Pemodelan pada Unit Reaktor Pabrik Urea dengan Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)

Abduh Muhammad, Yul Y. Nazaruddin, Parsaulian I. Siregar

Sari


Abstrak

Unit Reaktor pada pabrik pupuk urea adalah salah satu unit yang berfungsi untuk mereaksikan komponen-komponen pembentuk pupuk urea, sehingga unit ini adalah salah satu sistem yang sangat penting dimana sistem reaktor ini mempunyai perilaku proses yang nonlinier. Selama pengoperasian unit ini, ketinggian fluida cairan yang ada di dalam reaktor akan dijaga stabil agar reaksi yang ada dalam reaktor dapat bereaksi dengan sempurna sesuai dengan spesifikasi produk. Maka dari itu dibutuhkan sebuah model yang dapat menggambarkan perilaku dari reaktor tersebut agar dapat diketahui perilaku proses dari sistem tersebut. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah model untuk unit reaktor pada pabrik Urea dengan menggunakan teknik Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), dimana pemodelan ini akan menggunakan pendekatan grey-box yang menggunakan pengetahuan relasi antar variabel fisis pada unit reaktor tersebut. Dari hasil penelitian didapatkan bahwa pemodelan ANFIS mampu mengikuti keluaran sistem yang sebenarnya dengan nilai RMSE sebesar 0.47995.


Kata Kunci


ANFIS, Pabrik Urea, Unit Reaktor, Identifikasi Model, Pemodelan

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


J. Jang, “ANFIS: Adaptive-network-based fuzzy inference system,” Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions , vol. 23, no. 3, pp. 665–685, 1993

M. Denai, F. Palis, and A. Zeghbib, “ANFIS based modelling and control of non-linear systems: a tutorial,” IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics,Oran ,Algeria, pp. 3433-3438, Oct. 10-13 ,2004.

Yul Y. Nazaruddin, Luthfi Hariz, Agus Samsi and Satriyo Nugroho, “Non-Linear Modeling of a Primary Reformer Unit in Ammonia Plant Using Neuro-Fuzzy Method”, International Conference on Instrumentation, Communication and Information Technology (ICICI), 2007.

Yul Y. Nazaruddin, Sista Dewi, and Estiyanti Ekawati, “Applying Neuro-Fuzzy Approach for Ratio Control of Primary Reformer in a Petrochemical Plant”, International Conference on Instrumentation Control and Automation (ICA), 2013

E. Oko, M. Wang and J. Zhang, “Neural Network Approach for Predicting Drum Pressure and Level in Coal-fired Subcritical Power Plant”, Elsevier, 2015.

Nahla A. and Prodromos D, “Nonlinear Control of Coal-Fired Steam Power Plants”, Control Engineering Practice - Elsevier, 2017.




DOI: http://dx.doi.org/10.5614%2Fjoki.2020.12.1.2

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
 

ISSN     : 2085-2517,      e-ISSN  : 2460-6340,   DOI  : 10.5614/joki

Profil Google Scholar : Jurnal_OKI