1

PERANCANGAN SISTEM PENGENDALIAN LEVEL DEAERATOR MENGGUNAKAN FUZZY GAIN SCHEDULING – PI DI PT PETROWIDADA

(Ariyanto, Ir. Syamsul Arifin ,MT, Ir. M. Ilyas. Hs) Department of Engineering Physics FTI ITS Surabaya

Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111 Phone: +6231-5947188 Fax: +6231-5923626

Abstrak

Deaerator adalah alat yang berfungsi untuk menghilangkan kandungan oksigen atau gas-gas terlarut lainnya pada feed water sebelum masuk ke boiler. Deaerator bekerja berdasarkan sifat oksigen yang kelarutannya pada air akan berkurang dengan adanya kenaikan suhu. Level pada deaerator perlu dikendalikan untuk menjaga kestabilan pasokan air ke boiler. Perancangan pengendali fuzzy gain scheduling-PI dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan performansi yang lebih baik dari pengendali konvensional (PI). Berdasarkan simulasi diketahui bahwa pengendali fuzzy gain scheduling - PI memeliki respon output yang lebih baik dibandingkan dengan pengendali PI. Untuk pengendali PI didapatkan nilai maximum overshoot = 16,56 %, settling time = 682 detik. Sedangkan untuk fuzzy gain scheduling - PI didapatkan nilai Maximum overshoot = 0 %, settling time = 300 detik. Keywords: Level, Deaerator, Fuzzy Gain Scheduling - PI I. PENDAHULUAN

Boiler merupakan unit yang penting bagi sebuah pabrik kimia. Karena boiler merupakan penghasil uap yang nantinya digunakan untuk menggerakkan equipment lain atau sebagai media pertukaran panas. Kualitas dari air umpan boiler harus tidak mengandung gas-gas terlarut. Gas-gas terlarut seperti oksigen dan karbondioksida pada air umpan boiler dapat menyebabkan korosi pada pipa-pipa boiler. Kandungan oksigen dengan kadar 0.1 mg/liter pada air umpan dapat menyebabkan korosi. Maka dari itu, gas-gas ini perlu dihilangkan dari air umpan dengan proses deaerasi. Proses deaerasi ini dilakukan pada Deaerator. Variabel proses yang dikendalikan pada deaerator adalah ketinggian air. Untuk mempermudah tugas manusia maka digunakan metode pengendalian secara otomatis, dalam hal ini menggunakan pengendalian PID. Sistem pengendalian PID menggunakan umpan balik negatif sehingga, pengendali akan berusaha menyesuaikan keluarannya untuk mencapai setpoint yang diinginkan.

Permasalahan yang dibahas adalah bagaimana cara memperbaiki respon sistem pengendalian level yang sudah ada. Tujuan dari tugas akhir ini adalah merancang sistem pengendalian level yang memiliki respon lebih baik dari sistem yang sudah ada dengan menggunakan pengendali Fuzzy Gain Scheduling - PI. II. DASAR TEORI 2.1. Deaerator

Deaerator adalah alat yang berfungsi untuk menghilangkan kandungan oksigen atau gas-gas

terlarut lainnya pada air umpan sebelum masuk ke boiler. Deaerator bekerja berdasarkan sifat oksigen yang kelarutannya pada air akan berkurang dengan adanya kenaikan suhu.Deaerator terdiri dari dua drum, drum yang lebih kecil merupakan tempat pemanasan pendahuluan dan pembuangan gas-gas dari air umpan, sedangkan drum yang lebih besar merupakan tempat penampungan air umpan sebelum masuk ke boiler. Pada drum kecil terdapat spray nozzle yang berfungsi untuk menyemprotkan air umpan menjadi butiran-butiran air halus agar proses pemanasan dan pembuangan gas-gas lebih sempurna. Pada drum kecil disediakan saluran vent agar gas-gas yang tidak terkondensi bisa dibuang ke atmosfer.

Oksigen dan gas-gas terlarut dalam air umpan perlu dihilangkan, karena dapat menyebabkan senyawa oksida yang menyebabkan karat pada pipa/peralatan yang terbuat dari logam. Air jika bereaksi dengan karbon dioksida terlarut juga akan membentuk asam karbonat yang dapat menyebabkan korosi lebih lanjut. Fungsi deaerator disini adalah untuk mengurangi kadar oksigen, biasanya kadar oksigen dikurangi sampai memiliki kadar lebih kecil 7 ppb (0,0005 cm3/L) [5]. Terdapat dua type deaerator yang sering digunakan yaitu tipe Tray dan tipe Spray.

 

2

Gambar 2.1 Deaerator tipe Tray

Deaerator tipe Tray Terdiri dari bagian domed deaeration yang dipasang diatas silinder vessel horizontal yang berfungsi sebagai tangki penyimpanan air dari boiler. Prinsip kerjanya adalah, air umpan deaerator masuk melalui bagian atas deaeraetor melewati tray dan uap masuk melalui bagian bawah. Dengan adanya tray maka, bidang kontak antara air dengan uap menjadi lebih luas. Gas-gas yang tidak terlarut akan dipisahkan oleh uap dan keluar melalui lubang di bagian atas deaerator. Saluran ventilasi terdiri dari katup yang hanya memperbolehkan uap untuk keluar. Air umpan yang telah di-deaerasi mengalir kedalam tangki penyimpanan yang kemudian dipompa ke boiler. Uap pemanas bertekanan rendah yang memasuki tangki deaerator bagian bawah melalui pipa sparger ditujukan untuk menjaga air umpan tetap hangat.

Gambar 2.2 Deaerator tipe Spray

Deaerator tipe Spray hanya terdiri dari tangki horizontal yang berfungsi sebagai tempat deaerasi dan tempat penyimpan air. Seperti ditunjukkan pada gambar, deaerator jenis ini memiliki bagian pemanasan awal dan bagian deaerasi, kedua bagian ini dipisahkan oleh penyekat. Uap bertekanan rendah masuk melalui tangki dengan cara disemprotkan dari bagian bawah tangki. Air umpan disemprotkan dari atas dan dipanaskan oleh uap yang disemprotkan keatas oleh steam sparger. Fungsi dari spray nozzle dan bagian preheater

adalah untuk memanaskan air umpan sampai suhu saturasi untuk memudahkan proses pengurangan gas-gas terlarut. Gas-gas terlarut dipisahkan dari air melalui lubang diatas tangki, jenis ventilasi yang digunakan sama dengan deaerator tipe tray. Air umpan yang telah di-deaerasi dipompa ke boiler. 2.2.Pengendali Proportional Plus Integral (PI)

Karena sifatnya yang tidak mengeluarkan keluaran sebelum selang waktu tertentu, pengendali integral jadi memperlambat respon walaupun offset hilang. Untuk memperbaiki lambatnya respon, umumnya pengendali integral dipasang paralel dengan pengendali proporsional. Gabungan kedua pengendali itu lazim disebut pengendali PI, dan pengendali dikatakan punya 2 mode yaitu P dan I. Keluaran pengendali proportional plus integral bisa dirumuskan sebagai berikut :

BdteT

eKcoi

.

1

Pengendali PI merupakan gabungan dari dua unit pengendali yaitu P dan I, maka kelebihan dan kekurangan yang ada pada pengendali P dan pengendali I juga ada pada pengendali PI. Sifat pengendali P yang meninggalkan offset ditutupi oleh kelebihan pengendali I, sedangkan sifat pengendali I yang lambat ditutupi oleh pengendali P, sehingga pengendali PI menghasilkan respon yang lebih cepat dari pengendalian I tapi mampu menghilangkan offset yang ditinggalkan pengendali P. Diagram blok pengendali proporsional plus integral ditunjukkan seperti pada gambar dibawah ini :

BdteKcTi

.1

Gambar 2.3 Diagram Blok Pengendali Proporsional plus Integral

2.3 Metode Tuning Parameter PI 2.3.1 Metode Ziegler-Nichols Kurva Reaksi

Metode ini didasarkan pada reaksi sistem loop terbuka. Metode ini menghitung nilai aktual dari model proses yaitu gain proses, dead time dan time lag. Prosedur dalam melakukan tuning ini adalah sebagai berikut :

a. Membuat sistem open loop dengan kontroler P dan plant di dalamnya

 

3

b. Menentukan nilai Kc c. Mendapatkan respon dari plant, menentukan

nilai dan Td

Gambar 2.4 Respon Sistem pada tuning kurva

reaksi Harga dan Td ditentukan dengan persamaan:

12 tt5,1 2d tT

Dimana : t1 = waktu pada saat respon 28,3% t2 = waktu pada saat repon 63,2%

c. Menghitung nilai tuning berdasarkan tabel

Tabel 2.1 Harga Parameter Tuning Berdasarkan

Metode Kurva Reaksi 2.4 Logika Fuzzy

Logika fuzzy merupakan cabang dari sistem kecerdasan buatan yang mengemulasi cara berpikir manusia ke dalam bentuk algoritma program yang nantinya dijalankan oleh komputer. Algoritma ini digunak0061n dalam berbagai aplikasi pemrosesan data yang tidak direpresentasikan dalam bentuk biner. Logika fuzzy menginterpretasikan statemen yang samar menjadi pengertian yang logis. 2.4.1 Struktur Logika Fuzzy

Struktur logika fuzzy dapat digambarkan sebagai berikut [jantzen] :

Gambar 2.5 Struktur logika fuzzy

Fungsi dari masing-masing bagian adalah sebagai berikut [kusuma dewi sri]:

Fuzzifikasi Berfungsi untuk mengubah sinyal masukan yang bersifat crisp (bukan

fuzzy) menjadi himpunan fuzzy. Basis pengetahuan

Berisi basis data dan aturan dasar yang mendefinisikan himpunan fuzzy ke dalam daerah masukan dan keluaran dan menyusunnya dalam aturan kendali.

Logika pengambil keputusan Merupakan inti dari logika fuzzy yang mempunyai kemampuan seperti manusia dalam mengambil keputusan. Aksi pengendalian fuzzy disimpulkan dengan menggunkan inplikasi fuzzy dan mekanisme inferensi fuzzy.

Defuzzifikasi Berfungsi untuk mengubah sinyal yang bersifat fuzzy menjadi sinyal sebenarnya yang bersifat crisp.

2.4.2 Fuzzifkasi Fuzzifikasi merupakan proses pengubahan

variabel non-fuzzy (crisp) ke dalam variabel fuzzy, variabel masukan (crisp) dipetakan ke bentuk himpunan fuzzy sesuai dengan variasi semesta pembicaraan masukan. Pemetaan titik-titik numerik ( crisp points) x = (x1, x2, .., xn)T є U ke himpunan fuzzy A pada semesta pembicaraan U. Data yang telah dipetakan selanjutnya dikonfersikan ke dalam bentuk linguistik yang sesuai dengan label dari himpunan fuzzy yang telah terdefinisi untuk variabel masukan sistem.

Fungsi keanggotaan Merupakan sebuah kurva yang menggambarkan pemetaan dari masukan ke derajat keanggotaan antara 0 dan 1. Melalui fungsi keanggotaan yang telah disusun maka dari nilai-nilai masukan tersebut menjadi informasi fuzzy yang berguna nantinya untuk proses pengolahan secara fuzzy. Banyaknya jumlah fungsi keanggotaan dalam fuzzy set menentukan banyaknya aturan yang harus dibuat. Keanggotaan dalam himpunan fuzzy mempunyai bentuk yang berbeda-beda terdiri dari : Fungsi Segitiga

 

4

Gambar 2.7 Fungsi keanggotaan Segitiga

Trapesium

0

))/()((1

1

)/()(

0

cdcx

abax

x

Gambar 2.8 Fungsi keanggotaan Trapesium

2.4.3 Defuzifikasi Defuzifikasi merupakan proses merubah

keluaran fuzzy dari FIS (fuzzy inference system) menjadi keluaran crisp. Bentuk umum proses defuzifikasi diyatakan dengan: Z0 = defuzzier (z) dimana z adalah aksi pengendalian fuzzy, Z0 adalah aksi pengendali crisp, dan defuzzifier adalah operator defuzifikasi. Adapun metode defuzifikasi yang digunakan pada Tugas Akhir ini adalah Metode Titik Pusat (Center Of Area, COA). Metode ini membagi dua momen pertama fungsi keanggotaan, dan harga v0 yang menandai garis pembagi adalah harga V yang telah mengalami defuzifikasi. Secara algoritmik dinyatakan [Kusuma dewi sri] :

v

v

v

v

dvv

dvvv

v)(

)(

0

sedangkan dalam semesta diskrit dapat dinyatakan :

m

kkv

m

kkvk

v

vvv

1

10

)(

)(

3. Metodologi Penelitian

Tahapan pengerjaan Tugas Akhir ini dimulai dari pengambilan data yang meliputi : data proses, data alat ukur, dan data instrumen pengendali.

Selanjutnya dilakukan pemodelan dan simulasi dari model yang telah dibuat. Model yang sudah didapat akan disimulasikan dengan bantuan software Matlab, yang selanjutnya akan dianalisa performansinya.

Gambar 3.1 Diagram Alir Pengerjaan Tugas Akhir

3.1 Pemodelan Matematis Level Tangki Deaerator

Sistem pengendalian level pada deaerator bertujuan untuk menjaga suplai air ke boiler agar tidak kekurangan dan volumenya tidak melebihi kapasitas tangki yang diijinkan. Ketinggian level pada deaerator diukur oleh level transmitter (LT) dan dibandingkan dengan setpoint oleh level indicating controller (LIC), jika terjadi selisih antara setpoint dengan level aktual, maka LIC akan memberikan sinyal kepada level control valve (LCV) untuk mengurangi atau menambah laju aliran air yang masuk.

Gambar 3.2 Perancangan sistem pengendalian level pada deaerator

x < aa ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c c ≤ x ≤ d x >d

 

5

Dengan mengasumsikan bahwa massa gas yang dibuang ke atmosfir lewat venting bisa diabaikan maka, pendekatan model tangki deaerator bisa digambarkan sebagai berikut :

iF s

m

oF

h

Gambar 3.3 Pendekatan model deaerator Level tangki pada deaerator dapat diturunkan

dengan menggunakan persamaan kesetimbangan massa. Persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut : [akumulasi massa per satuan waktu] = [massa masuk per satuan waktu] - [massa keluar per satuan waktu]

oosii FmFdt

dV

Dimana : oi FF , : laju aliran feed water (m3/detik)

oi , : massa jenis feed water (kg/m3)

sm : laju aliran steam (kg/detik) Dengan pendekatan model bentuk tangki

adalah tabung maka, hubungan antara volume dan ketinggian adalah :

LdhWAdhdV t

Dimana : V : volume tabung A : luas area tabung

tW : luas permukaan cairan L : panjang tabung h : ketinggian cairan

Gambar 3.4 Pendekatan Volume Tabung

wt/2 merupakan panjang dari salah satu sisi segitiga. Dengan menggunakan rumus phitagoras, kita dapat mencari hubungan antara wt/2 dengan h yaitu :

22

2hRR

wt

hhDwt 2

LdhhhDdV 2

5728,5dV dh

oosii FmFdt

dh 5728,5

osi FmFdt

dh

1

5728,5

hKmFdt

dhsi

1

5728,5

Agar dapat menyelesaikan persamaan diatas maka persamaan harus dilinearisasi terlebih dahulu dengan menggunakan persamaan deret Taylor. Adapun persamaan deret Taylor adalah sebagai berikut :

''''

zz

fu

u

fy

y

f

dt

dy

sss

Berdasarkan persamaan deret taylor diatas maka, persamaan dapat disusun sebagai berikut :

''''

hh

fm

m

fF

F

f

dt

dh

ss

ssi

si

Dengan variabel deviasi sebagai berikut :

iii FFF ' ;

sss mmm ' ;

hhh '

Linearisasi persamaan menggunakan deret taylor, akan dihasilkan persamaan baru sebagai berikut :

'2

'1

''

5728,5 hh

KmF

dt

dhsi

Jika persamaan disederhanakan, akan didapatkan fungsi transfer dari proses yaitu :

'1

'1

'sm

sp

mGiF

sp

pGh

Dimana :

K

hGp

2 ;

K

hGm

2 ;

K

hp 5728,5

2

Gp merupakan gain dari proses yaitu laju aliran volume air umpan. Gm merupakan gain dari load yaitu laju aliran massa steam. p merupakan

time konstan dari proses dan juga load.

Berdasarkan data dari lapangan, dengan nilai setpoint level 400 mm didapatkan nilai h = 1,2 m maka, fungsi transfer dari proses :

 

6

si ms

Fs

h159,1379

2476,0

159,1379

56,247

3.2 Model Matematis Control Valve

Fungsi alih dari Control Valve level dapat didekati dengan menggunakan sistem orde 1 yaitu : 1

s

G

sI

sQ

CV

CV

Gain dari control valve merupakan perbandingan dari span sinyal output dan span dari variable yang diukur (input).

InputSpan

OutputSpanGCV _

_

Dengan : CVG : Gain Control Valve (m3/mAs)

CV : time constant (detik)

Time Constant control valve dihitung menggunakan persamaan :

)( RvvTVCV Dimana: Tv = stroking time dari Control Valve Cv = Koefisien aliran dari aksesori Control Valve

v : Fraksi Perubahan Control Valve = max

minmax

v

vv

RV : Perbandingan time constant inherent dengan

time stroke 0,03 ( untuk jenis aktuator diaphragma )

Output dari control valve sebesar 0-0.005583 m3/s. Nilai gain control valve didapatkan dengan persamaan (3.17), yaitu :

smAm

psi

smx

mA

psiGcv

.0,00034858

153

/005583,00

204

153

3

3

Berdasarkan persamaan dan data dari lapangan kita dapatkan nilai :

3,4VT detik

99005,0max

minmax

v

vvv

386,4CV detik Sehingga, fungsi alih dari Control Valve adalah : 1386,4

005583,0

ssI

sQ

3.3 Model Matematis Level Transmitter Fungsi alih dari level transmitter dapat

didekati dengan menggunakan sistem orde 1 yaitu : 1

s

G

sLT

sI

LT

LT

Gain dari level transmitter merupakan perbandingan dari span sinyal output dan span dari variable yang diukur (input).

InputSpan

OutputSpanGLT _

_

Dengan : LTG : Gain Level Transmitter (mA/m)

LT : time constant (detik) Level Transmitter yang digunakan memilki

range pengukuran 0 - 700 mm, sehingga gain dari Level Transmitter ini adalah sebesar :

mmA

m

mAGLT 857,22

07,0

)420(

Berdasarkan data teknis, time konstan dari Level Transmitter adalah sebesar 0,75 detik. Sehingga fungsi alih dari Level Transmitter adalah sebesar :

175,0

857,22

ssLT

sI

3.4 Perancangan Fuzzy Gain Scheduling - PI Penentuan nilai tuning paramater kontroller yaitu Kp dan Ti dilakukan dengan menggunakan metode Z-N kurva reaksi. Cara ini dilakukan dengan memberikan setpoint sebesar 0,4 m sesuai dengan setpoint di lapangan dan mencari nilai dan Td sesuai dengan tabel. Berdasarkan metode Z-N kurva reaksi didapatkan nilai Kp = 6,7 dan Ti = 188,1 detik. Pada tugas akhir ini logika fuzzy digunakan untuk mengubah parameter pengendali PI yaitu nilai Kp (Proportional Gain) dan Ki (Integral Gain). Masukan pada sistem fuzzy ini ada dua yaitu error dan delta error. Blok diagram sistem pengendalian fuzzy gain scheduling - PI ditunjukkan pada gambar dibawah.

Gambar 3.5 Blok Diagram Fuzzy Gain Scheduling-PI

Fungsi keanggotan dari error dan delta error ditunjukkan pada gambar di bawah.

 

7

Gambar 3.6 Fungsi Keanggotaan Error

Untuk perancangan masukan error,

digunakan fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium. Error dibagi menjadi 7 fungsi keanggotaan yaitu NB(Negative Big), NM(Negative Medium), NS(Negative Small), Z(Zero), PS(Positive Small), PM(Positive Medium) dan PB(Positive Big). Range error ditentukan berdasarkan nilai error pada data lapangan yaitu sebesar -0,22 sampai dengan 0,22. Fungsi keanggotan dari error ditunjukkan pada gambar di bawah.

Gambar 3.7 Fungsi Keanggotaan Delta Error

Untuk perancangan masukan delta error,

digunakan fungsi keanggotaan segitiga dan trapesium. Delta error dibagi menjadi 7 fungsi keanggotaan yaitu NB(Negative Big), NM(Negative Medium), NS(Negative Small), Z(Zero), PS(Positive Small), PM(Positive Medium) dan PB(Positive Big). Range delta error ditentukan sebesar -0,04 sampai dengan 0,04 nilai ini didapatkan dari data lapangan.

Fungsi keanggotaan Kp (Proportional Gain) dan Ki(Integral Gain) ditunjukkan pada gambar dibawah.

Gambar 3.8 Fungsi Keanggotaan Kp Pada perancangan variabel keluaran Kp

(Proportional Gain) terdapat 3 fungsi keanggotaan yaitu S(Small), M(Medium) dan B(Big). Range nilai Kp(Proportional Gain) ditentukan sebesar 0 sampai dengan 6,7. Nilai maksimum Kp didapatkan dari hasil Tuning Ziegler Nichols menggunakan kurva reaksi.

Gambar 3.9 Fungsi Keanggotaan Ki

Pada perancangan variabel keluaran Ki

(Integral Gain) terdapat 3 fungsi keanggotaan yaitu S(Small), M(Medium) dan B(Big). Range nilai Ki(Integral Gain) ditentukan sebesar 0 sampai dengan 0,0356. Nilai maksimum Ki didapatkan dari hasil Tuning Ziegler Nichols menggunakan kurva reaksi yaitu harga Kp dibagi dengan Ti.

Rule base yang digunakan untuk men-tuning nilai Kp dan Ki berdasarkan masukan error dan delta error adalah sebagai berikut :

E\d E NB NM NS Z PS PM PB

NB B B B B B M S NM B B B B M S S NS B B B M S S S Z S S S S S S S

PS S S S M B B B PM S S M B B B B PB S M B B B B B

Tabel 3.1 Rule Base Tuning Kp Dan Ki

 

8

4. Analisa dan Pembahasan 4.1 Pengujian Komponen

Pengujian komponen dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik masing-masing komponen terhadap sinyal masukan yang diberikan. Sinyal masukan yang digunakan berupa sinyal step. Komponen yang akan diuji adalah Model matematis dari Level Transmitter, Control Valve dan level tangki Deaerator. 4.1.1 Pengujian Model Level Transmitter

Sinyal step yang diberikan pada model Level Transmitter disesuaikan dengan span level pengukuran yang sudah ditentukan yaitu sebesar 0-700 m, akan tetapi dengan adanya jarak antara Level Gauge dengan dasar tangki yaitu sebesar 800 mm maka, sinyal input yang diberikan adalah 800-1500 mm.

Gambar 4.1 sinyal input Level Transmitter

Gambar 4.2 Respon Level Transmitter

Berdasarkan data spesifikasi yang telah diberikan maka, model level transmitter diharapkan memiliki span sinyal input sebesar 700 mm, dengan nilai minimum level tangki yang bisa terbaca adalah 800 mm dan nilai maksimum level tangki yang bisa terbaca adalah 1500 mm. Dari hasil pengujian

sinyal step, level transmitter mengeluarkan sinyal output 4 mA pada saat diberikan sinyal level 800 mm dan mengeluarkan sinyal 20 mA pada saat diberikan sinyal 1500 mm. 4.1.2 Pengujian Model Control Valve

Sinyal step yang diberikan pada model Control Valve disesuaikan dengan range inputnya yaitu sebesar 4-20 mA. Besarnya laju aliran yang diharapkan dari Control Valve ini adalah sebesar 0 - 0,005583 m3/s.

Gambar 4.3 sinyal input Control Valve

Gambar 4.4 Respon Control Valve

Dari hasil pengujian sinyal step, Control Valve menghasilkan laju aliran 0 m3/s pada saat diberikan sinyal input 4 mA dan menghasilkan laju aliran maksimum sebesar 0,005583m3/s pada saat diberikan sinyal input 20 mA. 4.2 Uji Open Loop

Uji open loop dimaksudkan untuk mengetahui karakteristik sistem secara keseluruhan dengan pengendali diposisikan pada mode manual. Pada pengujian kali ini semua komponen sistem digabungkan menjadi satu,yaitu mulai dari Level Transmitter, Control Valve, proses (Deaerator) dan pengendali. Nilai sinyal step yang diberikan

 

9

disesuaikan dengan setpoint yang telah ditentukan yaitu sebesar 400 mm. Diharapkan nilai level maksimum yang tercapai pada kondisi steady state adalah sebesar 1200 mm. Blok pengujian pada simulink ditunjukkan pada gambar dibawah:

Gambar 4.5 Blok Pengujian Open Loop

Gambar 4.6 Respon Sistem Open Loop

Dari hasil pengujian sinyal step, diberikan sinyal input sebesar 1200 mm dan level deaerator diharapkan mencapai nilai maksimum 1200 mm, tetapi level deaerator melebihi setpoint yang ditentukan. Berdasarkan hal ini diketahui bahwa tanpa adanya pengendali atau jika pengendali diposisikan pada mode manual tanpa pengawasan manusia maka, akan terjadi overflow pada level tangki deaerator. 4.4 Uji Close Loop

Berdasarkan pengujian open loop sistem dan perumusan tuning Ziegler-Nichols kurva reaksi pada persamaan (2.17) dan (2.18) maka didapatkan nilai Kp (proportional Gain) = 6,7 dan Ti (Time Integral) = 188,1 detik. Nilai hasil tuning ini akan dimasukkan ke pengendali, respon sistem akan dibandingkan antara sistem yang sudah ada dengan sistem hasil tuning yang baru.

Gambar 4.7 Respon PI re-desain dan parameter

lama Berdasarkan pengujian diketahui bahwa

sistem pengendalian lama memiliki nilai maksimum overshoot = 42,27 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 1086 detik. Sedangkan sistem hasil tuning Ziegler-Nichols kurva reaksi memiliki nilai maximum overshoot = 16,56 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 682 detik.

4.5 Perbandingan pengendali FGS-PI dengan pengendali PI

Berdasarkan perancangan sistem pengendalian FGS-PI pada bab III maka, akan dilakukan pengujian untuk mengetahui performansinya. Blok diagram pengujian ditunjukkan pada gambar dibawah. Performansi pengendali FGS-PI akan dibandingkan dengan pengendali PI. Blok pengujian ditunjukkan pada gambar dibawah.

Gambar 4.8 Blok pengujian sistem pengendalian

FGS-PI dan PI Respon pengendali FGS-PI dan pengendali PI ditunjukkan pada gambar dibawah.

 

10

Gambar 4.8 Respon sistem pengendali FGS-PI dan

PI Berdasarkan pengujian diketahui bahwa

sistem pengendalian PI memiliki nilai maksimum overshoot = 16,56 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 682 detik. Sedangkan sistem pengendalian FGS-PI memiliki nilai maksimum overshoot = 0 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 300 detik. 4.6 Uji Tracking Setpoint

Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui performansi sistem pengendali jika diberikan setpoint yang berubah. Performansi sistem pengendali FGS-PI akan dibandingkan dengan sistem pengendali PI re-desain. Respon sistem ditunjukkan pada gambar di bawah.

Gambar 4.9 Respon Tracking Setpoint

Berdasarkan pengujian diketahui bahwa

sistem pengendalian FGS-PI mampu mengikuti perubahan setpoint dengan baik, sedangkan pengendali PI membutuhkan waktu yang lebih lama untuk mengikuti perubahan setpoint. 4.7 Uji Perubahan Parameter Plant

Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui performansi sistem pengendali jika terjadi perubahan parameter pada plant. Dalam hal ini parameter yang diubah adalah range pengukuran level transmitter yaitu dari semula 0-700 mm menjadi 0-600 mm. Performansi sistem pengendali FGS-PI akan dibandingkan dengan

sistem pengendali PI re-desain. Respon sistem ditunjukkan pada gambar di bawah.

Gambar 4.10 Respon Perubahan Parameter Plant

Berdasarkan pengujian diketahui bahwa sistem pengendalian PI memiliki nilai maksimum overshoot = 3.97 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 482 detik. Sedangkan sistem pengendalian FGS-PI memiliki nilai maksimum overshoot = 0.029 % dengan settling time untuk kriteria error 2% = 195 detik. 5.Kesimpulan 5.1 Kesimpulan Dari uraian bab sebelumnya maka terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan pada tugas akhir ini yaitu :

1. Plant Deaerator membutuhkan pengendali untuk mempertahankan nilai proses variabel sesuai dengan setpoint

2. Performansi pengendali FGS-PI lebih baik daripada pengendali PI yaitu memiliki settling time 322 detik dan maximum overshoot 0,004%.

DAFTAR PUSTAKA

Stephanopoulos, George, 1984, Chemical Process

Control, Prentice Hall Ogata, Katsuhiko, 1970, Modern Control Engineering.

New Jersey : Prentice Hall Wahid, Abdul, 1999, Pengendalian Proses, Depok :

Universitas Indonesia Gunterus, Frans, Falsafah Dasar: Sistem Pengendalian

Proses, jakarta: PT. Elex Media Komputindo, Jakarta, 1994

Dresser Masoneilan, Control Valve Handbook

 

11

Emerson Process Management, Pressure Transmitter, http://www.rosemount.com

Boiler Operation and Maintenance, Thermodyne

Technologies www.en.wikipedia.org/wiki/Deaerator

BIODATA PENULIS :

Nama : Ariyanto TTL : Gresik, 26 Mei 1984 Alamat : Keputih Perintis IV Gang

Tengah No. 10 Surabaya Riwayat Pendidikan : 1990-1996 SDN Kedung Sumber

Balong Panggang Gresik 1996-1999 SMP Negeri 1 Balong

Panggang Gresik 1999-2002 SMK Negeri 5 Surabaya

2002-2006 T. Elektro Industri PENS Surabaya

2009-sekarang T. Fisika ITS