Tangki penampung bahan bakar minyak merupakan salah satu bagian dari Sistem Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) yang biasanya di letakkan di dalam tanah. Tangki ini berfungsi sebagai tempat penyimpanan awal bahan bakar yang akan di salurkan kepada pelanggan. Saat ini pengukuran volume tangki pendam dilakukan secara manual dengan menggunakan stick gauge. Sehingga opertator atau pemilik SPBU akan memerlukan waktu pengukuran secara berkala untuk mengetahui kapasistas yang ada pada tangki pendam. Solusi yang dapat ditawarkan adalah dengan membuat sebuah sistem monitoring tangki pendam yang terintegrasi dengan dispenser SPBU. Hasil monitoring volume tangki pendam ditampilkan pada mesin dispenser. Sistem monitoring dibuat dengan memanfaatkan Programmable Logic Control (PLC) sebagai kontroler utama dan Human Machine Interface (HMI) sebagai antar muka sistem. Dari hasil pengujian yang dilakukan, sistem mampu bekerja dengan baik sesuai dengan apa yang diinginkan. Untuk pengembangan kedepannya sistem dilengkapi dengan komponen pendukung sehingga tercipta prototype SPBU.
Intisari— Pengaplikasian motor DC sering mengalami ketidakstabilan kecepatan putaran akibat adanya pembebanan saat dioperasikan. Untuk mengatasinya kontrol PID dapat diaplikasikan untuk menstabilkan kecepatan. Kontrol PID merupakan kombinasi dari pengendalian proportional, integral dan derivative. Untuk mendapatkan performa yang baik diperlukan penalaan (tuning) ketiga parameter ini menggunakan beberapa metode, salah satunya algoritma genetika. Algoritma genetika bekerja dengan membentuk populasi dari beberapa individu yang berpotensi menghasilkan solusi optimal dinilai dari nilai ketahanannya (fitness). Beberapa parameter digunakan dalam algoritma genetika seperti ukuran populasi, jumlah generasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis metode algoritma genetika untuk tuning parameter kontrol PID pada pengontrolan kecepatan putaran motor DC. Hasil pengujian diperoleh parameter algoritma genetika dengan ukuran populasi dan jumlah generasi sebesar 70, probabilitas crossover sebesar 0,9 dan probabilitas mutasi sebesar 0,4 dengan nilai fitness sebesar 6,261e+18. Parameter kontrol PID dengan nilai Kp = 9,4429; Ki = 19,3255 dan Kd = 0,45602 dan respon sistem dengan nilai rise time sebesar 0,1212 s, settling time sebesar 0,2562 s, overshoot sebesar 0,0366 % dan steady-state error sebesar 0,1739 %. Dengan parameter kontrol PID ini motor DC mampu bekerja mengikuti setpoint baik pada keadaan nilai beban yang tetap maupun berubah.
Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan salah satu bentuk satuan pendidikan formal yang menyelenggarakan pendidikan kejuruan pada jenjang pendidikan menengah sebagai lanjutan dari SMP/MTs. Lulusan siswa/siswi SMK dipersiapkan untuk masuk lapangan kerja. Salah satu jurusan pada SMK adalah Teknologi Informasi dan Komunikasi dengan kompetensi keahlian Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ). Pada proses pembelajaran pada kompetensi keahlian Teknik komputer dan jaringan salah satu bagiannya adalah praktek. Permasalahan yang terjadi pada proses pembelajaran praktek adalah kegiatan tersebut tidak dapat dilaksanakan disekolah karena adanya pandemi covid 19 sehingga berdampak pada rendahnya keterampilan bagi siswa/siswi SMK tersebut. Melihat permasalahan tersebut maka dalam kegiatan program kemitraan masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi dan keahlian bidang instalasi dan maintenance jaringan. Pelatihan ini diharapkan dapat meningkatkan keterampilan bagi siswa/siswi SMK tentang instalasi dan maintenance jaringan komputer. Proses peningkatan kompetensi dan keahlian siswa/siswi SMK ini dilasanakan dalam tiga tahap yaitu tahapan pertama persiapan meliputi tentang pemilihan dosen-dosen sesuai bidang kompetensi dan koordinasi dengan mitra objek pengabdian. Tahapan kedua yaitu pelaksanaan meliputi tentang perkenalan, pemaparan materi dan praktek. Tahapan ketiga yaitu evaluasi meliputi tentang evaluasi keterampilan siswa/siswi dan pelayanan bagi siswa/siswi jika ada materi yang kurang dipahami. Hasil dari program kemitraan masyarakat ini siswa/siswi menyambut positif kegiatan ini karena dapat melakukan praktek secara langsung.
In general, farmers water plants when the conditions are met, such as dry soil, no rain, and cold temperatures. One of the efficient ways to control it is to use an artificial neural network-based automatic plant watering system. The purpose of this study was to determine the success of artificial neural networks as decision-makers to water plants automatically. The stages of designing an automatic watering system based on an artificial neural network were to build software including artificial neural network modeling and Arduino microcontroller programming, automatically watering tools, evaluating tool performance, and testing tools in real-time. The test results show that the artificial neural network-based automatic plant watering system can water plants according to the given input pattern. The artificial neural network structure obtained is three neurons in the input layer, eight neurons in the hidden layer, and one neuron in the output layer. The artificial neural network-based automatic plant watering system succeeded in automatically watering two areas of land that the success rate is a 100%.Keyword— Automatic Watering, Microcontroller, ANN, Annual Crops.
Inspection of the condition on industrial equipment becomes an urgent matter for industry. Infrared thermography inspection provides enormous benefits in preventive and predictive maintenance routines, especially for critical electrical equipment to prevent sudden damage to the equipment when the production process is underway, insofar that it impacts on the process. The result of inspection is in the form of thermal image which depicts the temperature of the electrical equipment. In general, thermal image evaluation is still analyzed manually by relying on visual reading by technicians. This would allow for errors in evaluating the image. Thus, this study used thermal images as the results of electric motor inspections, which are in hot spot and measuring point regions. Furthermore, this study aims to quantify the overheating resulted in electric motor by comparing those two regions using color entropy by Graphical User Interface (GUI) MATLAB. The study stages comprised of: zooming and object (region) cropping on color thermal image, color image histogram, calculating of color entropy (red, green, blue), and calculating of the color entropy average. The result of study on ten electric motor thermal images showed that the color entropy is higher in the measuring point region than the color entropy in the hot spot region. The average of color entropy in hot spot region were in the range of 2.9497 – 3.9578 and measuring point region were in the range of 5.1182 – 5.4489.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.