Aria, Muhammad and St (2005) INTEGRASI generalized predictive control dan pemodelan berbasis ANFIS dengan optimasi algoritma genetik tanpa operasi crossover.
Full text not available from this repository.Abstract
Generalized Predictive Control (GPC) merupakan suatu metode pengontrolan prediktif. Inti dari strategi kontrol ini adalah dengan menentukan sinyal kontrol kedepan yang dapat meminimumkan kesalahan masa depan dan juga meminimumkan perubahan sinyal kontrol. Sehingga diperlukan adanya set keluaran kedepan yang valid yang diperoleh dari sauatu model proses yang merepresentasikan proses sebenarnya. Untuk digunakan pemodelan berbasis neuro-fuzzy yang terbukti sukses dalam pemodelan nonlinier. Neuro-Fuzzy merupakan model yang menggabungkan kemampuan dari neural-network yang dapat beradaptasi dengan fuzzy yang unggul dalam sistem inferensinya. Baik GPC maupun neuro-fuzzy memerlukan metode optimasi dimana GPC memerlukannya untuk menentukan sinyal kontrol yang optimal dan neuro fuzzy memerlukannnya untuk menentukan harga- harga parameternya. Algoritma genetik tanpa operasi crossover merupakan metode optimasi yang akan diujikan kemampuannya terhadap pengontrol dan model diatas. Pada makalah ini, integrasi GPC, neuro-fuzzy dan GA tanpa operasi crossover telah terbukti mampu mengontrol sistem tangki ganda. Dimana pada pengujian, tidak terjadi overshoot, rise time cukup singkat dibandingkan metode pengontrolan lainnya dan mampu meminimalkan steady error.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | Makalah |
| Divisions: | Universitas Komputer Indonesia > Perpustakaan UNIKOM |
| Depositing User: | Admin Repository |
| Date Deposited: | 16 Nov 2016 07:41 |
| Last Modified: | 16 Nov 2016 07:41 |
| URI: | http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/5645 |
Actions (login required)
 |
View Item |
