastik yang disertai dengan pembangkitan bilangan random (random generating) dalam algoritmanya. Pada penelitian ini juga digunakan estimator Jackknife yang merupakan salah satu estimator yang sering digunakan pada simulasi metode Monte Carlo.Kegagalan pada sensor diasumsikan karena terjadinya perubahan penguatan (gain) dan bias pada sensor pressurizer. Kegagalan dapat dideteksi secara langsung dengan membandingkan antara keluaran aktual dan keluaran hasil estimasi, yang selanjutnya dijadikan masukan pada fungsi keputusan kegagalan. Hasil estimasi akan semakin membaik dengan bertambahnya jumlah bilangan random yang dibangldtkan.Dari statistik hasil simulasi, didapatkan bahwa harga ambang fungsi keputusan kegagalan sensor pada pressurizer (bergantung jumlah bilangan random yang dibangkitkan) adalah sekitar 0,95 untuk keluaran Level; 0,90 untuk keluaran Tekanan; dan 1,45 untuk keluaran Temperatur. Pada penelitian ini juga dilakukan uji SPRT (Sequential Probability Ratio Test) sebagai pembanding dari fungsi keputusan kegagalan yang digunakan.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | Collections > Koleksi Perpustakaan Di Indonesia > Perpustakaan Di Indonesia > JBPTITBPP > S2-Theses > Engineering > Instrumentation And Control > 2001 |
| Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Perpustakaan UNIKOM |
| Depositing User: | Admin Repository |
| Date Deposited: | 16 Nov 2016 07:38 |
| Last Modified: | 16 Nov 2016 07:38 |
| URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/3734 |
Actions (login required)
 |
View Item |
