Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Presentasi sedang didownload. Silahkan tunggu

Disusun oleh: Tri Nurwati

Presentasi serupa


Presentasi berjudul: "Disusun oleh: Tri Nurwati"— Transcript presentasi:

1 Disusun oleh: Tri Nurwati
fuzzy logic Fuzzy Logic Disusun oleh: Tri Nurwati

2 Penilaian Kuis dan Tugas = 40% UAS = 30% UTS = 20% Absensi = 10%
fuzzy logic Penilaian Kuis dan Tugas = 40% UAS = 30% UTS = 20% Absensi = 10%

3 Buku yang digunakan fuzzy logic Karangan terserah,
Judul yang berhubungan dengan logika Fuzzy

4 Materi yang dibahas fuzzy logic Membahas: Pendahuluan
Dasar-dasar himpunan Relasi dan logika fuzzy Prinsip kerja logika fuzzy Aplikasi Menggunakan MATLAB dan Software yang familier

5 Fuzzy Logic => kegunaan
Untuk pengontrol (= sistem kontrol) Untuk identifikasi Untuk memprediksi

6 1. Untuk pengontrol (= sistem kontrol)
fuzzy logic 1. Untuk pengontrol (= sistem kontrol) Sistem kontrol merupakan kombinasi dari beberapa komponen yang bekerja bersama-sama dan melakukan koreksi atau membatasi penyimpangan nilai yang diukur loop terbuka loop tertutup Actuator : perangkat yang menggerakkan plant (proses) Plant : objek fisik Contoh: motor, robot, AC, pesawat

7 1. Sistem Kontrol fuzzy logic oven Sistem kontrol dibagi 2, yaitu:
Sistem kontrol loop terbuka Sistem kontrol loop tertutup (1) adonan roti oven panggang Fuzzy logic Fuzzy Logic

8 1. Sistem Kontrol fuzzy logic Contoh sistem kontrol loop tertutup (2)

9 1. Sistem Kontrol fuzzy logic oven Sistem kontrol dibagi 2, yaitu:
Sistem kontrol loop terbuka Sistem kontrol loop tertutup adonan roti oven panggang Fuzzy logic Fuzzy Logic

10 2. Identifikasi fuzzy logic
Mendiskripsikan suatu plant menjadi suatu persamaan atau suatu box pengganti persamaan Kegunaan identifikasi : yang menggantikan suatu plant untuk dianalisis atau dikontrol . Fuzzy Logic Fuzzy Logic Desired Azimuth angle Azimuth angle

11 3. Prediksi fuzzy logic Memperkirakan kerja plant Contoh:
Memprediksikan curah hujan setahun ke depan Memprediksikan prosentase pertumbuhan penduduk

12 Respon waktu fuzzy logic
Transient Response. Example: electric elevator. A slow transient response makes passengers impatient; a very rapid response makes them uncomfortable; if it oscillates about the arrival floor for more than a second, bad feeling can result. Objective 1: desired transient response. Steady-state Response. This should resemble the input and is what remains after the transients have died down. Example of the elevator: it must stop near the 4th floor (e.g. stead-state error is less than 1 cm). Objective 2: desired steady-state response. Stability Total Response = Natural Response + Forced Response in O.D.Es these are homogeneous and particular solutions. For control systems, the natural response must approach zero leaving only the forced response. If the natural response grows without bounds we have instability. Objective 3: desired stable response

13 Apa itu Fuzzy Logic? fuzzy logic
Suatu cara untuk mengontrol/mengidentifikasi sistem, dengan disesuaikan pengalaman dan peraturan yang ada ’’computing with words rather than numbers’’ ’’mengontrol dengan menggunakan kalimat daripada persamaan matematik’’

14 Apa itu Fuzzy Logic? fuzzy logic Contoh:
1. Penumpang taksi mengatakan kecepatan taksi dan suhu AC tertentu kepada sopir, maka sopir akan menginjak gas dan menyetel AC taksi sesuai keinginan penumpang 2. Mesin Cuci akan berputar dengan kecepatan tertentu sesuai dengan banyaknya pakaian yang akan dicuci

15 Apa itu Fuzzy Logic? fuzzy logic
Digunakan sebagai pengontrol suatu sistem Contoh: mesin cuci, AC, dan proses kerja di pabrik

16 fuzzy logic Apa itu Fuzzy Logic? contoh

17 fuzzy logic Open Matlab =>open demo, fuzzy logic
Sekian untuk pertemuan I


Download ppt "Disusun oleh: Tri Nurwati"

Presentasi serupa


Iklan oleh Google