simulasi pengendalian proses

LABORATORIUM PENGENDALIAN PROSES

SEMESTER GENAP TAHUN AJARAN 2014/2015

MODUL : Simulasi pengendalian Proses

PEMBIMBING : Ir. Heriyanto

Praktikum : 25 Maret 2015

Penyerahan (Laporan) : 01 April 2015

Oleh :

Kelompok : 7

Nama : 1. Annisa Novita N NIM. 131424005

2. Nadhira Rifarni NIM.131424016

Kelas : 2A - TKPB

PROGRAM STUDI DIPLOMA IV TEKNIK KIMIA PRODUKSI BERSIH

JURUSAN TEKNIK KIMIA

POLITEKNIK NEGERI BANDUNG

2015

BAB I

PENDAHULUAN

I.1.Latar Belakang

Keberadaaan kontroler dalam sebuah system control mempunyai kontribusi yang besar terhadap

perilaku system. Pada prinsipnya hal itu disebabka karena tidak dapat diubahnya komponen

penyusun system tersebut. Artinya, karakteristik plant harus diterima sebagaimana adanya,

sehingga perubahan perilaku system hanya dapat dilakukan mealalui penambahan suatu

subsistem yaitu kontroler.

Salah satu tugas komponen kontroler adalah mereduksi sinyal kesalahan, yaitu perbedaan

antara sinyal setting dan sinyal actual. Hal ini seseuai dengan tujuan system kontroler adalah

mendapatkan sinyal actual senantiasa diinginka sama dengan sinyal setting. Semakin cepat reaksi

system mengikuti sinyal actual dan semakin kecil kesalahan yang terjadi, maka semakin baiklah

kinerja system control yang diterapkan.

Apabila perbedaan antara nilai setting dengan nilai keluaran relative besar, maka

kontroler yang baik seharusnya mampu mengamati perbedaan ini untuk segera menghasilkan

sinyal keluaran untuk mempengaruhi plant. Dengan dmikian system secara cepat mengubah

keluaran plant sampai diperoleh selisih antara nilai setting dengan besara yang keluar sekecil

mungkin.

I.2.Tujuan

Setelah Melakukan simulasi ini, diharapkan mahasiswa, dapat menjalankan :

a. Jenis elemen sistem pengendalian proses

b. Respon lup terbuka pada proses

c. Pengendalian manual dan otomotik

d. Fungsi dasar pengendalian PID

e. Pengaruh gain pengendali Proporsional (P) dan Proporsional Integral (PI) pada respon

lup tertutup

f. Respon lup tertutup pada proses yang sulit dikendalikan.

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1 Kontroler proporsional

Kontroler proporsional memiliki keluaran yang sebanding/proporsional dengan besarnya

sinyal kesalahan (selisih antara besaran yang diinginkan dengan harga aktualnya). Secara

lebih sederhana dapat dikatakan, bahwa keluaran controller proporsional merupakan

perkalian antara konstanta proorsional dengan masukkannya. Perubahann pada sinyal

masukkan akan segera menyebabkan system secar langsung mengubah keluarannya sebesar

konstanta pengalinya.

Gambar1. Menunjukkan gambar diagram blok yang menggambarkan hubungan antara

besaran setting, besaran actual dengan besaran keluran kontroler proporsional. Sinyal

kesalahan (error) merupakan selisih antara besaran setting denganbesaran keluaran system.

Selisih ini akan mempengaruhi kontroler untuk mengeluarkan sinyal positif (mempercepat

pencapaian harga setting) atau negative ( memperlambat tercapainya harga yang

diinginkan).

Gambar1. Diagram blok controller proporsional

Kontroler proporsional memiliki 2 parameter, pita proporsional (proportional band) dan

konstanta proporsional. Daerah kerja kontroler efektif dicerminkan oleh pita proporsional,

sedangkan konstanta proporsional menunjukkan nilai factor penguatan terhadap snyal

kesalahan , Kp.

Hubungan antara pita proporsional (PB) dengan konstanta proporsional (Kp) ditunjukan

sebagai berikut :

PB = 1

Kp x 100%

Kp

Gambar 2. Menunjukkan hubungan antara PB, keluaran Kontroller dan kesalahan yang

merupakan masukkan controller. Ketika konstanta proporsional bertambah semakin tinggi,

pita proporsional menunjukkan penurunan yang semakin kecil, sehingga lingkup kerja yang

dikuatkan akan semakin kecil.

Gambar2. Proportional Band dari controller proporsional tergantung pada penguatan

Ciri-ciri kontroler proporsional harus diperhatikan ketika kontroler tersebut diterapkan

pada suatu sinstem. Secara eksperimen penggunaan kontroler harus

memperhatikanketentuan-ketentuan berikut ini :

a. Kalau nilai Kp kecil, kontroler proporsional hanya mampu melakukan koreksi

keslahan yang kecil, sehingga akan menghasilkan respons system yang lambat

b. Kalau nilai Kp dinaikan, respons system menunujukan semakin cepat mencapai

keadaan mantapnya.

c. Namun jika nilai Kp diperbesar sehingga mencapai nilai yang berlebihan, akan

mengakibatkan system bekerja tidak stabil, atau respons system akan berosilasi.

2.2 Kontroler Integral

Kontroler integral berfungsi menghasilkan respons system yang memiliki kesalahan

keadaan mantap nol. Kelau sebuah plant tidak memiliki integrator (1/s), konroler

proporsional tidak akan mampu menjamin keluaran system dengan keadaan keslan

mantapnya nol. Dengan kontroler integral, respon system dapat diperbaiki, yaitu

mempunyai keslahan keadaan mantapnya nol.

Kontroler integralmemiliki karakteristik seperti halnya sebuah integral. Kelauran

kontroler sangat dipengaruhi oleh perubahan yang sebanding dengan nilai sinyal keslahan.

Keluaran kontroler ini merupakan jumlahan yang terus menerus dari perubahan

masukannya.kalau sinyal kesalahan tidak mengalami perubahan, keluaran akan menjaga

keadaan seperti sebelum terjadinya perubahan masukkan.

Sinyal keluaran kontroler integral merupakan luas bidang yangdibentuk oleh kurva

keslahan penggerak. Sinyal keluaran akan bernilai sama dengan harga seblumnya ketika

sinyal keslahan bernila nol. Gambar 3 menunjukkan contoh sinyal kesalahan yang

disulutkan kedalam kontroler integral dan keluaran kontroler integral terhadap perubahan

sinyal kesalahan tersebut.

Gambar3. Kurva sinyal keslahan terhadap (t) dan kurva u (t) terhadap t pada

pembangkit kesalahan nol.

Gambar4. Diagram blok hubungan antar besaran kesalahn dengan kontroler integral

Pengaruh perubahan konstanta integral terhadap keluaran integral ditunjukkan oleh

gambar 5. Ketika sinyal keslahan berlipat ganda, maka nilai laju perubahan keluaran

kontroler berubah menjadi dua kali semula, jika nilai konstanta integrator berubah menjadi

lebih besar maka sinyal kesalahan yang relative kecil dapat mengakibatkan laju keluaran

menjadi besar.

Gambar5. Perubahan keluaran sebagai akibat penguatan dan kesalahan

Ketika digunakan kontroler integral mempunyai beberapa karakteristik berikut ini :

a. Keluaran kontroler membutuhkan selang waktu tertentu, sehingga kontroler

integral cenderung memperlambat respon.

b. Ketika sinyal kesalahan berharga nol, keluaran kontroler akan bertahan pada nilai

sebelumnya.

c. Jika sinyal kesalahan tidak berharga nol, keluaran akan menunjukan kanaikan

atau penurunan yang dipengaruhi oleh besarnya sinyal kesalahan dari nilai K.

d. Konstanta integral K yang berharga besar kan mempercepat hilangnya offset.

Tetapi semakin besar nilai konstanta K, akan mengakibatkan peningkatan osilasi

dari sinyal kelauaran kontroler.

2.3 Kontroler PID

Setiap kekurangan dan kelebihan dari masing-masing kontroler P, I dan D dapat saling

menutupi dengan menggabungkan ketiganya secara parallel menjadi kontroler proporsional

plus integral plus derivative (kontroler PID) . Elemen-elem kontroler P, I dan Dmasing-

masing secara keseluruhan bertujuan untuk mempercepat reaksi sebuah system.

Menghilangkan offset dan menghsilkan perubahan awal yang besar.

Gambar8. Blok diagram kontroler PID analog.

Keluaran kontroler PID merupakan jumlahan dari keluaran kontroler proporsional, keluaran

kontroler integral.

Gambar9. Hubungan dalam fungsi waktu antara sinyal keluaran dan maukan untuk kontroler

PID.

Karakteristik kontroler PID sangat dipengaruhi oleh kontribus besar dari ketiga parameter P,

I dan D. penetelan konstanta Kp, Ti dan Td akan mengakibatkan penonjolan sifat dari

masing-masing elemen. Satu atau dua dari ketiga konstanta tersebut dapat distel lebih

menonjol disbanding yang lain. Konstanta yang menonjol itulah akan memberika kontribusi

pengaruh pada respon system secara keseluruhan.

Penalaran Parameter Kontroler PID

Penalaran parameterkontroler PID selalu didasari atas tinjauan terhadap karakteristik yang

diatur (plant). Dengan demikian betapapun rumitnya suatu plant, prilaku plant tersebut harus

diketahui terlebih dahulu sebelum penalaan parameter PID tersebut itu dilakukan. Karena

penyusunan model matematik plant tidak mudah, maka dikembangkan suatu metode

eksperimental. Metode ini didasrkan pada reaksi plant yang dikenai suatu perubahan.

Dengan menggunakan metode tersebut, model matematik perilaku plant tidak dibutuhkan

lagi., karena dengan menggunakan data yang berupa kurva keluaran, penelaan kontroler PID

telah dapat dilakukan. Penelaan bertujuan untuk mendapatkan kinerja system sesuai

perancangan.

BAB III

PERCOBAAN

3.1 Alat dan Bahan

Modul ini menggunakan personal komputer dengan bantuan software simulasi yang

diberikan langsung oleh pembimbing.

3.2 Prosedur Percobaan

Latihan-1: Manual Control

Perhatikan nilai process variable (PV) ketika setpoint (SP) pada 50%. Mulailah simulasi

dengan menekan tombol “Run” dan coba mengatur posisi steam valve (MV) dengan

memakai penunjuk MV (biru) sehingga PV mencapai 50% dan tetap disitu. Berhasilkah

Anda?

Latihan-2: Automatic Control.

Kembalikan posisi MV pada 75%. Tampilkan instrumentasi dengan cara meng-klik pada

tiga bulatan kecil pada diagram skematik proses (dua sensor suhu dan satu control valve

untuk laju steam). Kemudian, ubah pengendali ke AUTOMATIC dengan cara menekan

tulisan MANUAL. Tekan tombol “Run” dan lihat bagaimana pengendali menemukan nilai

MV yang benar. Bandingkan!

Latihan-3: Efek aksi kendali.

Ubah aksi kendalidari “Reverse” (reverse-acting) ke “Direct” (direct-acting). Buat

SP 75% dan jalankan simulasi. Apa yang terjadi ketika Anda salah meletakkan aksi

kendali?

Ubah aksi kendali kembali ke “Reverse” dan jalankan simulasi kembali. and run the

simulation again. Perhatikan PV menjuju nilai SP 75%.

Latihan-4: P-Control

Meninggalkan offset. Offset berkurang jika controller gain diperbesar (atau proportional

band) diperkecil. Tetapi controller gain tidak boleh terlalu besar, sebab dapat menimbulkan

osilasi dan/atau ketidakstabilan.

Buat pengendali pada “P-Control” dengan menyetel 1/I ke 0 (atau matikan integral).

Ubah SP ke 50%. Jalankan simulasi. Apakah PV sama dengan SP? Selisih antara SP

dan PV pada steady state disebut “offset”.

Naikkan nilai gain (Kc) dari1.0 ke 3.0. Jalankan simulasi kembali. Apa yang terjadi

pada offset?

Naikkan controller gain lagi dari 3.0 ke 5.0 dan 10.0. Jalankan simulasi dan amati

apa yang yang terjadi. Apakah P-control Anda dapat menghilangkan offset

seluruhnya?

Latihan-5: Pengaruh dinamika proses pada pengendalian. Kesulitan menala pengendali

ditentukan oleh dinamika proses. Beberapa proses sulit dikendalikan sehingga performanya

tidak memuaskan.

Buat penyetelan pengendali Kc=1.0 dan 1/I=1.5. Ubah sifat proses dari “Normal”

(normal) ke “Hard” (sulit). Setel SP ke 75%. Jalankan simulasi dan amati respons

yang terjadi.

Jika Anda merasa respons itu terlalu berosilasi, Anda dapat menurunkan nilai Kc.

Turunkan Kc ke 0.4, setel SP kembali ke 50%, jalankan simulasi kembali dan amati

respons yang terjadi. Apa keuntungan dan kerugian Anda. Coba juga nilai Kc=0.2.

Dapatkah Anda membuat respons cepat tapi halus (stabil)?

Latihan-6: Aksi derivatif dapat membantu mengurangi osilasi. Tetapi aksi derivatif terlalu

besar menyebabkan sistem terlalu peka terhadap perubahan.

Sebelum melakukan, kembalikan sifat proses dari “Hard” ke “Normal.” Setel

Kc=1.5 dan 1/I=2.0. Setel SP ke 75% dan jalankan simulasi. Bagaimana respons

yang Anda peroleh?

Satu cara untuk mengurangi osilasi adalah menambah aksi derivatif. Setel D=0.5.

Setel SP ke 50% dan jalankan simulasi. Apakah responsnya lebih baik? Coba juga

dengan nilai D=1.0.

Set D=2.0. Set SP to 75%. Run the simulation. What do you see?

Latihan-7: Pemakaian derivative control pada perubahan setpoint yang cepat dapat

membuat valve berubah cepat (“melompat”) secara kasar. Masalah ini dapat diatasi dengan

meletakkan aksi-D pada sinyal umpan balik.

Setel D kembali ke 0.5. Sekarang jalankan simulasi sampai selesai. Samapi selesai.

Ulang simulasi, hentikan pada waktu 2.5 (setengah grafik). Ini membantu Anda

untuk mengubah kecepatan simulasi ke “normal” atau “slow”. Ubah SP ke 65%.

Lanjutkan simulasi. Apakah Anda mendapat masalah dengan aksi valve (MV)?

Aksi valve boleh jadi kasar! Ini merupakan respons terhadap perubahan cepat pada

SP. Satu cara untuk memperhalus respons valve adalah menghilangkan “derivative

kick”. Tekan tombol “No Derivative Kick” sehingga terlihat bersinar hijau. Jalankan

simulasi, hentikan pada waktu 2.5. Ubah SP ke 75%. Lanjutkan simulasi. Apaka

Anda melihat respons lebih halus pada posisi valve (<V)?

Latihan-8: Mode integral (PI atau PID controller) meniadakan offset, mengatasi perubahan

beban besar, perubahan setpoint yang tidak wajar atau rancangan pengendali yang buruk.

Valve menjadi tak aktif sampai akumulasi error yang besar menjadi cukup kecil. Hal ini

dapat menimbulkan konsekuensi negatif pada pengendalian, yaitu timbulnya error permanen

pada arah yang lain. Untuk mencegah reset-windup, pengendali dilengkapi dengan “anti-

reset-windup”, yang mencegah aksi integral dari nilai terlalu besar dalam situasi ini.

Buat nilai parameter kendali ke Kc=1.0 dan 1/I=1.5 dan D=0.0. Jalankan simulasi

dan yakinkan penalaan ini sukup baik. Sekarang restart simulasi dan hentikan pada

waktu sekitar t = 2.0. Ubah suhu masukan dari 28 ke 10 (sebagai gangguan). Klik

pada pembacaan suhu inlet dan kenob kendali akan tampak (ada tombol naik/turun).

Lanjutkan simulasi. Hentikan lagi di sekitar t = 5. Ubah suhu masukan kembali ke

28. Lanjutkan simulasi sampai selesai. Apa masalah yang Anda temukan dengan

nilai MV setelah terjadi gangguan mulai t = 5?

Gerakan valve yang mendadak setelah periode error yang besar berhubungan

dengan fenomena “Reset-Windup”. Pilih “Anti-Reset-Windup” dengan menekan

tombol yang sesuai. Kemudian ulangi langkah (1). Amati pengembalian valve ke

posisi normal sesudah terjadi gangguan.

Anda dapat mengamati fenomena windup dalam lain konteks.

Matikan “Anti-Reset-Windup”. Pilih aksi “Direct”. Jalankan simulasi sampai selesai.

Anda akan melihat arah PV yang salah karena kesalahan memilih aksi kendali.

Sekarang matikan “Reinitialize I-Mode of PID”. Ini berarti modus integral tidak akan

di-reset sehingga wound-up dari integral akan berlangsung terus dan berpengaruh

pada simulasi selanjutnya.

Ubah pengendali kembali ke “Reverse”. Jalankan simulasi. Apa yang Anda lihat

pada respons MV?

Ulangi beberapa simulasi dengan “Anti-Reset-Windup” pada posisi hidup. Apa

pelajaran yang bisa Anda petik? Selalu lakukan reset pada pengendali setelah periode

yang menghasilkan performa buruk atau memakai pengendali dengan anti-windup.

3.3 Keselamatan Kerja

Potensi bahaya yang perlu diwaspadai

- Hati-hati dengan listrik bolak-balik.

- Pada saat bekerja, disekitar meja tidak terdapat pemasangan listrik yang berbahaya.

- Jangan makan dan minum selama simulasi berlangsung.

BAB IV

PENGOLAHAN DATA

4.1 Hasil Percobaan

Tampilan awal pengendalian

I.3. Manual Control

SP = 50%

PV = 50%

I.4. Automatic Control

MV = 75 %

I.5. Efek Aksi dan Kendali

I.5.1. Aksi = Direct

SP = 75%

I.5.2. Aksi = Reverse

I.6. P-Control

I.6.1. Pengendali = P-Control

1¿ τ 1 = 0

SP = 50%

I.6.2. Kc = 3.0

I.6.3. Kc = 5.0

I.6.4. Kc = 10.0

I.7. Pengaruh Dinamika Proses Pada Pengendalian

I.7.1. Kc = 1.0

1¿ τ 1 = 1,5

Sifat Proses = Hard

SP = 75%

I.7.2. Kc = 0.4

1¿ τ 1 = 1,5

Sifat Proses = Hard

SP = 50%

I.7.3. Kc = 0.2

1¿ τ 1 = 1,5

Sifat Proses = Hard

SP = 50%

I.8. Aksi derivative untuk mengurangi osilasi

I.8.1. Kc = 1,5

1¿ τ 1 = 2,0

Sifat Proses = Normal

SP = 75%

I.8.2. τ D = 0,5

SP = 50%

I.8.3. τ D = 1,0

SP = 50%

I.8.4. τ D = 2,0

SP = 75%

I.9. Pemakaian Derivative Control

I.9.1. τ D = 0,5

SP =75%

I.9.2. τ D = 0,5

SP =65%

t = 2,5

t = 10 (selesai)

I.9.3. τ D = 0,5

SP =65%

No Derivative Kick

t = 10 (selesai)

t = 2,5

t = 10 (selesai)

SP = 75%

I.10. PID Controller

I.10.1. Kc = 1,0

1¿ τ 1 = 1,5

Sifat Proses = Normal

SP = 75%

τ D = 0,0

t1 = 2

t2 = 5

t3 =10

T 0 =28oC

T 1 =10oC

T 2 =28oC

I.10.2. Anti-Reset-Windup

I.10.3. Aksi = Direct

I.10.4. Reinitialize I-Mode of PID = Non- aktif

I.10.5. Aksi = reverse

I.10.6. Anti-Reset-Windup = Aktif

SP = 50 %

PV = 50 %

I.10.7. Anti-Reset-Windup = Aktif

SP = 50 %

MV = 75 %

Automatic Control

Anti-Reset-Windup = Aktif

SP = 75 %

MV = 75 %

Aksi = Reverse

4.2 Pembahasan

Pembahasan Annisa Novita Nurisma (131424005)

Pembahasan Nadhira Rifarni (131424016)

Pada praktikum kali ini, praktikan melakukan simulasi pengendalian proses. Simulasi yang

dilakukan adalah simulasi pengendalian sederhana pada tangki pemanas, yang betujuan

untuk memahami konsep dasar sistem pengendalian, fungsi dasar pengendali PID,

pengendalian manual dan otomatik, respon lup terbuka dan respon lup tertutup pada prosess.

Latihan simulasi pertama dilakukan dengan cara manual, yaitu mengatur nilai steam

valve (MV) secara manual hingga PV mencapai nilai 50% pada saat setpoint bernilai 50%.

Pada simulasi pertama kami berhasil mencapai PV senilai 50% saat MV yang dikendalikan

diset pada nilai 40%. Jika dilihat pada kurva terjadi osilasi teredam. Reaksi pemanasan cepat

pada saat awal hingga suhu tertentu kemudian mengecil lagi sehingga tercapai kondisi

steady state.

Untuk latihan simulasi kedua, seperti halnya simulasi pertama, target yang akan

dicapai yaitu mencapai MV pada posisi 75% namun dengan cara automatis, dan diperoleh

nilai PV yang tidak berubah dengan percobaan secara manual sekitar 50%. Pengendalian

secara automatis sangat praktis sehingga tidak diperlukan waktu yang terlalu lama untuk

mendekati setpoint, tetapi cenderung sulit untuk mencapai SP secara tepat dan terjadi

overshoot yang melewati nilai tunak dan osilasi dengan amplitudo berangsur mengecil

sampai hilang.

Simulasi yang ketiga adalah membandingkan aksi kendali antara direct acting dan

reverse acting. Saat simulasi dengan direct acting pada SP 75% didapatkan nilai MV 0% dan

PV 0.01% dan set point pun jauh dari kata tercapai. ini berarti pada kendali dengan direct

acting tidak dapat dilakukan, karena hal ini tidak dapat membuat PV pada posisi SP yang

diinginkan. Simulasi selanjutnya dengan reverse acting pada SP 75% dengan aksi kendali ini

nilai PV dapat mencapai SP yang diinginkan, tetapi kembali tidak tepat mencapai set point

karena dikendalikan secara automatis, terjadi osilasi teredam dan offset yang besar, tetapi

PV nya mencapai nilai 73,57%.

Simulasi yang keempat adalah memperkecil offset dengan memperkecil atau

memperbesar controller gain. Saat simulasi dengan 1/τ = 0 pada SP 50 % didapatkan nilai

MV 55.56% dan PV 69.44% dan set point pun jauh dari kata tercapai. Respon keluaran

muncul seperti respon waktu mati karena tidak ada respon awal dan tidak ada osilasi.

Simulasi selanjutnya dengan mengubah nilai dari 1.0 ke 3.0 pada SP 50% dengan aksi

kendali ini nilai offset tidak terlalu besar nilai PV yaitu 59,29%, hampir mencapai SP yang

diinginkan, terjadi overshoot yang melewati nilai tunak dan diikuti amplitude berangsur

mengecil (osilasi teredam).

Kemudian controller gain dinaikkan kembali dari 3.0 ke 5.0, dengan aksi kendali ini,

nilai PV yang diperoleh yaitu 59.35 %, nilai error yang diperoleh besar, terjadi osilasi

sehingga PV tidak akan mencapai setpoint yang diinginkan dan offset yang besar, hal ini

tidak baik dan dapat menyebabkan alat cepat rusak. Kemudian controller gain dinaikkan

kembali dari 5.0 ke 10.0, nilai PV yang diperoleh yaitu 67.27 % dan perubahan nilai MV

yang besar, nilai error yang diperoleh cukup besar, namun terjadi osilasi dan offset yang

besar, system tidak stabil. Offset dapat dikurangi dengan memperbesar atau memperkecil

controller gain, tetapi jika terlalu besar dapat menyebabkan osilasi dan ketidakstabilan

system.

Simulasi yang kelima adalah untuk mengetahui dinamika proses dalam

pengendalian. Saat simulasi dengan Kc = 1.0 , 1/τ = 1.5 dan sifat proses menjadi “Hard”

didapatkan nilai MV 6.33% dan PV 80.87 dan set point pun jauh dari kata tercapai. ini

berarti pengendalian ini tidak dapat dilakukan, karena hal ini tidak dapat membuat PV pada

posisi SP yang diinginkan dan terjadi overshoot yang besar. Simulasi selanjutnya dengan

menurunkan nilai Kc ke 0.4. dengan aksi kendali ini nilai PV dapat mendekati nilai SP yang

diinginkan yaitu 51.62, tetapi kembali tidak tepat mencapai set point karena masih terjadi

osilasi dengan offset yang besar. Kemudian nilai Kc diturunkan kembali menjadi 0.2,

dengan menurunkan nilai Kc, nilai PV dapat mendekati nilai SP yang diinginkan yaitu

47.47 dan proses menjadi lebih stabil namun offset besar.

Simulasi ke enam adalah mengurangi nilai osilasi dengan menurunkan aksi derivatif.

Saat simulasi, operasi dipindahkan ke normal dengan Kc = 1,5 dan 1/τ=2. Kemudian SP

diubah menjadi 75%, nilai PV menjadi 86,52% sedangkan nilai MP 16,12%, aksi derivatif

terlalu besar sehingga menyebabkan sistem terlaku peka terhadap perubahan. Kemudian

nilai τD= 0,5 dan SP sebesar 50%, nilai PV menjadi 50,11 dan nilai MV menjadi 39,44%

kemudian τD diubah menjadi 0,1 hasilnya lebih bagus, nilai PV dan SP tidak terlalu jauh.

Setelah itu τDdiubah menjadi 2 , SP 75% sehingga dapat hasil PV dan SP tidak terlalu jauh

bedanya, namun MV menjadi 100%.

Simulai ke tujuh adalah pemakaian derivatif kontrol pada perubahan setpoint yang

cepat dengan menyetel kembali τDmenjadi 0,5. Kemudian dihentikan pada waktu 2,5.

Grafik terlihat tidak konstan, namu pada awalnya naik saja.

Pada simulasi ke delapan, dilakukan pengedalian menggunakan metode integral.

Dengan metode ini diharapkan dapat menghilangkan offset. Dengan jenis pengendalian ini,

maka perubahan nilai SP yang mendadak dapat ditangani.

Dari percobaan yang telah dilakukan, maka didapat hasil bahwa : Valve menjadi tak aktif

sampai akumulasi error yang besar menjadi cukup kecil. Dengan tidak aktifnya valve maka

proses pengendalian berlangsung tidak tentu, yaitu timbulnya error permanen pada arah

yang lain. Maka untuk mencegah reset-windup, pengendali dilengkapi dengan aktivasi dari

anti - reset - windup.

BAB V

SIMPULAN DAN SARAN

5.2 Simpulan

Pengendalian proses dapat dilakukan melalui simulasi sederhana.

Pengendalian secara MANUAL memerlukan banyak pengaturan, memerlukan

banyak waktu pengendalian, tetapi nilai yang dicapai akurasinya lebih baik.

Pengendalian secara AUTOMATIS tidak memerlukan banyak pengaturan, tidak

memerlukan banyak waktu pengendalian, tetapi nilai akurasinya pun tidak begitu

baik walaupun mendekati setpoint.

Aksi derivative memberikan efek mengurangi osilasi yang terjadi. Namun jika

nilai D yang diberikan terlalu besar justru akan memberikan hasil yang tidak stabil

karena respon yang terjadi terlalu cepat.

Pada jenis kendali loop terbuka, variabel yang dikendalikan tidak memberikan

umpan balik kepada bagian proses untuk mengoreksi hasil pengendalian sehingga

diperoleh hasil sesuai yang dikehendaki.

Terdapat 4 elemen/ unit pada pengendalian, yaitu :

Unit pengukuran : transmitter

Unit kendali : berfungsi untuk membandingkan SP dan PV serta mengoreksinya

Unit kendali akhir : control valve

Unit proses : tempat dimana proses pengendalian berlangsung.

5.3 Saran

Gunakan dua personal komputer untuk pembagian tugas simulasi sehingga pengerjaan

simulasi dapat lebih cepat .

DAFTAR PUSTAKA

Heriyanto. 1999. Diktat kuliah Pengendalian Proses . Teknik Kimia Polban; Bandung.

Jumanda K, Ir. 2009. Jobsheet praktikum Pengendalian Proses modul Konfigurasi Pengendalian.

Teknik Kimia Polban; Bandung.